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Q: 錯誤解讀數據資料的媒體報導林楚茵 在Facebook 的評價

《放消息打擊國產疫苗又能影響股價 一石二鳥的報導背後是否是禿鷹炒手的謀利之道？》 某粉專透過惡意釋放高端疫苗對Delta抗體差的假消息，以背離事實的數據分析試圖打擊國人對國產疫苗的信心，同時股價若出現震盪，炒手集團就能趁機介入牟利。不只檢調應該介入調查，金管會更應該追責背後是否有群集團性操縱股價，透過假消息牟利，傷害資訊不對等的廣大股民利益，這幕後黑手是誰？金管會必須介入了解。 楚茵認為，這麼專業的醫療報告，說真的，沒有專業的醫藥背景，一般媒體都不一定看得懂，更何況是「個人媒體的某粉專」？（但如果某粉專有集團性的介入，也就不算個人了）而某粉專所提出的文件屬於醫藥品查驗審查會議的資料（圖1），而審查程序關係到藥品是否可以上市販售，所以屬於內部會議及機敏資料，單單一個臉書粉專真有辦法取得審查單位應保密的機密資料？所以，曝光這份機密文件真的只是為了「監督政府監督國產疫苗」這麼簡單嗎？ 高端是國人高度關注的個股，對於報告的錯誤解讀將造成股價的震盪，更讓禿鷹們有覓食的機會。國民黨一向喜歡質疑民進黨炒股，這種樣態的違法行為，才是操作的最高境界。 新聞連結:https://www.fountmedia.io/article/122073

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錯誤解讀數據資料的媒體報導在林楚茵 Facebook 的最佳解答

By 林楚茵

2021-07-14 12:20:16 有 719 人按讚

《放消息打擊國產疫苗又能影響股價一石二鳥的報導背後是否是禿鷹炒手的謀利之道？》
　
某粉專透過惡意釋放高端疫苗對Delta抗體差的假消息，以背離事實的數據分析試圖打擊國人對國產疫苗的信心，同時股價若出現震盪，炒手集團就能趁機介入牟利。不只檢調應該介入調查，金管會更應該追責背後是否有群集團性操縱股價，透過假消息牟利，傷害資訊不對等的廣大股民利益，這幕後黑手是誰？金管會必須介入了解。
　
楚茵認為，這麼專業的醫療報告，說真的，沒有專業的醫藥背景，一般媒體都不一定看得懂，更何況是「個人媒體的某粉專」？（但如果某粉專有集團性的介入，也就不算個人了）而某粉專所提出的文件屬於醫藥品查驗審查會議的資料（圖1），而審查程序關係到藥品是否可以上市販售，所以屬於內部會議及機敏資料，單單一個臉書粉專真有辦法取得審查單位應保密的機密資料？所以，曝光這份機密文件真的只是為了「監督政府監督國產疫苗」這麼簡單嗎？
　
高端是國人高度關注的個股，對於報告的錯誤解讀將造成股價的震盪，更讓禿鷹們有覓食的機會。國民黨一向喜歡質疑民進黨炒股，這種樣態的違法行為，才是操作的最高境界。
　
新聞連結:
https://www.fountmedia.io/article/122073

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By 洞見國際事務評論-Insight Post

2021-04-22 01:07:32 有 65 人按讚

數據分析師也要會?
政治學門與視覺溝通的設計概念如何幫了我
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前些日子，老闆突然發現我會做類似資訊圖的東西，用來解釋數據庫的開發流程、遭遇困難、成果，非常有用。

由於客戶方的C level人員過去一兩年出現大幅調動，來了一個科技業過去的高管，覺得數據取得是自然簡單的事情，也不明白過去幾年我們克服的挑戰。

原本我們預想，客戶方跟我們合作多年的對口，會知道我們工作的複雜與困難程度，但實際上他們理解的範圍還是有限。就像盲人摸象，客戶方隨著與象的接觸範圍越小，看到的東西越局部。

