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輿情操縱：用數據操控心智的鼻祖「析模公司」運作大揭密

為了解決台大計算機中心軟體的問題，作者JillLepore 這樣論述：

《金融時報》和麥肯錫年度最佳商業圖書入圍 《時代雜誌》2020年秋季最期待著作 《歐普拉雜誌》2020年秋季最佳圖書 美國國家圖書獎「非虛構類」入圍     這家企業自詡是約翰・甘迺迪贏得總統大選的幕後操盤手！     早在冷戰時期，它便開啟先河研發電腦程式模擬人類思考，     用來預測乃至操控人們的行為與思考，深遠影響延續至今。     從劍橋分析公司到俄羅斯網軍工廠「網路研究機構」，     從Facebook、Amazon到Google，都是它的徒子徒孫！     想了解當今「數位操控戰」，你不能不知道它的歷史！ 　　析模公司成立於冷戰期間，遠在Facebook、Goo

gle和劍橋分析公司誕生之前，它便從事資料探勘、鎖定選民、左右政情，乃至操縱大眾。本書作者吉兒‧萊波爾偶然間在麻省理工學院的檔案庫中發現此公司文件，於是著手挖掘這段遭人遺忘的歷史——而它，也是當今矽谷的操控術和傲慢背後，沉眠已久的神祕源頭。   　　1959年，美國一群頂尖的社會科學家創立了析模公司，發明了一套用於預測和操縱種種人類行為的電腦程式，稱為「仿人機」。他們相信，「仿人機」不只能推銷日常用品，還有其他大用：它可以打贏選戰，可以壓制政治反抗運動，可以擊敗共產主義；可以摸透人心，贏得越戰；可以預測種族暴動，甚至瘟疫──可以說，他們的初衷是善意的。隨著業務逐步拓展，析模公司的客戶除了《紐約

時報》等數十家民間大型廠商，就連要競選美國總統的約翰‧甘迺迪和美國國防部等，都赫然在列，其經營據點也因而遍及紐約、華盛頓、劍橋，甚至遠到越南的西貢。   　　從多屆美國總統大選、越戰，到詹森政府不幸誤判種族暴動等，析模無役不與。然而，由於當時的數據收集能力與資訊科技遠不及今日，加以後來析模發生各種不當管理情事，包括向媒體洩漏情資、未能繳交業務報告，乃至因引起民眾疑慮而面臨抗議，甚至遭指控犯下戰爭罪，最終該公司於1970年宣告破產，相關史料且因機緣湊巧幾乎銷聲匿跡……   　　析模公司的科學家相信，「仿人機」乃是「社會科學界的原子彈」，但他們沒預料到，這項發明會像深埋已久的未爆彈，於數十年後的今

日引爆——時至21世紀初，企業收集數據、建立行為模型、操弄訊息傳布——甚至左右各國政情。省思這些現象時，析模公司的歷史與當年的爭議，將是重要的借鏡。   各界好評   　　►萊波爾是出色多產的歷史學家，眼光獨到，總能發掘不為人知的故事。本書精彩絕倫，時而滑稽好笑，時而令人感到惡寒，作者本身形容它為「1960年代的黑歷史」……當代的我們宛如身處一座圓形監獄：因為世界往往充滿監控，哪怕監控者不是國家，也有超大型企業的身影，它們透過預測和操縱人類行為賺進大筆鈔票，其中滲透最深的目標，莫過美國人的投票行為……作者從中挖掘有可信度、不為人知的故事來源。——《紐約書評》詹姆士‧格里克（James Glei

ck）   　　►當代臉書等企業操控心理和輿情，這方面早就有鼻祖析模公司進行同樣操作。作者以極具說服力的手法寫出其中故事，引領讀者探索近代史鮮為人知的一隅。——《科克斯評論》   　　►內容豐富，敘事技巧出眾，眼光銳利。如同作者萊波爾所言，1960年代甘迺迪總統大選過後，對於政治人物可能利用廣告、心理戰甚至新科技來操作選情，當時的民眾可能感到震驚。然而一甲子過去了，現代美國政治生活已經接受這樣的生態，正由於在當代看來稀鬆平常，現在反而需要一位歷史學家來鉤沉，挖掘那個操弄選情的觀念開始萌芽的年代。——《新共和雜誌》，J‧C‧潘（J.C. Pan）   　　►作者揭露了這間遭世人遺忘的企業如何創造

出未來的數據武器。本書讀來既讓人欲罷不能，又毛骨悚然。——歷史學家亞曼達‧福爾曼（Amanda Foreman）   　　►作者不留情面，犀利批評想要以演算法了解人類行為的愚蠢念頭，以及試著破壞民主的侵蝕性後果，成就出這部深具洞察力的作品，帶領讀者認識具有歷史意義的異議事件。——《書目雜誌》星級評鑑，布倫丹‧迪斯克爾（Brendan Driscoll）   　　►這本書來得正是時候。作者以迷人的文筆和讀者對話，寫出橫跨多洲地理與時間維度的敘事格局。她取得大量的家族相關資料，訪談親近人士，拜此之賜，筆下人物性格、家庭、外遇、爭鬥、家常便飯的八卦閒聊，都躍然紙上。——美國國家公共廣播電台，夏儂‧龐

