0:00:01.354,0:00:04.489
科技帶給我們很多美好的事物：

0:00:04.489,0:00:06.607
登陸月球、網路、

0:00:06.607,0:00:09.347
人類基因組定序。

0:00:09.347,0:00:12.953
但也挖掘出我們內心深處的許多恐懼。

0:00:12.953,0:00:14.906
大約 30 年前，

0:00:14.906,0:00:17.511
文化評論家尼爾．波茲曼寫了一本書，

0:00:17.511,0:00:19.190
叫做《娛樂至死》，

0:00:19.190,0:00:22.177
書中把這個現象說得很妙。

0:00:22.177,0:00:23.724
他是這樣說的：

0:00:23.724,0:00:29.413
比較歐威爾和赫胥黎的兩種反烏托邦，

0:00:29.413,0:00:32.896
他說，歐威爾擔心我們會成為

0:00:32.896,0:00:35.072
圈養的文化。

0:00:35.072,0:00:38.752
赫胥黎則擔心我們會成為庸俗的文化。

0:00:38.752,0:00:42.877
歐威爾擔心真相會被隱瞞，

0:00:42.877,0:00:47.663
赫胥黎則擔心我們會被瑣碎的汪洋吞沒。

0:00:47.663,0:00:48.963
簡單點說，

0:00:48.963,0:00:52.399
我們可以選擇「老大哥監視你」

0:00:52.399,0:00:54.560
或是「你監視老大哥」

0:00:54.560,0:00:57.024
（觀眾笑聲）

0:00:57.024,0:00:58.720
其實不必這樣，

0:00:58.720,0:01:02.273
我們不是被動地消費資料和科技，

0:01:02.273,0:01:04.673
我們可以決定科技在生活中扮演的角色，

0:01:04.673,0:01:06.876
和它對我們的意義。

0:01:06.876,0:01:08.273
但是要這麼做，

0:01:08.273,0:01:11.380
我們必須重視思考的方式，

0:01:11.380,0:01:13.649
不只重視編碼的方式。

0:01:13.649,0:01:16.707
我們必須問問題，難解的問題，

0:01:16.707,0:01:18.616
超越單純的算術，

0:01:18.616,0:01:21.218
試圖去了解。

0:01:21.218,0:01:26.142
我們不斷聽到世界上有多少資料，

0:01:26.142,0:01:27.720
但是談到大數據，

0:01:27.720,0:01:30.316
以及詮釋這些數據資料的挑戰，

0:01:30.316,0:01:32.404
光看數量是不夠的，

0:01:32.404,0:01:35.307
還必須關注資料成長的速度，

0:01:35.307,0:01:37.353
以及眾多不同的資料類型。

0:01:37.353,0:01:39.501
我略舉幾個例子：

0:01:39.501,0:01:41.699
圖像、

0:01:41.699,0:01:45.773
文字、[br][請稍候，直到你有用處的時候，謝謝。]