只有我們是把整頭象生出來的人，才能明白裡裡外外的全貌。

於是當我用繪圖軟體把這些流程圖視覺化出來以後，用圖像、數字來說故事，成果竟然出乎意料。

一方面是在客戶方的高管方面大受好評，更有利於我們爭取更多資源，二方面是客戶方與我們對口的單位，也更好強化他們自己的重要性，爭取資源也更容易。

對我個人而言，這次視覺化溝通的過程，相當於我個人職涯至今的成果展與紀錄，更有效地展示工作成效與付出程度。直接間接，也促成了我在疫情期間，一次逆勢的8%加薪。我的團隊的重要性，也被所有客戶、己方公司所看重。

如果要總結，上述環節，實際上都跟數據分析、數據庫規劃的工作，沒有直接相關。更像是對公共關係管理、部門本位主義與資源爭奪的理解，還有視覺化溝通概念的發揮。

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政治與視覺溝通：讓人有感的，才算你的功勞
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不要說數據分析師的工作，聽起來跟政治學科、圖像設計等一點關係都沒有。政治學科跟圖像設計到底有什麼關係，也是啟人疑竇。

但人生跟職涯就是存在這麼多有趣的巧合。每個人的經歷，最後往往變成一套武學路術，在你冒險的路上，面對不同的怪物，可以隨時拿出不同的工具來應對。

如果我用當前政壇社群小編盛行的狀況來解釋，大家就很容易理解，為什麼這一切會串在一起。

在上面提到的事件當中，最大的挑戰在於: 工作型態屬於基礎建設，或者防患未然的角色，通常很難展現工作表現的成果。

不管是工程師開發單位，或者是數據提供的單位，人們更多的印象是你出錯的時候，而不是預防了多少問題的發生。

因為沒發生的問題，不會被注意到；被注意到的，都是出大包的時候。(現在是在講台鐵嗎?)

這種情形在公家單位、國營事業單位，也同樣嚴重。嚴重到公共行政學門必須有一門學問專門在衡量評估這類單位的成效。但儘管如此，民意與輿論通常一點也不在意。

我曾經短暫服務於某機密單位，在一次徹夜繃緊神經，避免了一次國際衝突之後，在自助餐店聽到民眾對著電視新聞嘲諷怒罵。其中不可說的無奈，印象非常深刻。

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政治學門教我的事（之一）: 溝通套路
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不知道大家對丁守中這位政治人物印象如何，我想在網路上不見得特別正面。但作為一個國安專業的立委或者學者，他在一門台大政研所的課程當中，給了我非常多的啟發。

美國的國防部、中情局、蘭德研究所，其實很常出研究報告。這些研究報告的目的，除了有檢討組織營運效率、分析當前國際情勢的目的之外，用來跟國會溝通、要預算，也是關鍵用途。

那些報告或者預算書，真是用汗牛充棟可以形容，從政策溝通的角度來說，大家常聽到的媒體摘要後報導「中國軍力報告書」之類的東西，才是比較好的公關方式。但實際上報告或者預算書，可以看到的眉角更加龐大。

當時課堂中，一堂課要看的預算書或者報告書，印出來就跟字典一樣厚。但如果了解套路，是可以快速掌握重點，以及看出問題所在的。

最常出現的套路，就是：闡述問題、發現困難、提供解方、列出需求。

在一學期十幾堂課的過程中，不管主題是國土安全、國際危機、防災準備，都會走過這些套路。在往後的職場當中，儘管我們的溝通不需要寫一本字典，但所有套路仍然相同。

丁守中也許已經退出政壇，但如果看看現在立委網紅化的現象，動不動就直接對預算進行等比例「統刪」，究竟有多少立委真的能看完看懂預算書，並針對問題進行討論？我其實不確定有多少選民在意這件事就是了。

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政治學門教我的事情（之二）: 部門本位主義
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我離政治學研究已經遙遠，學術定義不見得講得精確。但在過往經驗中，公部門的部門資源爭奪，在私部門其實也到處可見。

