今天我想要跟大家分享一個長久以來我的疑惑。
我發現很多書上面都會寫到一種案例,包含我身邊接觸的朋友也有類似的狀況,每次聽到每次為他們感到生氣,但同時又不能夠理解為什麼這樣的狀況會反覆發生。
這種案例是:有些人被性侵一次之後,往後的人生還會被不同的人性侵,這些當事人自己也非常痛苦,更多的是自責,懷疑是不是「自己怎麼了」,才會「招來」這麼多人性侵自己?
面對這種反覆被性侵的情形,我自己聽了這些案例也很難過,可是除了生氣難過之外,更多的是不理解,為什麼,這樣的狀況會反覆的發生在同一個人身上?這個社會到底是怎麼了?每次聽到身邊的朋友有類似的狀況,我都有一種很強烈的憤怒。
#被性侵不是你的錯然後呢
我想說在前面的是,每一個被性侵的人,都不是被性侵的人本身的責任,而是加害者當時做了那些不可原諒的事情。但我相信許多性侵受害者也聽過類似的、不論是安慰或鼓勵的話,心中還是會有一種自我責怪,這個責怪的結,一直打不開。
所以這篇文章想要嘗試提出2種解釋的路線來說明「為何一個人反覆地會被性侵」。再強調一次,這個解釋不是要責怪受害者,而是要提出一種可能,來說明受害者的內心究竟發生了什麼,而這個「什麼」又如何影響了自我認同。
當然,不論是量化研究、質性研究、心理師的意見,或者是我朋友的意見,都只能描述冰山一角,不能夠代表所有性侵受害者的狀況,所以這一次的節目內容,也僅提供給一部分的人做參考。如果你覺得和你的狀況很不一樣,那麼也很正常,因為本來就沒有一種解釋,可以解釋所有性侵的情形;但如果你聽得時候覺得有打中自己一點什麼,或許可以藉由這個機會,去打開內心的某一個結。
你值得被愛,也值得被珍惜,但在你發自內心相信這件事情之前,很可能會為了去證明這件事情,讓你反覆受傷。
改變本來就是起起伏伏、許多顛簸,然後更多時候,會覺得自己好像都沒有在前進。就算是這樣也沒關係,就算你依然還會經歷很多的滄海桑田,就算你還沒有準備要改變,那也沒關係,每個人都有自己的步調,試著用自己的方式,慢慢的,把自己撿回來。
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同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅朱學恒的阿宅萬事通事務所,也在其Youtube影片中提到,用民調判別民意走向,才能有正確的選舉方式。從科學角度,探究民意,才能夠掌握民意。 藍營每次都無法掌握民意,甚至還使出過蓋牌通通都不信的大家閉上眼相信我之術,最後不但大敗,而且還敗得比民調還慘。組頭都比政治人物相信科學呢! 請大家仔細思考吧。 民調以一個社會科學來講 它的科學性在哪裡 為什麼現...
質性研究 量化研究 在 百工裡的人類學家 Facebook 的精選貼文
社群媒體對於傳統質性研究方法有什麼樣的作用?人類學式的田野調查著重研究者進入被研究對象的生活日常,透過入境隨俗,經過一起生活一段較長期的時間,來觀察與體會被研究對象眼中的世界。當我們的生活裡離不開社群媒體,在社群媒體上的各種訊息也成為研究者了解被研究對象行為與生活圈的數據資料。
這篇在【工商時報】的書摘,介紹了著名的劍橋分析數據公司的臉書分析技術,但也凸顯出社群媒體數據資料對於網路時代田野調查的意義:一條條數位資料也會是田野調查的線索拼圖。我們的貼文與互動,除了具有社交「表達」的意涵,個人或社群的各種線上互動,無論虛實遠近,都蘊含某種「非語言」的面向,會映照或體現真實世界的觀點。
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研究者偷看一下你的臉書頁面,就知道你在真實世界中的行為,而且你不會發現。你的每一次滑鼠捲動、每一個動作、按的每一個讚,臉書全都記得清清楚楚。你有哪些興趣、喜歡什麼東西、討厭什麼東西,全都可以量化。這表示臉書資料的生態效度(ecological validity)愈來愈高,愈來愈接近真實世界,因為它不是研究者問出來的,而是你自己留下的,不會像訪問資料那樣留下研究者不經意的偏誤。
也就是說,人類學與社會學的傳統被動質性方法還是很有用,但碰到那些可以用數位資料來量化的部分,就可以改用量化研究來提高通用性。以前只有銀行或電信公司才有人們的數位資料,而且這些機構都受嚴格監管,防止有人竊取個資。但社群媒體不一樣,幾乎沒有法律規定你能在上面看哪些使用者資訊,你想看多細都可以。
很多人都以為網路世界跟現實世界(in real life,IRL)是分開的,但社群媒體上的資料都是來自真實世界,無論是你對該季影集大結局的看法,還是週六晚上出去嗨的照片,全都是現實生活。說白一點,你的臉書資料就是你的真實資料。而且當手機與網際網路在生活中愈來愈常見,兩者就愈來愈接近。如今的分析師根本不需要做問卷了,只要能用演算法從客戶每天自己製造出的資料中尋找模式,就能拿到他要的答案,而且很多答案可能是他從來都沒想過的。
...
