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☆ 三位諾貝爾獎得主重磅推薦
☆ Amazon 800位讀者好評分享
高度量化時代，數字絕對更會騙人，騙更大！
統計、圖表、懶人包，常是理性裝扮的鬼扯，
點贊、分享、演算法，助長類事實瘋傳成禍。
掌握數據的底層邏輯，洞悉科學量化包裝術，
資訊批判思考力，是最強自我保護力！
★ 經匯率調整，敝公司績效最佳的全球型基金在過去九年中有七年優於大盤。
★ 儘管在統計上未達顯著，本研究結果凸顯此標靶質子治療具臨床重要之效果量，挑戰了現行的治療典範。
類似上面的敘述，你可能也看過，是不是躍躍欲試？
別興奮得太早。你發現了嗎，上面的敘述完全沒說收益表現的調整方法究竟是什麼？有幾檔基金表現不如大盤？差多少？九年中有七年表現優於大盤的是同一檔基金嗎？另外，具臨床重要性卻未達統計顯著的研究結果，到底代表什麼？
數學、統計與科學都是理性、客觀、精確的代表，
但也是資訊時代更容易操弄人心的騙術，而且更難被識破！
有圖有照片不一定有真相，數字表格簡單清楚其實更容易藏貓膩，
大數據陷阱多多更容易扯大謊。
如何偵測科學鬼扯？如何識破數據資料不合邏輯的破綻？
是現在深度偽造時代非常重要的自保能力。
兩位作者在華盛頓大學開設同名課程，受到極高的討論和迴響，他們運用統計與生物學領域的專精知識和經驗，以生動幽默的方式，拆解取樣偏誤與數據資料數位化混淆視聽的案例，檢視我們的生活多麼容易受到各類數據假象的影響。只要善用本書的思考方式，人人都能察覺資料有問題，拆穿假象：
◎ 圖表可能誤導：正統圖表看來無趣又複雜，如果刻意將縱軸上下顛倒，柱狀圖的條形不從0點開始呢？大眾可能被誤導而不自知。媒體只想提高點擊率，有趣或吸引注意力比正確性重要。
◎ 數字會說謊：有可能算錯數量、小型取樣無法精確反映整體的特性、推算的程序與方法有誤，幫原本薄弱的主張建立可信度，成為散播謠言的載具。
◎ 資料扭曲事實：新聞宣稱，科技公司市值在發布財報後，蒸發千億，還附上近四天股價走勢圖，若拉長至五年期來看，公司表現並不差。謠傳電視台因取消高收視節目而股價大跌，但是股價跌是在節目取消之前，節目收益是總營收的0.1%，有可能造成股價重挫2.5%？
◎ 機器可能出錯：電腦可以分辨狼和哈士奇？演算法並非注意兩者的面部特徵，而是從狼和雪景一起出現來判斷，但如果是在雪中的哈士奇呢？人工智慧的判斷會出現偏誤。
作者簡介
卡爾．T．伯格斯特姆（Carl T. Bergstrom）
演化生物學家，華盛頓大學生物系教授。
研究領域：研究流行病的傳播方式，以及資訊如何在各大規模生物與社會系統中流動、生物如何相互交流，以及社交媒體如何改變社會。
杰文．D．威斯特（Jevin D. West）
華盛頓大學資訊學院副教授，華盛頓大學知情公眾中心負責人，數據資料實驗室（Datalab）副主任，eScience研究所數據科學教育召集人。
研究領域：科技對社會的影響
譯者簡介
穆思婕（前言～第四章）
師大翻譯研究所畢。以文學為夢，依財經為業，偶譯佳作為樂。譯作以商管領導與心靈勵志兩大領域為主。
沈聿德（第五章～結語）
國立中央大學校友。畢業後，先在科技大學任教了十五年，然後帶著狗兒子Kodomo的骨灰和一隻活蹦亂跳名為沈子恩的流浪犬，搬到美國，結婚定居，現職為自由翻譯作家，從事口筆譯的工作。除了本書之外，譯作還包含《管書的意外人生》、《私房博物館》、《最高生產力工作法》、《正向專注力》等書。
目錄列表:Contents 封面
書名頁
推薦序 數據也可能混淆視聽，加強防禦力是當務之急 吳媛媛
推薦序 在注意力分散的時代，更需要識讀假消息 雷浩斯
推薦序 在充滿假象的世界中，做個不受人惑的自由人 羅世宏
推薦序 累積知識，打造動態的腦際網路，以破解假象 詹益鑑
推薦序 涵養下一代思考力，培養識讀能力是唯一正解 呂昱達
前 言 面對虛假數據的求生指南
CHAPTER 1 謊言滿人間
CHAPTER 2 媒介、信息、假消息
CHAPTER 3 混淆事實的黑盒子
CHAPTER 4 混淆因果關係
CHAPTER 5 數字絕對會騙人
CHAPTER 6 取樣偏誤
CHAPTER 7 數據資料視覺化
CHAPTER 8 如何利用大數據說謊？
CHAPTER 9 科學的敏感性
CHAPTER 10 辨識假象
CHAPTER 11 反駁假象
致謝
譯者後記 大眾主動出擊，拆穿假象，世界才能更美好
注釋
版權頁
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