在很多情況裡，業務部門跟行銷部門是競爭資源最激烈的兩個單位。道理很簡單，因為業務部門會認為生意都是自己拉來的，行銷部門則認為是行銷策略奏效所致。

隨著所在產業不同，業務部門跟行銷部門講話大聲的程度會互有消長。例如To B的產業業務部門就比行銷部門重要 (一般來說)。

有資源爭奪的地方就有政治。因為在非市場競爭的環境裡，權力才是控制資源分配的關鍵。

那麼接下來就要看到底是誰在掌握權力。在我今天談的例子當中，業務部門發了自己的分析報告，去跟財務部門爭取預算，這當中當然完全忽略行銷部門的努力成果。

財務部門就是這當中掌握資源分配權力的單位，而業務部門則是行銷部門的資源競爭對手。搞清楚這層關係，並弄清楚自己站在哪一邊，才能決定你後面怎麼做才是對的。

於是數據方面的人才，就在這個時候變得非常重要。但我遇到過的多數數據分析人才，對於上述的這種權力關係並沒有概念。

「看數字說話」的本質並不是科學，而是一種溝通藝術。很多純資料科學訓練出身的人，往往很執著於什麼是「事實」。但實際上事實有很多面向，在都是正確的情況下，你要挑你所屬團隊有利的版本講。

這聽起來很簡單，但當你被埋在數據當中的時候，我在業界看到的很多人 (包含自己)，都曾出現見樹不見林的狀況。

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視覺化溝通的重要
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人是視覺化的動物，所以如果這篇文章你看到這邊，表示你對我提的話題捧場，我謝謝你。

與其寫一本字典，不如用一張圖。但這肯定會「去脈絡化」，省去太多細節跟背景，有可能讓人錯誤理解或者解讀。

但如果你回顧我前面講的: 就算是事實，也會有很多個版本。那你就能理解，人的資訊掌握跟理解能力本就有限，你要提供的是「你覺得對方需要知道的事實」。

除此之外，一律簡化甚至省略。

這是為什麼「社群小編治國」會這麼討人厭的原因。但還好我不是在公部門，私部門最重要的溝通就是講求效率。不挑重點難不成你在幫老闆上課嗎?

公部門應該如何合理地使用社群小編，這是另外一個議題，我們可以好好反思。以後有機會再跟大家聊。

拉回來。

我在大學的時候，就對網頁設計、視覺排版很有興趣，雖然從來不是科班，也不能稱自己有什麼美感，但當時花了非常多時間跟金錢在學這些設計的東西。 (我非常感謝父母當時對我的支持，畢竟有很長的一段時間，這些教育投資都像丟到水裡一樣)

聊視覺設計有更專業的人可以聊，我這邊講的是一般人為什麼應該學設計概念。

實際上有一些專業的設計師本身也不會畫圖，他們的長才是在視覺的配置與規劃。而對於一般人來說，了解這些視覺溝通的概念，會對你設計簡報、辦公室溝通有很大的幫助。如果你的工作需要跟設計師溝通，了解這些更有助於你理解自己需要什麼，還有設計師夠不夠專業。

====
結語
====
其實今天是不知不覺寫了這麼多。如果你看到這邊，我感謝你的耐心跟興趣。

如果這篇文章有什麼出發點，或者寫作的原因，就是想回應高中大學時期，我們常有對特定學門的刻板印象。好像學什麼學門對未來職場有沒有用，甚至高中參加什麼社團對未來升學有沒有幫助。

其實我離學校已經很遠，但我可以很肯定地說，哪一門學問對人生的用處，不見得是當下馬上想像得到的。

同時，如果你因為你身處哪一個學門，就自我設限，不去接觸其他的東西，那麼你就自我實現了人們對該學門的刻板印象。

我是個數學很爛的人，我念了七年的政治學門，兩年的經濟學門。我現在是一個數據分析師，然後我的工作當中需要使用程式語言。

但當我要往上爬的時候，我發現真正讓我向上推進的臨門一腳，竟然是很久以前，看似無關的一門課，或者一個興趣。

不過最後，我不想讓這篇文章聽起來很cheesy。因為如果你在數據分析相關的求職履歷中說，我精通部門權力鬥爭、通曉視覺溝通藝術，你比較大的可能性是連一通電話都不會收到。

所以應該是說，如果你熱愛一門學問或興趣，不要猶豫去追求，但面對現實的需要，你則不應該因為現在所處的領域而自我設限。念政治系不是讓你找不到工作的原因，也不用很擔心一直想說要為了未來出路轉系之類的。

