讀書日
暗數據:被看到、被聽到、被測量到的,往往不是「真凶」

暗數據:被看到、被聽到、被測量到的,往往不是「真凶」

Dark Data: Why What We Don’t Know Is Even More Important Than What We Do

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內容簡介

大數據時代必讀的暗數據解析大作。
「只因為沒有人在森林裡聽見樹倒了,不代表樹沒發出聲音。」
我們都習慣看向光亮之處,
但是黑暗中,看不見的事物裡,必定藏有更多決定性細節。

  ◆本書賣點
  ●《不大可能法則》作者全新著作。所謂暗數據,相當於宇宙中的暗物質、金融界的「黑池」、網路世界的「暗網」,都是不易察覺的事物,但觀察不到,不代表不存在;而觀察得到的東西,也不等於「全部」,尤其是數據。

  ●大數據就像漫畫一般,以簡單幾筆,補捉基本的輪廓,簡化了很多細節。忽略的資訊或數據可能鬧出人命、釀成災害,甚至讓經濟體、社會崩解,生命毀滅。本書揭露暗數據無所不在的事實,其成因及影響。

  ◆內容簡介
  //在遺漏數據的世界裡做出好決定的務實指南//

  身處大數據時代,不難以為我們擁有做出好決定的一切數據。但我們擁有的數據其實從未完整,甚至只取得冰山一角。就如同宇宙大部分由暗物質組成,雖然存在卻不被看見,資訊世界也充滿了暗數據,為我們所無視,非常危險。在這本《暗數據》中,數據專家大衛.漢德帶領我們踏上一趟啟發人心的精采旅程,走進我們看不見的數據的世界。

  本書探討許多對於暗數據視而不見的情況,討論這些情況如何讓我們做出錯誤、危險,甚至災難性的結論與行動。作者檢視了現實生活中的例子,從挑戰者號太空梭爆炸到複雜的金融詐騙,並分享一套務實的暗數據分類法,說明這些暗數據是如何產生,以便我們學會辨別與掌控暗數據。作者不僅教導我們要對未知事物造成的問題提高警覺,也闡述如何利用暗數據,從中得益,讓我們得到更深入的理解,做出更好的決定。

  如今我們所有人都仰賴數據做決定。本書將告訴我們如何避免做出壞的決定。

  ★暗數據無所不在,生活中有哪些事件涉及了暗數據?
  ‧有人類,就有詐騙。如何辨識各種隱藏數據的詐騙手法?
  ‧挑戰者號太空梭爆炸事故起因於漏掉的數據?
  ‧症狀不明顯的病人容易錯過最佳治療時機?
  ‧鑽漏洞與操弄制度也屬於玩弄暗數據?
  ‧社群媒體讓我們覺得他人生活多采多姿,竟是暗數據的作用?
  ‧選舉民調中未回覆的民眾,可能具有決定性的影響力?

本書特色

  作者出身學術界,也為金融、健康、藥學領域及政府分析大量資料,而《暗數據》結集其中精華,稱之為「消失數據」領域的專家或先驅,亦不為過。

  數據不是絕對的客觀,也非真理:本書教讀者在判讀資料時,如何避免掉進「客觀」的陷阱,對已獲取、看似可掌握的資料,保有一定的懷疑。

  展現一般人不易觀察到的統計學分析角度:這個時代一面倒地推崇大數據,沉浸在只要掌握愈多數據就無所不能的幻覺中。本書指出箇中盲點,翻轉視角,開闢另一片視野。

  深入剖析生活中實例,有閱讀驚悚推理小說的味道:作者寫作經驗豐富,以生動具條理的敘事,引導讀者進入主題。即使門外漢讀來,也會對暗數據有基本的認識。

  本書延續作者前一部作品《不大可能法則》的風格,觸及醫療、製藥、政府、社會政策、金融業、製造業等各領域的暗數據現象,揭櫫問題根本的解決之道,就在於瞭解訊息中不為人知的黑暗邊角是如何扭曲我們的認知。

名人推薦

  鄭宇庭 政治大學商學院統計系教授
  謝邦昌 輔仁大學副校長、台灣人工智慧發展學會(TIAI)理事長
  謝金河 財信傳媒集團董事長
  M觀點創辦人 Miula

各界佳評

  本書深入研究了遺漏的(暗)數據,以及這些數據如何影響人做決定……作者在書中提供專業的指南,從如何辨別事實遭到篩選到設計隨機試驗,點亮了科學、醫療與政策領域的幽暗角落。──芭芭拉.凱瑟(Barbara Kiser),《自然》