事實上,吳悠悠(Wu Youyou,音譯)、科辛斯基、史蒂威爾在2015 年的研究就發現,電腦模型可以用臉書上的「讚」相當準確地預測人類行為。這個模型只要蒐集你的10 個「讚」,預測你行為時就比你的同事更準;如果有150 個「讚」,就比你家人更準;有300 個「讚」,就比你配偶更了解你。這有一部分是因為你跟朋友、同事、配偶、爸媽之間的關係會制約你的行為,他們通常只能都看到你的其中一面。
...
妳爸媽大概從來不知道你在凌晨三點嗑了兩顆搖頭丸之後會多瘋,你朋友可能永遠不知道你在老闆辦公室裡有多乖順拘謹,他們對你的印象都略有差異。但臉書看得到你的人際關係,躲在你的手機裡如影隨形,追蹤你在網路上看的網頁跟購買的東西,比家人朋友的判斷都更接近你的「真面目」。某些時候,電腦模型甚至比你自己更了解你的習慣,上述研究者不得不提出警告:「電腦判斷人格特質時比人類更準,心理評估、行銷、隱私等領域都將出現重大機會與嚴重挑戰。」
拜臉書資料所賜,人類終於可以嘗試在電腦中模擬整個社會。這如果成功,威力將難以想像,例如理論上你可以打造一個未來的社會,輸入族群衝突或貧富差距等問題,看看它如何演變,然後不斷回溯修正,直到找出減緩傷害的辦法。也就是說,你可以在這個模擬出來的電腦遊戲裡面尋找現實問題的出路。
(https://ctee.com.tw/bookstore/selection/358443.html)
質性研究 量化研究 在 百工裡的人類學家 Facebook 的最佳解答
大賣場裡的人類學家》是許多人類學畢業生往商業領域發展的啟蒙書,也是需多商業領域工作者認識人類學的敲門磚。這本書的作者在2018年又出了《演算法下的行銷優勢》這一本好書。
這篇來自【asusdesign】上的文章,華碩設計師們分享了閱讀《演算法下的行銷優勢》,當中也探討了「厚數據」這概念的價值。從中可以看到在數位領域工作,面對海量的資訊挑戰,回到人類經驗的厚數據往往更有來洞見的價值。
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迷思2: 樣本數愈大,得到的洞見愈真實準確
事實2: 研究人類經驗的厚數據 vs 研究大量行為屬性的薄數據不同
Sensemaking「意義建構法」─是從哲學家海德格的現象學phenomenology的研究人類經驗方法論─ 不以統計學中的滿足係數標準條件來進行、不是大樣本規模,事實上,只要有相對小數目的人群及其經驗背景就足夠,了解一小群人的經驗所產生的厚數據已足夠全面了解我們每個人共有的行為模式。然而,在當今大數據的風潮下,仍有會把質性研究當成量化研究執行的迷思。
(以上引用網頁原文)
https://asusdesign.com/tw/2020/07/30/%E5%8E%9A%E6%95%B8%E6%93%9A%E2%94%80-%E5%BE%9E-%E3%80%8Asensemaking%E3%80%8B-%E8%AB%87%E8%B5%B7/?fbclid=IwAR3eyMecs97gzHIyQKzoU0oDHNysFrj0VDIT5kaRT6J542ceoK88pGrptaA
質性研究 量化研究 在 朱學恒的阿宅萬事通事務所 Youtube 的最讚貼文
用民調判別民意走向,才能有正確的選舉方式。從科學角度,探究民意,才能夠掌握民意。
藍營每次都無法掌握民意,甚至還使出過蓋牌通通都不信的大家閉上眼相信我之術,最後不但大敗,而且還敗得比民調還慘。組頭都比政治人物相信科學呢!