但如果你待在這些社會人文學門，卻自我設限不去涉獵其他領域的東西，這才是造成職場生存危機的主因。個人經驗分享，希望對於在求職的、在學的，或者在思考轉職的人，都有一點點幫助。

作者／李厚穎，目前於紐約擔任廣告行銷數據分析經理，也是洞見的小編本人。

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By 日本自助旅遊中毒者

2021-02-01 08:18:27 有 3,707 人按讚

#10多萬劑輝瑞疫苗4日將抵台
#桃園醫護優先施打？
--->更新，指揮中心說這是假消息。

聯合報今日頭版，表示獲得獨家消息，指揮中心已透過在美外交途徑，取得十多萬劑輝瑞疫苗，預計二月四日由阿聯酋航空運送來台，民航局將於今天下午召開內部會議，討論冷鏈倉儲以及配送等技術問題。各大媒體也以紛紛引述並報導了這個消息。

對此，指揮中心發言人莊人祥說，「如果有就來」、「真的有的話，會盡快對外公布。」莊人祥指出，今天下午民航局確實針對冷鏈設備等議題，邀請專家舉辦內部會議，但這是早就排定好的議程。

據了解，台灣首批新冠疫苗，數量不多，僅有十幾萬劑，為輝瑞疫苗。為了運送疫苗，機艙已設置特殊冷鏈設備。至於十幾萬劑疫苗，醫護人員將為優先施打對象，重點為桃園地區的醫護人員，醫護人員共有六十五萬餘人，目前取得疫苗數無法全面施打。

歐盟針對英藥廠與牛津大學所合作之疫苗發布出口管制，恐將衝擊指揮中心原訂今年三月取得疫苗計畫，指揮官陳時中昨表示，尚未接獲歐盟限制疫苗出口的消息，但確實部分藥廠交貨情況不如預期，按照契約若未能履約，則不得出貨給其他國家，因此確實可能延遲出貨。他說，國外爭搶疫苗的情況嚴重，「不是大家在爭，我們就放棄」，將透過所有可能管道持續努力。

國家衛生研究院院長梁賡義說，已知幾個廠商交貨數量不如預期，後續影響還需要觀察，但這對於台灣目前疫苗採購談判，應不致有太大影響。希望國人不要太過悲觀，畢竟悲觀無法解決問題。

04b解讀：
1.我們不知道指揮中心到底付出多少努力去搶疫苗，這中間肯定有許多不足為外人道的辛苦，但我相信他們一定和各廠商都有想辦法去接洽。且這中間也有科學的判斷，你不會只希望押寶在同一種疫苗，會希望能分散風險，幾個月前去接洽時還沒看到臨床試驗的結果。

2.出出嘴砲批評很容易，但台灣這樣的蕞爾小國，買得量相對少，國際上處境艱難大家都看得到，我們想搶疫苗會遇到問題是可以預期的，我個人認為大家應該多一些體諒。

3.我說過很多次了，疫苗這個議題如果整天只關注買不買得到，何時買到太膚淺了，且一開始拿到肯定數量不多，離可以達到群體免疫的施打量還很遠。這個新冠疫苗的議題是不斷在進化，有新的廠商，有新的臨床試驗數據，新的實際施打結果一直出來的。身為一個感染科醫師，我能做的就是仔細觀察和解讀這些資料，繼續幫大家整理新冠疫苗到底是不是有效且安全。我相信，再繼續撐下去，疫苗會變成買方市場的，取得就會變得相對容易。

4.誠心希望這消息是真的。不過就算後來證明是錯誤的，我也希望大家能保持耐心。

5.現在歐美的新冠疫苗已經有五個武器了：輝瑞，莫德納，牛津，嬌生，Novavax。我相信還會有更多。
每個疫苗各自有各自的特性，這些都要好好了解。
不是買不買的到，敢不敢打這麼淺的問題.....　