  你一定要讀這本書,信服作者的論證與實例,相信我們沒看到或沒記錄到的數據攸關重大,甚至足以致命。讀完書後,你會覺得暗數據一詞確實有力,能激起我們的好奇與懷疑,同時慶幸終於有統計學家發明了一個好詞,只可惜想到的不是自己。──孟曉犁(Xiao-Li Meng),《資訊與管理科學學報》

  不論是個人或專業領域,我們做決定時總會從某些數據開始。數據的英文「data」一詞源自於拉丁文,意思是「給定之物」。但給的人是誰?數據從哪裡來?我們應該不加懷疑逕直接受嗎?本書充滿洞見,是一部開眼之作,讓我們看見將「給定之物」視為理所當然的危險,在這個「假新聞與數據爆炸密不可分」的時代,應該人人必讀。──艾德里恩.史密斯(Adrian Smith),圖靈研究所所長兼執行長

  任何依靠數據做決策的人,不可能讀完本書而不獲益良多。作者信手拈來,引導讀者認識暗數據的危險。──艾爾諾.西貝斯(Arno Siebes),烏特勒支大學

  作者大大照亮了統計學裡的陰暗角落。書中知識淵博,但充滿機智,流暢易讀,而且重要。我讀完收穫良多,你也不會例外。──提姆.哈福德(Tim Harford),《轉角遇見經濟學》作者、BBC《或多或少》節目主持人

  本書與眾不同,是介紹暗數據的好讀指南,在這個一般人警覺降低的時代,正是大眾亟需之作。──蓋爾特.莫倫伯格斯(Geert Molenberghs),哈瑟爾特大學及魯汶大學
 

作者介紹

作者簡介

大衛‧漢德(David Hand)


  英國統計學權威,目前是倫敦帝國理工學院數學系榮譽教授暨資深研究調查員。曾擔任倫敦帝國理工學院及公開大學統計學教授,為合格統計學家及多家學術機構成員,多次獲獎,學術成就非凡。除了常上媒體接受訪問,也曾協助警方調查科學詐欺案件。

  曾出版七本著作,其中包含《統計極簡介》(Statistics: A Very Short Introduction)、《資訊世代:資訊如何掌管世界》(Information Generation: How Data Rule Our World)、《不大可能法則》(The Improbability Principle)。

譯者簡介

賴盈滿


  倫敦政經學院科學哲學碩士,現專事翻譯。譯有《分心不上癮》、《跳舞的骷髏》和《成功的反思》等書。
 

目錄

序言

第一部 暗數據:來源與後果
第一章 暗數據:我們看不見的事物形塑了我們的世界

數據鬼魂
你以為你有的數據就是全部?
沒事,所以我們不當回事
暗數據的威力
暗數據無所不在

第二章 發現暗數據:我們蒐集什麼、不蒐集什麼
怎麼看都是暗數據
數據廢氣、數據選取與自我選取
由少至多
實驗數據
當心人性弱點

第三章 定義與暗數據:你想知道什麼?
定義不同,量錯東西
不可能什麼都量
篩檢
依據過去表現來選取

第四章 無心造成的暗數據:言行不一
全貌
摘要
人為錯誤
儀器侷限
鏈結數據集

第五章 策略暗數據:玩弄、反饋與資訊不對稱
玩弄
反饋
資訊不對稱
逆選擇與演算法

第六章 刻意為之的暗數據:詐騙與詐欺
詐騙
身分盜竊與網路詐騙
個人理財詐騙
金融市場詐騙與內線交易
保險詐騙
其他

第七章 科學與暗數據:發現的本質
科學的本質
早知道
偶遇暗數據
暗數據與全貌
隱瞞事實
論文撤回
出處與可信度:是誰說的?

第二部:點亮與使用暗數據
第八章 面對暗數據:點亮它

希望!
鏈結已知和遺漏的數據
辨別造成數據遺漏的機制
使用已知數據
數據之外:要是你先掛了怎麼辦?
數據之外:插補法
迭代
數字錯了!

第九章 從暗數據中得益:換個角度看問題
隱藏數據
隱藏數據不讓自己看見:隨機對照試驗
可能會如何
複製數據
想像的數據:貝氏事前機率
隱私與保密
在黑暗中蒐集數據

第十章 分類暗數據:穿越迷宮
暗數據分類法
點亮暗數據

註釋
 

序言

  這本書與坊間大多數講數據的書不一樣。不論是介紹大數據、開放數據、資料科學的科普書,或講解如何分析數據的專業統計書,講的都是已有的數據,亦即存在你的電腦資料夾、桌上檔案匣或你寫在筆記本裡的資料。然而,這本書講的是你沒有的數據。或許是你當初求之而不可得的數據,也可能是你希望擁有、以為擁有但其實並未擁有的資料。我在書中將舉出許多例子來論證一件事:你遺漏的數據不僅跟你擁有的數據同等重要,甚至更關鍵。看不見的數據可能會誤導你,甚至帶來災難。我將逐一點明這些災難,並闡述它們如何發生、為何發生。但我也會說明災難如何避免,需要留意什麼以防憾事發生。最後我將指出(或許有些出人意料),一旦我們明白暗數據如何產生及釀成大禍,就能藉此一百八十度翻轉