0:01:45.773,0:01:47.801
影片、

0:01:47.801,0:01:49.631
聲音。

0:01:49.631,0:01:52.673
這些不同資料類型的共通處在於

0:01:52.673,0:01:54.894
它們都是人建立的，

0:01:54.894,0:01:57.669
也都不能斷章取義來詮釋。

0:01:57.669,0:02:00.114
舉例，有一個資料科學家小組，

0:02:00.114,0:02:02.419
成員來自伊利諾大學芝加哥分校，

0:02:02.419,0:02:04.973
這小組叫做「衛生媒體合作實驗室」。

0:02:04.973,0:02:07.560
他們和美國疾病管制中心合作，

0:02:07.560,0:02:09.065
想要更了解

0:02:09.065,0:02:11.913
人們怎樣談論戒菸、

0:02:11.913,0:02:14.593
怎樣談論電子香煙，

0:02:14.593,0:02:18.098
以及怎樣一起幫助吸菸者戒菸。

0:02:18.562,0:02:19.425
有趣的是，

0:02:19.425,0:02:22.791
若要了解人們如何談論抽菸 smoking，

0:02:22.791,0:02:27.252
就要先了解人們說 smoking 是什麼意思。

0:02:27.257,0:02:31.183
在推特上大致分成四類：

0:02:31.183,0:02:34.180
第一類，抽菸；

0:02:34.180,0:02:36.987
第二類，抽大麻；

0:02:36.987,0:02:39.630
第三類，煙熏肋排；

0:02:39.630,0:02:43.183
第四類，嗆辣正妹；

0:02:43.183,0:02:46.176
（觀眾笑聲）

0:02:46.176,0:02:48.602
接著要思考，

0:02:48.602,0:02:50.932
人們怎麼談論電子香菸？

0:02:50.932,0:02:53.997
講法五花八門，

0:02:53.997,0:02:55.638
就像這張投影片所列的，

0:02:55.638,0:02:58.799
這種檢索非常複雜。

0:02:58.799,0:03:01.200
這提醒我們，

0:03:01.200,0:03:03.611
語言是人創造的，

0:03:03.611,0:03:05.951
而人是複雜、亂無章法的，

0:03:05.951,0:03:08.718
我們會用隱喻、俚語、行話，

0:03:08.718,0:03:11.997
無時無刻的製造，各式各樣的語言，

0:03:11.997,0:03:15.221
好不容易破解語言，就立刻又改變了。

0:03:15.221,0:03:20.339
那麼，疾管中心拍的這些戒菸文宣，

0:03:20.339,0:03:24.090
電視廣告裡，一名女子喉嚨破了大洞，

0:03:24.090,0:03:26.694
畫面驚悚嚇人，

0:03:26.694,0:03:28.579
這些廣告真的有效嗎？

0:03:28.579,0:03:31.250
真的讓人戒菸了嗎？

0:03:31.250,0:03:34.557
衛生媒體合作實驗室尊重其數據的限制，

0:03:34.557,0:03:36.562
但仍能做出結論，

0:03:36.562,0:03:39.874
認為這些廣告—也許你們看過，

0:03:39.874,0:03:44.267
成功地刺激人們開始反省，

0:03:44.267,0:03:47.954
可能影響未來的行為。

0:03:47.954,0:03:51.845
這個計畫讓我最欽佩、欣賞的地方是，

0:03:51.845,0:03:57.394
除了它是在解決人的實際需要以外，

0:03:57.394,0:03:59.557
同時它提供了絕佳的典範，

0:03:59.557,0:04:04.680
展現了人類面對瑣碎汪洋的勇氣。

0:04:04.680,0:04:09.716
所以，詮釋的挑戰不只因為資料龐大，

0:04:09.716,0:04:13.505
因為，老實說，歷史上有很多的例子顯示，

0:04:13.513,0:04:17.490
無論資料再少，我們向來很能把它搞砸。

0:04:17.490,0:04:21.227
大家可能記得，很多年前，

0:04:21.227,0:04:24.441
前總統雷根曾被痛罵，

0:04:24.441,0:04:28.501
因為他說，事實是愚笨的東西。

0:04:28.501,0:04:31.183
憑良心說，他只是一時口誤，