鄉民們在那邊說來了也不敢打，根本也是嘴砲。你是在急什麼，你可以好好了解所有的臨床報告還有國外施打狀況後再嘴嗎？

今晚九點直播，我們繼續來談新冠疫苗！

10:30AＭ更新：
#結果這是假消息@@

指揮中心召開緊急記者會，部長說：沒有這件事情。

昨晚某報記者來電詢問，莊人祥有明確說沒有收到這樣的訊息，若真的有任何疫苗來，指揮中心會協助讓一切進行順利。若有確定何時會進來，一定會和大家公布。請大家不要多加揣測。

去年12月就啟動討論冷鏈的事宜，今天下午交通部要開會是既定的會議。

至於是不是整篇寫的都是錯的，指揮中心到底有沒有在和美國洽談，阿中僅表示，各方面都有在洽談中。

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【錯誤】網傳影片「有一個壓倒性的共識即疫苗沒有任何作用，不起任何作用， ... 二、學者依據全球數據表示，新冠疫苗可降低重症與死亡風險，並非傳言 ...

#41. 李忠謙專欄：錯誤解讀烏克蘭戰爭，恐讓台灣陷入真正的惡夢

台灣上星期最該關注的國際新聞人物之一，是烏克蘭軍喀爾巴阡山（Carpathian Sich）武裝部隊的一位步槍兵。他11月2日在盧甘斯克前線的反攻行動中，在 ...

#42. 「核保護傘」遭扭曲外交部轟特定媒體：請停止販售戰爭恐懼

外交部對媒體未能依據事實報導及相關讀者投書的說法表示非常遺憾。 ... 針對特定媒體連日以撰文或讀者投書的方式，扭曲吳在立法院發言內容，錯誤解讀 ...

#43. 真確：扭轉十大直覺偏誤，發現事情比你想的美好 - 博客來

作者的話前言讓我的數據改變你的心智. Chapter 1 二分化直覺偏誤◎一切的開端◎認為「世界分成兩塊」的大誤解◎這類印象哪裡 ... 媒體的角色與機師人為錯誤的例子，

#44. 這一招，讓「假新聞」無所遁形！ - 遠見雜誌

其實，不僅記者錯誤解讀研究報告，標題也下錯，這個實驗針對的 ... 當察覺某網路媒體總結出三項答案後，她故意設下陷阱題：至少填寫三項與參考資料 ...

#45. 30 年資深醫藥界人士抨擊AlphaFold：媒體愛誇大，靠結構預測 ...

我不是否認AlphaFold的成果，但某些新聞報導誤解AlphaFold成果的意義。我們並沒有在理解「蛋白質為什麼這樣摺疊」有多大進展。

#46. 巨量資料的時代，用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據

大數據（Big Data）—— 或稱巨量資料，顧名思義，是指大量的資訊，當資料量龐大到資料庫系統無法在合理時間內進行儲存、運算、處理，分析成能解讀的資訊時，就稱為大 ...

#47. 真假新聞-媒體識讀大綱 - 國家通訊傳播委員會

辨識媒體的基本能力；解讀、閱讀訊息的. 基本能力」 ... 能作較深入報導 ... 資料. 發展. 訊息. 產製. 訊息. 分銷給. 閱聽人. 媒體傳播內容可信嗎？

#48. 日常生活中的6大謬誤，你犯了幾件？

謬誤1 無中生有：對隨機資料的錯誤解讀 ... 嚴格檢視想用數據說服你的新聞！ ... 《康乃爾最經典的思考邏輯課：大數據時代，你一定要避開的 ...

#49. 遭誤解發布「禁桃令」楊鎮浯：與桃園同一陣線 - 金門縣政府

針對外界誤解金門縣政府發布「禁止公務員前往桃園」的「禁桃令」，縣長楊鎮浯昨日 ... 跟進宣布，被解讀為「禁桃令」，但21日有媒體報導金門縣政府也發布「禁桃令」， ...

#50. 使用數據分析監控搜尋流量和其他更多資料 - Google Developers

一般來說，這類資訊主頁會使用折線圖或長條圖等簡單的視覺化圖表和表格，方便快速解讀。如果發現問題，搜尋引擎最佳化(SEO) 專家或分析人員可以進一步探索資料(詳情請 ...

