「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