0:04:31.183,0:04:33.725
他其實是想引用約翰．亞當斯在

0:04:33.725,0:04:36.616
為因波士頓慘案受審的英軍辯護時說的：

0:04:36.616,0:04:39.626
事實是固執難拗、不容改變的。

0:04:39.626,0:04:42.250
但我其實認為，

0:04:42.250,0:04:45.668
這口誤可能湊巧講出幾分智慧，

0:04:45.668,0:04:48.444
因為事實確實很固執，

0:04:48.444,0:04:51.367
但是有時也真的很愚笨。

0:04:51.367,0:04:53.255
我要講一個自己的故事，

0:04:53.255,0:04:56.803
解釋為什麼這對我這麼重要。

0:04:56.803,0:04:59.240
我要先吸一口氣。

0:04:59.240,0:05:01.994
我兒子艾薩克兩歲的時候，

0:05:01.994,0:05:04.411
被診斷為自閉兒。

0:05:04.411,0:05:06.572
但他是個快樂、搞笑、

0:05:06.572,0:05:08.607
有愛心、喜歡親密的孩子，

0:05:08.607,0:05:11.509
但是他的發展評估測驗數據

0:05:11.509,0:05:12.789
檢視的是：

0:05:12.789,0:05:15.876
他當時會說幾個字？零個。

0:05:17.236,0:05:19.216
只靠手勢溝通，

0:05:19.216,0:05:20.919
眼神接觸也極少，

0:05:20.919,0:05:23.415
讓他的發展程度

0:05:23.415,0:05:27.039
被評為九個月大的嬰兒。

0:05:27.039,0:05:30.100
按照數據，診斷並沒有錯，

0:05:30.100,0:05:33.309
卻跟實際狀況有落差。

0:05:33.309,0:05:36.810
大概過了一年半，兒子快滿四歲，

0:05:36.812,0:05:39.175
有一天，我看到他坐在電腦前面，

0:05:39.175,0:05:44.628
在用 Google 搜尋女性的照片，

0:05:44.628,0:05:48.244
他把女性 (women) 拼成 "w-i-m-e-n"。

0:05:48.244,0:05:50.984
我的反應跟任何偏執妄想的父母一樣，

0:05:50.984,0:05:52.885
立刻開始按瀏覽器的「返回」按鈕，

0:05:52.885,0:05:56.248
看看他還搜尋過什麼。

0:05:56.248,0:05:58.644
結果發現他依序搜尋過：男性 (men)、

0:05:58.644,0:06:01.789
學校 (school)、公車 (bus)、

0:06:01.794,0:06:05.730
和電腦（錯拼成 cpyutr）。

0:06:05.730,0:06:07.756
我很吃驚，

0:06:07.756,0:06:09.758
因為我們根本不知道他會拼字，

0:06:09.758,0:06:10.884
更別說閱讀。

0:06:10.884,0:06:13.747
所以我問他：[br]「艾薩克，你怎麼辦到的？」

0:06:13.747,0:06:16.337
他認真的看著我，說：

0:06:16.337,0:06:19.929
「在搜尋欄裡打字啊！」

0:06:19.929,0:06:23.343
他在教自己溝通，

0:06:23.343,0:06:26.423
只是我們都找錯方向了。

0:06:26.423,0:06:28.063
會發生這種情況，

0:06:28.063,0:06:31.174
是因為評量和分析太重視單一面向，

0:06:31.176,0:06:33.785
就像他的自閉症評量，[br]單看口語表達，

0:06:33.785,0:06:35.638
而忽視其他要素，

0:06:35.638,0:06:38.317
例如，創造性地解決問題。

0:06:39.367,0:06:41.836
溝通對艾薩克來說很困難，

0:06:41.836,0:06:43.867
所以他找到了替代方法，

0:06:43.867,0:06:46.564
來找解答。

0:06:46.564,0:06:48.454
想想很有道理，

0:06:48.454,0:06:53.095
因為問問題是很複雜的過程，

0:06:53.100,0:06:55.819
但他只要在搜尋欄輸入一個字，

0:06:55.819,0:06:59.466
就成功了一大半。

0:06:59.466,0:07:02.650
於是這個小小的時刻

