網路世代，讓一群網紅有了生計，很多路人浮出檯面，用一隻手機，可以在網路上展現自己，新聞沸沸揚揚、行為讓人稱奇，其實並不是怎麼網紅都是亂象，這是原本社會的狀態，只是他們多半是在社會基層的素人，沒有明星背景、沒有企業支撐、沒有特殊能見度，如果有專長也會努力成為專家，若不是一隻手機，他們也許很難讓別人看見，所以沒有人會發現這麼多人有問題。
#當然也有好的網紅有才華的正面的
#我這篇討論的是比較偏差的
加上太多的廠商因為預算有限，愛用網紅小模來站台、賣東西，讓他們越來越覺得自己名氣高漲、賺錢容易...我看過、遇過很多網紅大頭症，他們原本在自己的工作圈並不是特別突出，沒有人關注，一下子有這些光環與愛戴，當然會讓人失心瘋。
而那些廠商很少會找知識性網紅，導致很多真正專業的東西一直被抹滅，大家要看的只是搞怪或賣弄。當然節目、媒體、觀眾都需要負責，因為沒有觀看率也不會有他們的市場。
以前我們新聞公司不發腥羶色新聞，記者必須花時間布局、追新聞，而董事長的年代他們的深度、廣度更是跟現今不同。
現在只能不斷產出網紅的即時新聞，而這些數字背後的意義，就是養活媒體、員工的工具，
如果道德崇高到只做全知識性、或教育性的內容，雖然電視裡確實有這些頻道，但這些頻道從來就不在主流，背後沒有數字支撐，無法形成規模，去影響整個社會受眾。（所以我以前那個正派的公司很難經營下去）
民眾愛看又愛罵導致數據提升、流量升高，新聞媒體只能往大數據方向，但是媒體若不報也不會有這些人氣，所以這成為了先有雞還先有蛋的爭議。
網紅帶來的社會觀感與教育意義不大，也讓更多大學生、年輕人，認為只要趕秀、敢玩、露身材就可以賺錢，所以吃屎哥的出現，連潑屎妹也可以被肉搜去當直播妹，
請問這樣的社會風氣，是如何提升下一代的眼界？
也有的網美臉書IG打開，全是和跑車、美食合照、複製別人貼文當作自己寫、業配一堆，哪裡有錢往哪裡去，你看不見她們的中心思想。
網美其實可以成為好的影響力，可以利用自身優勢，運用她的人氣，帶出好的價值觀，前提是如果她們願意花時間投資自己、如果他們不只是為了吸引眼球。
但很可惜的是，大部分的網美並不看著這一塊價值。於是民眾開始審美疲勞，大家也開始分析討論網紅的生態，提升自己的網美開始與網美切割，深怕自己被冠上標籤。
我們不用抵制，因為每個人有自己生存之道，但如果民眾真的可以開始好好選擇優良頻道，而媒體也開始餵養好的東西給社會，拒絕垃圾食物，社會體質也會跟著健康。
#歡迎分享
#健康的社會風氣需要大家守護
我這篇討論的是比較偏差的 在 [討論] 什麼是選擇性偏差(selection bias)? - 看板NCKU-PH98 的美食出口停車場
在這篇裡面要跟大家說明什麼是選擇性偏差(selection bias)?
在上一篇裡面有跟大家提到，我們是從來源將偏差分類的
其中選擇性偏差是因為研究對象的選取不當所造成
像是１．研究組與對照組的可比較性差
２．研究各案的抽樣架構選擇錯誤
３．研究對象追蹤漏失或沒有回應(loss to follow up)
也就是說 當目標族群中不同疾病與暴露狀況下的個案 與被選為研究族群的比例不盡相同
這時候就有可能產生選擇篇差
我們來看看郭浩然老師上課時所給我們的定義(A Dictionary of Epidemiology)
Error due to systematic differences in characteristics between those who
are selected for study and those who are not.
一個因為系統性所導致的錯誤(Error)造成了被選進來做研究的人與沒有被選進來是不同的
也就是研究對象的選取不當 重點就在不同
￣￣
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那選擇性偏差會造成什麼後果呢？
我們一樣看看郭浩然老師給的定義(A Dictionary of Epidemiology)
“Selection bias invalidates conclusions and generalization that might
otherwise be drawn from such studies.”
選擇性偏差所造成最嚴重的後果就是會使研究是無效的，也就是說你花費這麼多的時間
浪費了這麼多的金錢，結果做出來的研究是沒效的
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那選擇性偏差可以補救嗎？
我們繼續看看郭浩然老師給的定義
selection bias is an error in study design or execution
-may be prevented by study design
-cannot be solved by analysis of the data collected in the study once it
occurred
選擇性偏差只能從實驗的設計來解決
並且選擇性偏差是無法事後補救的就算妳統計很強也一樣(學姊我沒針對妳XD)
希望這篇對大家有所幫助 接下來會跟大家討論什麼訊息性偏差(imformation bias)?
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