#51. 前副署長轟治安好是假相警政署：對數據恐有誤解 - 中華日報

記者周閩生／台北報導警政署退休副署長官政哲四日就台南長榮女大生遭擄殺案投書媒體， ... 該文所示數據恐有誤解，經警政署統計數據資料顯示，一0四至.

#52. 《上下游》報導紅豆使用固殺草安全性評估的三大誤解／蔡韙任

但在相關的農藥毒理風險評估階段中，首要的第一階段「危害辨識」是要搜集現有的毒理學資料證據，儘可能描述出相關化學物毒理上的機制、特性及強度。此腹腔注射途徑非屬人類 ...

#53. 保持警覺，莫掉入數字陷阱。 - 今周刊

智力測驗、民調、科學研究都可能參雜誤解和偏見，「科學棋談」版主張瑞 ... 用數字說服你支持其政策；廠商會引用研究數據告訴，你他們的產品有多棒。

#54. 「每天喝1公升啤酒可降低失智風險？」研究解析

自2022年9月27日起，有媒體外電報導的標題：「研究顯示：每天喝1公升 ... 研究數據包含諸多侷限，包含研究樣本屬於高年齡層，平均年齡達到71.8歲。

#55. 有誤解內政部：提供建坪單價不會造成膨風

其報導所稱淨坪價、實坪價、虛坪價及得房率均非法定用語，應屬媒體個別解讀。查詢服務網自今年5月13日起新增「房屋建坪單價計算」其主要目的是為了讓民眾了解建物主 ...

#56. 新媒體研究所 - Facebook

只要是非傳統的新媒體、新新聞、新敘事、新出版訊息，請主動！積極！分享！ ... May 17󰞋󰟠. 分享一下天下的創新 chatGPT 解讀經典企業營收資料庫歡迎大家玩玩.

#57. 檢察機關網路聲量與情緒分析-大數據分析

媒體及社群平台大數據資訊，網路觀測期為2 個月，監測期間為1 年， ... 資料，可產生想像不到的關係，並且還能從中能夠解讀和預測本來的現.

#58. 正確理解跳出率、離開率，與Google Analytics分析應用 - 阿物

許多人在解讀GA報表跳出率與離開率的時候，常常會有很多疑問跟迷思，認為跳出率高或離開率高就是不好。真正的重點其實在我們有沒有搭配其他指標跟數據 ...

#59. Vision AI | Cloud Vision API - Google Cloud

媒體和娛樂. 提供內容製作與發布作業的解決方案。 ... 數據資料學. 在Google Cloud 上搭配數據資料學使用您的資料。 ... Error Reporting. 識別及分析應用程式錯誤。

#60. 被誤解的動物1——誰是外來入侵種？該移除還是共存？

窩窩｜專注動物議題深度報導的媒體. ... 數據為1975年至2005年間，各入侵生物每年所造成的損失金額統計／資料來源：行政院農委會動植物防疫檢疫局。

#61. 謠言止於大數據：從社群媒體數據找到資訊來源、勾勒假新聞樣貌

最後研究選定黃金名單與銀名單進行資料探勘。本項案例將可納入早期預警系統資料庫的重要內容分成「謠言與錯誤觀念」（rumor and misconception）、 ...

#62. 別誤解！社宅住宅包租代管非「1成」不變 - 營建署

統計資料庫網際網路報送系統(僅供各縣市政府填報單位使用) ... 別誤解！ ... 今（14）日媒體報導，適用包租代管房屋數量極少，僅占空屋數量之一成，不 ...

#63. 2019 台灣新聞媒體可信度研究

同類別新聞，因此，避免誤解，本研究以「個別新聞機構可信度」與「新聞媒介. 產品可信度」區分之 ... 的到現場報導，或是調數據出來做，那個對我來說，我覺得可信度會.

#64. 造謠時代的「必要之惡」自媒體審查者誕生 - 華視新聞網

根據YouTube資訊統計平台InterRed資料顯示，愛莉莎莎的頻道自爭議爆發至今（2021年3月），已減少約2萬訂閱數。由此可見，提供錯誤資訊將對內容創作者 ...

#65. 「公眾對視障人士常見的誤解」調查報告書 - 香港失明人協進會

此外，問卷另一部份是有關受訪者的背景資料。為了測試問卷的內容有效度. (content validity) ，研究員進行初步測試(pilot test)，率先邀請了5 位公眾人士 ...