0:07:02.650,0:07:05.486
對我影響深遠，

0:07:05.486,0:07:06.795
對我們全家都是。

0:07:06.795,0:07:09.936
因為，這改變了我們的判斷標準，

0:07:09.936,0:07:12.144
用全新的眼光看待兒子的狀況，

0:07:12.144,0:07:14.010
比較不那麼擔憂，

0:07:14.010,0:07:17.302
轉而欣賞他解決問題的能力。

0:07:17.302,0:07:20.163
事實，真的是愚笨的。

0:07:20.163,0:07:22.560
事實也很容易被誤用，

0:07:22.560,0:07:24.213
不論是有心或無意。

0:07:24.213,0:07:27.239
我的朋友艾蜜莉．威靈漢是個科學家，

0:07:27.239,0:07:30.040
她不久前為《富比士》寫了一篇文章，

0:07:30.040,0:07:33.830
叫做〈 自閉症怪異印象十大排行榜〉，

0:07:33.830,0:07:36.835
內容挺可怕的：

0:07:36.835,0:07:40.367
「網路」，萬惡淵藪，對吧？

0:07:40.367,0:07:42.524
當然「媽媽」也上榜，

0:07:42.524,0:07:44.059
不言自明。

0:07:44.059,0:07:45.854
等等，還有，

0:07:45.854,0:07:49.141
這裡有一大類，都跟「媽媽」有關係，

0:07:49.141,0:07:53.956
你可以看到，原因很多、很有意思。

0:07:53.956,0:07:56.149
我最喜歡的是

0:07:56.149,0:07:59.853
「在高速公路附近受孕」。

0:07:59.853,0:08:01.392
最後一項很有趣，

0:08:01.392,0:08:04.395
因為「冰箱母親」這個封號

0:08:04.395,0:08:08.440
是自閉症原因最早的假說，

0:08:08.440,0:08:11.166
用來描述冷漠沒有愛心的母親。

0:08:11.166,0:08:12.728
現在，你可能會想：

0:08:12.728,0:08:14.385
「好了，蘇珊，我們懂了，

0:08:14.385,0:08:16.167
你可以對資料做任何詮釋。」

0:08:16.167,0:08:18.521
這也沒錯，

0:08:18.521,0:08:20.520
絕對正確。

0:08:21.238,0:08:24.730
但是挑戰在於，

0:08:26.480,0:08:28.928
我們自己有這個機會，

0:08:28.928,0:08:31.212
可以賦予資料意義，

0:08:31.212,0:08:34.871
因為老實說，資料不會自己產生意義。

0:08:34.871,0:08:36.670
我們才可以。

0:08:36.670,0:08:39.820
所以，身為商人、消費者、

0:08:39.820,0:08:42.359
病人、公民等等，

0:08:42.359,0:08:44.755
我想我們有責任

0:08:44.755,0:08:46.949
多花點時間

0:08:46.949,0:08:49.819
提升我們的批判性思考能力。

0:08:49.819,0:08:50.897
為什麼？

0:08:50.897,0:08:55.795
我們聽過很多次，[br]因為在歷史的這一刻，

0:08:55.795,0:08:59.902
已經能用光速[br]處理數十億 GB 的資料量，

0:08:59.902,0:09:05.260
可能更快速、更有效地[br]做出錯誤的決定，

0:09:05.264,0:09:08.808
影響之大可能更甚以往。

0:09:10.292,0:09:11.680
這下好了，對吧？

0:09:11.680,0:09:15.073
所以，我們反而必須

0:09:15.073,0:09:17.040
多花時間

0:09:17.040,0:09:19.786
發展人文、

0:09:19.786,0:09:23.250
社會學和社會科學，

0:09:23.250,0:09:25.558
修辭、哲學、倫理，

0:09:25.558,0:09:28.414
因為這些知識[br]構成我們的背景涵養，

0:09:28.414,0:09:30.300
對大數據非常重要，

0:09:30.300,0:09:33.408
也因為這能幫助我們更會思辨，

0:09:33.408,0:09:35.068
因為畢竟，

0:09:35.068,0:09:39.020