  數據分析的老方法,藉由(聰明地)隱藏數據,得到更深入的理解,做出更好的決策與行動。

  數據(data)一詞在英文裡到底該視作單數或複數,一直未有定論。過去通常看作複數,但隨著語言演化,現在許多人都視之為單數。我在書裡大多作複數處理,只有寫來特別怪時才視作單數。既然常言道「情人眼裡出西施」,我的認知很有可能與你不同。

  我對暗數據的理解是一點一滴從工作中累積的。一路上多虧許多人的挑戰,我不僅慢慢明白這些都是暗數據的問題,這些人也和我一起研究各種因應之道。這些問題涵蓋了醫療研究、製藥業、政府、社會政策、金融業和製造業等,沒有一個領域能倖免於暗數據的威脅。

  我尤其感謝撥冗閱讀本書初稿的人:克里斯多佛洛斯.安納諾斯托普羅斯(Christoforos Anagnostopoulos)、尼爾.錢農(Niall Channon)、奈爾.亞當斯(Neil Adams)和出版社找的三位匿名讀者,讓我免於犯下太多難堪的錯誤。感謝我的經紀人彼得.塔拉克(Peter Tallack)大力支持我,協助我找到合適的出版社,並慷慨給予建議,提點我這本書該把重點與方向擺在哪裡。謝謝普林斯頓出版社的責編英格莉德.訥理奇(Ingrid Gnerlich),她是不可多得的聰明嚮導,協助我將初稿修剪成形。最後,我要特別感謝我的妻子雪莉.錢農(Shelley Channon)教授,謝謝她細心評論了好幾版的初稿,大大提升了本書的品質。
 
大衛.漢德,於倫敦大學帝國學院
 

詳細資料

  • ISBN:9789865549961
  • 叢書系列:FROM
  • 規格:平裝 / 328頁 / 14.8 x 21 x 1.64 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

第1章 暗數據:我們看不見的事物形塑了我們的世界
 
數據鬼魂

 
讓我先從一個笑話講起。
 
前幾天我在路上遇見一位老人,他走在馬路中央,每隔五十步左右就在路上撒一小堆粉末。我問他在做什麼,他說:「我在撒大象粉。大象受不了這種粉末,所以都不會靠近。」
 
我說:「但這裡沒有大象。」
 
他回答:「沒錯!你瞧這粉末多有效!」
 
笑話講完了,來點正經的。
 
全球每年有將近十萬人死於麻疹,每五百名感染者就有一人死於併發症,其餘則是終生耳聾或大腦受損。幸好該傳染病在美國極為罕見,一九九九年只有九十九起通報病例。然而,二○一九年一月華盛頓州麻疹爆發,導致該州宣布進入緊急狀態,其餘各州的通報病例也顯著增加。美國以外的國家也有類似情形。二○一九年二月中旬,烏克蘭的麻疹爆發病例已經超過二萬一千例。歐洲二○一七年有二萬五八六三例麻疹,二○一八年卻暴增高達八萬二千多例。羅馬尼亞從二○一六年元旦至二○一七年三月底,則有四千多起麻疹通報病例,造成十八人死亡。
 
麻疹是可怕的惡疾,由於感染之後要過幾週才會有明顯症狀,很容易悄悄蔓延而不被察覺,根本還不曉得它在傳播,就已經被感染了。
 
然而,麻疹是可以預防的,只要接種疫苗就能免於被傳染的風險。而美國施行的全國免疫計畫也確實非常成功,應該說太成功了,使得施行這類計畫的國家的大多數家長,一輩子都沒見過或經歷過這種可預防疾病的可怕。
 
因此,當政府建議家長帶孩子去打疫苗,好預防這種他們從來沒見過或聽過親朋好友左鄰右舍得過、疾病預防管制中心還曾宣布絕跡的疾病,家長自然會對這樣的建議半信半疑。
 
為了不存在的東西挨一針?感覺就跟撒大象粉一樣。
 
只是麻疹和大象不同,威脅並未消失,始終千真萬確。只不過家長遺漏了做決定所需的資訊與數據,所以才看不到風險。
 
凡是遺漏的資訊與數據,我一概以「暗數據」(dark data)稱之。暗數據隱而不顯,單憑這點就可能導致誤解、錯誤結論及壞決定。簡單說,就是無知會讓人出錯。
 

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