#66. 精神病的誤解與事實 - 香港精神康復者聯盟

根據統計資料，平均每十個人之中，就有一個人患有或輕或重的精神病。假如我們仍採取一知半解 ... 其實精神病症是不難對症下藥的，只是人們對精神病症存有誤解和偏見。

#67. 多元入學不公平？研究顯示：有助減少經濟弱勢的落差 - 翻轉教育

進行研究，使用108課綱實施之前，應屆考生的考試與申請資料， ... 多元入學是否造成入學機會不公」這個常見問答，非常容易被過度詮釋、被錯誤解讀── ...

#68. 蒐集多年的顧客資料，關鍵時刻卻派不上用場？一圖教你靠數據 ...

因為公司可能對技術做太多投資，或在公司內部引發爭議，導致公司運作大亂。長期而言，不但無法對公司帶來幫助，還可能因為收集錯誤資料，讓用不上的資料塞 ...

#69. 學術倫理解答，臺灣學術倫理教育資源中心台灣 ... - GitHub Gist

4, 某一研究所學生在比對研究資料的過程中，發現有研究數據和論文內容錯誤的 ... 1, 單純為傳達事實之新聞報導所作成之語文著作是否為《著作權法》所列不受保護的著作 ...

#70. Google評論可以刪除嗎？4大方法教你解套負評危機

... 能直接回應客戶的疑慮或不滿，除了能快速解決與消費者間的誤解並且致歉，也能給人品牌重視消費者情緒的良好觀感。 ... 方法三：透過SEO 消負評、媒體發佈平衡報導.

#71. 數位時代中的媒體識讀新挑戰 - 考試院

假訊息破壞了人類溝通最根本的真實原則，也傷害民主運作基礎的信賴原則，身為數位新世代的文官，必須強化媒體識讀與數位治理能力，不僅要能認識媒體、解讀媒體外，還要提升 ...

#72. 建置我國ESG 資料庫之研究 - 連結錯誤

彭博公司提供之ESG 分數其數據來源揭來自於公司揭露之公開資訊，使用 ... 爭議分數是從全球媒體取得的爭議事件，根據媒體負面報導，從資料庫67 個項.

#73. 以色列软件公司NSO遭调查涉通过恶意软件监控记者和活动人士

多家欧美媒体报导，以色列公司NSO向专制政府售卖一款名为飞 ... 集团认为调查单位获取的资料是来自一些公开服务，调查单位错误解读了这些资料。

#74. 來攻擊當地有作票嫌疑。同時，查核中心觀測到，中國多個城市 ...

... 屏東縣開票有疑慮，由於屏東縣有候選人對選舉開票提出爭議，容易造成讀者誤解。 ... 多則查核照告，是針對編造和杜撰選舉結果的傳言，這些傳言以錯誤數據來謬誤的 ...

#75. 財訊-掌握趨勢、投資未來｜最懂投資的財經媒體

提供最具深度的即時財經新聞，涵蓋投資、財經、金融、科技、地產、生技、健康、政治、危老、都更主題，是台灣最資深也最權威的財經媒體。

#76. 中央社通訊社產品與服務

中央社善用數位匯流趨勢，網路國際化、公平化、分眾化與客製化特性，傳遞各界自擬之訊息稿到國內外媒體，協助行銷推廣、誤解澄清、危機處理與國際宣傳，是用最少的成本創造 ...

#77. 辦公室應用系列 (2)：職場Office必備升呢技巧 ( Word、Excel和Powerpoint強勁功能 )

超記出版社, 手機電腦IT達人, 超媒體編輯組, Systech-publications ... 如何輸入固定日期的不同月份如何將資料進行行列轉置讓指定資料突顯出來解讀錯誤訊息:#N/A 31.

#78. 政院通令大陸人非中華民國國民陳建仁：避免國人及國際誤解

林朝億台北市報導 ... 行政院長陳建仁（資料照片）。 ... 希望這樣的內容修正後，能夠避免持續引起不必要的困擾，也能夠避免國人或是國際上的誤解。

#79. 教學論 - Google 圖書結果

尤其社會大眾常常從媒體資訊中獲得錯誤的訊息,從斷章取義中對教學評量產生曲解。 4. ... 更何況教師並沒有充分的時間去分析測驗的數據,並正確解讀這些資料本身的意義, ...