如果我能看出命題裡的問題，

0:09:39.021,0:09:42.860
那麼無論是[br]用文字或數據表達都可以。

0:09:42.860,0:09:45.579
這表示，

0:09:45.579,0:09:47.300
要教育我們自己

0:09:47.300,0:09:49.741
去發覺各種確認的偏見

0:09:49.741,0:09:51.822
和謬誤的關聯，

0:09:51.822,0:09:55.640
並且能對赤裸裸的情感訴求保持警覺。

0:09:55.640,0:09:58.144
因為甲事之後發生了乙事，

0:09:58.144,0:10:01.226
並不代表[br]甲事必定是乙事的肇因。

0:10:01.226,0:10:03.345
如果大家容我書呆一下，

0:10:03.345,0:10:07.642
羅馬人稱這現象為「後此謬誤」[br]"post hoc ergo propter hoc"，

0:10:07.642,0:10:10.938
後此，故因此。

0:10:10.938,0:10:14.695
這表示要質疑像人口統計這樣的方法。

0:10:14.695,0:10:15.725
為什麼？

0:10:15.725,0:10:18.381
因為這些都假設[br]我們一定是某種人，

0:10:18.381,0:10:21.221
只憑我們的性別、年齡、居住地，

0:10:21.221,0:10:23.901
而忽視我們實際的思考和行為資料。

0:10:23.901,0:10:25.901
現在有了這些資料，

0:10:25.901,0:10:29.263
我們必須做好隱私權控管，

0:10:29.263,0:10:33.000
以及讓消費者自願參與。

0:10:33.000,0:10:34.453
再來，

0:10:34.453,0:10:37.925
我們必須很清楚我們的假設、

0:10:37.925,0:10:40.531
使用的方法，

0:10:40.531,0:10:43.335
以及我們對結果的信心。

0:10:43.335,0:10:45.809
就像我高中代數老師常說的：

0:10:45.809,0:10:47.340
「算給我看。

0:10:47.340,0:10:50.781
因為如果我不知道[br]你做了哪些步驟，

0:10:50.781,0:10:52.772
就不知道哪些步驟你沒有做。

0:10:52.772,0:10:55.210
如果我不知道你問了哪些問題，

0:10:55.210,0:10:58.407
就不知道哪些問題你沒有問。」

0:10:58.407,0:10:59.930
這表示我們要問自己

0:10:59.930,0:11:01.818
最難的一個問題：

0:11:01.818,0:11:04.880
「數據資料真的有這樣說嗎？

0:11:04.880,0:11:07.377
還是這種結果讓我們覺得

0:11:07.377,0:11:11.020
比較成功和自在？」

0:11:11.020,0:11:14.882
衛生媒體合作實驗室在計畫結束時，

0:11:14.882,0:11:18.789
發現 87% 的推文

0:11:18.789,0:11:22.593
回應那些令人不安的戒菸廣告時，

0:11:22.593,0:11:24.971
表達了恐懼。

0:11:24.971,0:11:25.977
但是，

0:11:25.977,0:11:29.808
他們有說那些廣告讓人成功戒菸嗎？

0:11:29.808,0:11:32.530
沒有。這是科學，不是魔術。

0:11:32.530,0:11:33.930
所以，

0:11:33.930,0:11:37.802
如果想要釋放數據的力量，

0:11:38.582,0:11:42.030
我們不必盲目地踏進

0:11:42.030,0:11:45.466
歐威爾預見的極權主義未來，

0:11:45.466,0:11:48.583
或是赫胥黎的瑣碎世界，

0:11:48.583,0:11:51.603
或是兩者的可怕綜合體。

0:11:51.603,0:11:53.982
我們必須做的是，

0:11:53.982,0:11:56.700
重視批判性思考，

0:11:56.700,0:12:01.319
並且向衛生媒體合作室[br]這樣的典範學習。

0:12:01.319,0:12:03.667
就像超級英雄電影常講的：

0:12:03.667,0:12:05.843
「讓我們把我們的力量用在正途。」

0:12:05.843,0:12:06.975
謝謝。

0:12:06.975,0:12:10.174
（觀眾掌聲）