請大家仔細思考吧。
民調以一個社會科學來講
它的科學性在哪裡
為什麼現在我們會說
民進黨現在執政幾乎完全看民調來做事
當初你是怎麼樣接觸民調
民調 因為我念政治系
那我是1975年念政治系
正好是美國行為主義的革命
民調其實就是
可以這麼講就是近百年社會及行為科學的結晶
因為我當時在念大學的階段
正好接觸到這一個行為主義革命
我非常投入到這個裡面
因為一般對政治學的了解都是傳統政治學 對啊
我們講的政治學是科學政治學
也就是說是政治科學
Political science
就量化的研究方面最出名的那當然就是
我們講說政治態度與行為的研究
以前我們不叫民調
民調比較像說是市調啊民調這些東西
不過無論如何
我講比較簡單一點
民調作為一個科學它的根據是在於說
它有嚴謹的統計學的基礎
然後有嚴謹的社會科學研究法的這些測量方法
那麼結合起來
然後再加上這個心理學
社會心理學 人類學等等等等
這些所謂其實是一個科技整合的東西
民調作為一個目前這個
了解一般社會大眾的政治態度和行為
做一個科學工具來講那是非常成熟的
董事長我可不可以問一下
因為你知道我們學電機的時候
物理有一個叫海森堡測不準原理
行為科學呢在調查方面
有沒有類似這樣狀況
因為我先講我見過很多很惡質的民調方法
他根本沒做民調
他就是打給你
我告訴你喔 這個我們今天要做個民調
但我告訴你朱學恒是一個徹頭徹尾的人渣
請問你支不支持人渣來選立委
像這樣子的干擾行為
在民意調查裡面
這個董事長是專家你要怎麼去隔離
isolate這一類的變數
而不會導致民調變成是誰做就可以操縱
我題目設計就可以操作 這要怎麼辦呢
我跟你講這很簡單
如果是蓄意要做假民調
那種就沒有什麼科學的可談
它不是科學 不是科學
所以假民調或劣質民調是很多的到處都是
如果你要講說憑什麼我要講我們這個是真正的民調
民調的過程裡面也會碰到很多
有些人故意惡作不表示真實態度
對不對 對
可是我用一個簡單的理論講
你可能也聽過大數法則
所謂的大數法則簡單講就是說
當你的樣本足夠大的時候
你的樣本所得到的一些估計值
比如說平均數
它會跟跟母體平均數會幾乎完全一致
那如果你的樣本夠大怎麼樣叫夠大呢
以目前來講其實100個樣本都相當大
100個就夠大啦
那我們都要求1000個以上的樣本數
比方說在我們說在百分之九十五信心水準的情況底下
我們希望因為任何調查都會有誤差
我們希望你這個誤差不會太大就正負三
在正負三的這樣的一個誤差範圍之內
我們是可以接受
那樣本那隱含的說樣本會多大呢
就是1068
1068個隨機取樣的樣本得到的
那它的估計母體的這個誤差
我們大概就是正負三
我的意思就是說
談民調的精準度要先撇開所謂假民調
假民調沒辦法去談
就完全沒辦法就跟玄學一樣
他是故意做假民調根本沒做民調對不對
沒有做民調宣稱做假民調然後還有數字
那他絕對不會把他的樣本拿出來給你看
那但是正規的民調
一定是經由這樣的一個非常嚴謹的程序
得到的一個就是抽樣完之後他還會訪談
訪談之後呢所得到的一個結果
你知道我從小到大
其實對政治不是那麼感興趣
我最近幾年才開始注意政治因為工作的關係
是從什麼時候開始民進黨才把
民意調查或是數據化的政治科學
當成那麼重要的一個施政依據
而不相信自己能夠聆聽民眾的聲音
那這個事情我覺得最近很嚴重
就民調不跌
他根本不在乎你在那邊靠北什麼東西
他認為都假的
這個狀況演變我覺得可能跟您當年的民進黨也不一樣
這個是怎麼一回事
這個我倒是可以提供你一個非常重要的理論跟經驗
理論是什麼
有一位非常...叫??一個德國人
他曾經講過一個好的政治人物
他必須具備一種能力
就是說能夠預期民意反應的能力
能夠預期民意反應的能力
不但是專制的君主也好或者是這個
民主國家的元首總統也好
都應該具有這種能力
因為這樣才能夠知道民心知道民意
民心之所向
但是這個
民調其實是可以補足這些政治人物的不足
因為天縱英明的這種政治領袖很少見
一般的這種很平庸的這些政治人物要怎麼樣去了解
影響民意在哪裡
你比方說好了 美國這麼大一個國家
美國總統怎麼了解美國選民的意向是什麼
當然是民調
除了民調還有什麼
那民調就是一定要很精準的民調
所以美國歷屆總統沒有一個不重視民調
所以重視民調不是一件錯誤的事情
在台灣才很奇怪
台灣在批什麼民調治國
這是一個完全錯誤的這是一個威權心態很重的
或者是對民調不了解的人講出來的話
你當然講說這個市井小民
比方說菜市場 夜市啦
那是輿情應該去搜集應該去了解
但民調跟這個輿情沒有互相排斥 沒有互斥
民進黨對於民調的態度
特別是過去 我講過去這5年好了
我覺得是跟過去是不一樣的
跟更長遠的過去是不一樣的
小英當政之後我有一個感覺
民調高她就很高興 民調低她就怪民調
我最後簡單的問一個問題
以游盈隆老師過去5年的民調的經驗
你覺得2022年民進黨好不好選
當然不好選
民進黨的政黨支持度
是一個很敏感的指標很好的指標
在測量政黨的社會支持
現在是最低的時候
民進黨次低的時候是在2018年的11月12月的時候
那時候就是慘敗的時候
慘敗的時候就是23
現在選戰都還沒開始你就已經22點幾了
怎麼可能好 不可能好
所以你現在要收拾殘局嘛
民進黨政府要怎麼樣收拾殘局來避免2022全軍覆沒
或者是2022能夠勉強維持目前兩都四縣市的局面
可不可能不知道
那顯然是一場苦戰
直播日期:游盈隆6/30
直播連結:https://www.youtube.com/watch?v=vxDJ45oODCE
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