#80. 聯合報民調透露玄機彭文正預測：柯文哲當選總統 - 蕃新聞

政治中心／綜合報導台灣民眾黨黨主席柯文哲（中）與前台北市副市長 ... 前台大新聞研究所教授、資深媒體人彭文正表示，他研究此份民調數據，將數據拿 ...

#81. 遊戲化行銷：打造讓顧客無法自拔的消費體驗 - Google 圖書結果

希望你的公司早已建置資料,但統籌顧客紀錄、銷售數據、社群媒體數據和電子郵件數據,即便是對於小型組織來說也可能困難重重。在此階段,請試著拉出這些包山包海的數據並 ...

#82. 解讀新聞的方法 - 陳順孝網誌

然而，並非所有事件都會被媒體報導，能夠得到媒體青睞的事件必須具有新聞 ... 一九九二年劉萍的研究也發現，新聞主觀性錯誤率比例達五成，遠高於客觀性錯誤三成五。

#83. 資料煉金術: 開放資料存取權，重燃創新之火 - Google 圖書結果

無論在汽車、金融服務、零售或媒體領域,永遠不可能有什麼「對」的時機, ... 這種敘述方式卻有助於造成誤解:會讓聽眾覺得,顯然傳統企業完全無力應對這股巨量資料的洪流, ...

#84. 【秦鵬觀察】烏克蘭和西方不妥協北京犯大錯| 俄羅斯| 基輔

烏官方稱大反攻將來；習近平犯了重大錯誤；塔利班伊朗打仗， ... 中共外交部週一（5月29日）否認了《華爾街日報》報導，但習近平的大錯已經釀成！

#85. 比特幣「Sats域名」全解釋：標準協議規範、常見問題、路線圖

與註冊域名、更新域名相關的全部內容，有且只有比特幣交易資料。而一個比特幣節點則包含 ... 的域名將會導致錯誤，因此需要先將它們轉換為URL 編碼。

#86. 台灣產業AI化的問題3〉人工智慧常見的誤解與迷思

但即使是弱人工智慧，因為已證明在許多產業應用上的價值，讓許多企業趨之若鶩，不論本來談不談、做不做資料科學及大數據研發及導入的企業，今年都開始談人工智慧。他們可能 ...

#87. 中國與OpenAI的距離「代差」不只幾個月 - 玩股網

據《第一財經》報導，復旦大學MOSS 系統負責人邱錫鵬說：「我們不得不說， ... 垃圾時間」就解決了，核心是算法、數據能不能真的產生智能，這是挑戰。

#88. 中国企业职工周均工作时长创二十年新高 - Radio Free Asia

中国国家统计局近日公布的数据显示，今年4月份，中国全国企业的就业人员每周平均 ... 资料图片：一名员工在北京一家科技公司工作 ... Error loading: ...

#89. 特斯拉100GB数据泄露，或面临35亿美元罚款

报道援引一名举报者泄露的100GB机密数据，这些数据包含超过10万个离职和在职 ... 该媒体还援引泄露文件报道了大量客户对特斯拉驾驶员辅助系统的投诉， ...

#90. 中国国际商会呼吁日方纠正错误做法提倡加强中日双方半导体 ...

上证报中国证券网讯（记者陈芳）日本政府5月23日正式出台半导体制造设备出口管制措施，中国贸促会新闻发言人王琳洁5月30日在例行新闻发布会上表示， ...

#91. 数据新闻中最常见的10个错误 - 全球深度报道网

在数据新闻中，数据错误可能会对调查报道产生连锁反应，并对受众的信任度 ... 媒体发布的图表或提供给记者的图表，有时会以一个任意数字，如“1500”而 ...

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Data Driven ( 數據驅動) 的企業組織隨著數據生成的大量增加，管理數據的各種技術也隨之提升，隨著數據 ... 問錯了問題，導致數據解讀到錯誤的方向。

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