德（Shannon Bond）   　　►敘述預測分析和行為數據科學源起於冷戰年代的故事，文字優美，邏輯嚴謹。——《金融時報》

矽谷阿雅 追不到夢想就創一個!從台灣記者到臉書電商產品經理的顛覆筆記

為了解決台大計算機中心軟體的問題，作者鄭雅慈 這樣論述：

後疫情時代、職場冰河期找不到工作？ 拓荒者的世界是自己創造出來的！ 勇闖矽谷頂尖公司心法＋寫出完勝履歷攻略 　　有時候，機會是給準備好的人的，但其他時候，真的沒有機會，與其在那空等，不如自己創造。等別人給你開一扇窗很好，但偶爾，你要自己把門踹開！ 　　如果你追不到夢想，那就自己創造它！ 　　＼矽谷阿雅從傳統媒體到科技新貴的電商拓荒之旅／ 　　蘋果日報記者→希爾思百貨產品經理→Target百貨電商產品長→麥當勞全球電商資深總監→ebay新興市場產品長→Facebook電商產品經理 　　★美國Min雜誌年度最佳行銷人獎提名 　　★榮獲十多項美國數位大獎 　　★榮登美國40位40歲以

下女性科技精英榜 　　★台灣十大傑出青年提名 　　★TED╳Talk【慌世代－拓荒世代】演講 　　★各大媒體驚艷報導 　　★超過20所全台大專院校巡迴演講 　　一個蘋果日報的小記者，怎麼變成矽谷電子商務產品長、行銷長？ 　　一個文組的七年級女生，怎麼跨領域到臉書帶領理工團隊？ 　　阿雅的故事告訴我們，她做得到，我們也可以，只要你懂得方法。 　　「忠於自己的興趣、敞開心胸嘗試、有機會就把握、遇到不會就學習」 　　阿雅是土生土長的台灣人，從小就有記者夢，但大學念的是韓文系，擠不進媒體圈，她就自己創新聞社，最後如願當上蘋果日報一姊，又勇敢的放棄累積起來的人脈，貸款了三百多萬到美國念書。 　　

一開始的她，英文非常差，差到分不清楚什麼是「pool 」（泳池）什麼是「ocean」（海洋）。英文差就不能去美國念書、工作嗎？當然可以，做報告分組時，她當召集人做庶務、假日去圖書館櫃台打工念書練會話，只要夠積極，真的無難事。 　　從西北大學（全美最好的媒體科系學校之一）畢業後，剛好是2008年金融海嘯，阿雅投了500封履歷，替自己創造了一份工作。沒有面試機會？她當過記者，堵人她會！沒有人脈？學校老師就是她的人脈。英文不好？只要做好功課知道面試者會問什麼，答案背下來就對了！最後她沒有找到工作，她是替自己創造了一份工作，提出一個企劃案給凡斯集團，成了約聘員工之一。她了解到，如果要失敗，是因為盡全

力，而我不夠好。而不是我沒有盡全力，因此錯過機會。 　　十年來，她就是邊做、邊學，很多事情都是一半會一半不會。一路往在頂尖科技公司，帶領團隊做全球數位產品的工作。找工作本來就不可能是做100%會的東西，如果是，那你就做你現在的工作就好了啊，幹嘛換工作？！不要擔心自己不會，而是要害怕自己不肯學。 　　在美國工作十幾年，阿雅用她收穫的視野、經歷、專業，在書中具體教讀者怎麼突破困境、顛覆規則。常常我們以為無路可走，有可能是因為害怕，也可能是因為一無所知……別擔心！本書詳述阿雅自己創造職位、創造機會、創造自我條件，進而創造出自己夢想的動人經歷，你將從中獲得無限的激勵與力量，跟阿雅一起成為職場不死鳥

！ 　　你可能會說：「阿雅可以做到，是因為她很神，像我一定就做不到。」 她說，其實沒有那麼神，她只是有機會就把握嘗試新挑戰，試了新挑戰後發現不會什麼趕快學，覺得不喜歡就趕快調整，如此而已。 國內外聯合‧重量推薦 　　James Huang／巨思文化創新長兼數位時代技術主編 　　王治真／福斯汽車集團亞洲未來創新中心高階經理 　　半路出家軟體工程師在矽谷 　　江湖人稱S姐 　　何則文／作家、職涯教練、人資主管 　　艾兒莎／知名作家 　　林依晨 　　林偉克Weiko Lin／好萊塢名編劇導演/前加州大學洛杉磯分校教授 　　胡智為／旅美知名棒球選手 　　翁琬柔／《身為國際新聞記者》作者 　　理科

太太／YouTuber 　　麥玉潔／新聞主播 　　張太咪／《大英國小職員職場奮鬥記》作者 　　陳怡蓁／吾思傳媒共同創辦人 　　黃大米／作家 　　葉至誠／科技部駐舊金山科技組組長 　　萬惡的人力資源主管 　　劉軒／知名作家、心理學教育家 　　蘇盈如／《2030轉職地圖》作者 　　Ariel Meyer／Lyft區域總經理/前eBay全球新興市場總經理 　　Eric Cheung／Google矽谷總部電商成長駭客經理 　　Jenny Sun／YouTube矽谷總部產品經理 　　James Regan／Facebook矽谷總部科技專案經理 　　Punit Kapoor／麥肯傳播集團印度區總經理 　　

Sharon Chai／Uber矽谷總部全球行銷科技營運高階專案經理 　　Tom Collinger／美國西北大學教授/前整合行銷傳播學院副院長 　　Zoher Karu／花旗銀行歐洲中東亞太非洲區數據長  

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決台大計算機中心軟體的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。