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精準預測：如何從巨量雜訊中，看出重要的訊息？

為了解決政府open data的問題，作者NateSilver 這樣論述：

2008年美國總統大選，他成功預測歐巴馬勝選。50州個別選舉結果，49州預測正確。35席參議員的勝選者，則全部猜對。2012年，他再次成功預測歐巴馬勝選，這次，50州全部命中。 　　他開發的棒球預測系統精準無比，　　被知名棒球評論媒體收購。　　他個人更曾運用統計預測的專才，　　在德州撲克賭局賺進上千萬元。 　　他是奈特．席佛，　　當代最受矚目的統計與預測鬼才，　　首次公開精準預測的黃金法則，　　告訴你為什麼有些預測會成功、有些會失敗？ 　　★出版三個月穩居亞馬遜書店銷售總榜前20 名、商業理財類第1名、政治社會科學類第1名　　★《紐約時報》暢銷書排行榜前10名　　★榮登亞馬遜書店2012年

度「非文學類」第1名　　★獲選為亞馬遜書店編輯嚴選2012年度商「商業類」最佳書籍　　★獲選《華爾街日報》2012「十大最佳非文學類好書」　　★《紐約時報》書評盛讚：「10年來最重要的一本書」　　★2009年《時代雜誌》將奈特．席佛列入「世界最有影響力的百大名人」　　★2012年《滾石雜誌》將奈特．席佛譽為「改變遊戲規則的人」 　　數據不會說話，是你在為它說話。 　　．美國政府長期蒐集許多情報，但為何還是無法預見911恐怖攻擊？　　．2007年房市泡沫爆發前，華爾街的金融專家們為何看不見崩盤的警訊？ 　　身處「巨量資料」（big data）時代，照理說我們擁有空前充足的資料，去做各項預測。但各

行各業掌握最多資料的專家與決策者，卻都還是不斷做出失敗的判斷，這是怎麼回事？作者奈特．席佛指出，人的解讀比數字更關鍵，而預測最難的部分在於：人要懂得分辨出哪些是無意義的雜訊，哪些才是關鍵的訊號。誤把雜訊當訊號，做出來的預測，自然不會準確，甚至會造成嚴重的謬誤與損失！ 　　數據導向的預測會成功也會失誤，要求更多數據之際，人更應該自我要求。 　　最常出錯的就是過度自信、被稱為「刺蝟」型的預測者，他們很會歸納、喜歡大原則、很有膽識，雖不斷收到新訊息卻很少修改預測，他們做預測常成為一種「表演」，模糊了追求精準預測的動機。(代表人物：成為名嘴的專家、認定自己能翻盤的賭徒。) 　　另外一個大家常犯的錯，是

忽略「樣本外」的重大新資訊。假設你從未酒後駕車，肇事紀錄也很低。今晚你喝了酒，請預測今天駕車肇事的機率？如果你拿過去的記錄分析預測，那麼你出事的機率肯定相當低；但是喝酒開車並不在你過去記錄的樣本內。這個預測問題出在模型錯了、忽略樣本外的重大訊息──而這也就是席佛認為，大家對房市泡沫以及雷曼兄弟垮台，無法精準預測的主因。 　　在本書中，席佛針對政治選情、球賽結果與球員價值的評估、金融風暴、氣象、地震、撲克賭局、西洋棋賽、股市投資等跨領域的預測難題，做了精闢的個案分析。雖然領域迥異，但預測要精準，背後的原則與邏輯卻都是一樣的。在一個個精彩的故事中，即使沒有統計背景的讀者，也能一點一滴拼湊、建立預測

的基本功，並且可以練習把這些原則與技巧，運用在自己的專業領域上。(甚至可以用來預測伴侶外遇的機率：詳見第8章) 　　◎席佛在書中不斷提醒預測者: 　　．預設立場或過度自信，對預測來說，是非常可怕的事。　　．預測不是在追求是與非，而是估算事情發展的「機率」。有精準的機率，才能做出有利的決策。　　．做預測時，最怕一看見「有相關」就解釋成「因果關係」。（冰淇淋 vs. 森林大火）　　．預測時不能忽略「誤差」，並要勇於承認有「不確定性」。 不然你會過度解釋，變成不精準的預測。　　．根據預測出來的機率，做了最有利的選擇，即使最後結果不好，仍然是好預測。　　．在很多情境中，不是一定要追求終極完美的預測，只

要預測比競爭對手好，你就贏了。　　．當大家不免被雜訊迷惑時，問問自己，你有什麼法寶，能讓自己更接近真相？跟著法寶走，不要跟著群眾走。　　．有新的重大資訊進來時，能保持客觀，隨時更新的預測，才有可能是精準的預測。 　　◎書中也有許多發人深省的預測思考訓練： 　　【情境1】在股市裡，為什麼贏的人反而輸了？　　現在舉辦一場拍賣會，拍賣一個裝有零錢的罐子，大家去猜測裡面有多少錢，並決定你願意用多少錢去標這一罐錢。出價最高的，可以把罐子帶走。 　　這是經濟學裡一個常見的實驗，實驗的結果，往往都是這位贏家所出的錢，大過罐子裡的錢。沒贏就算了，贏了反而賠錢，這就是所謂的「贏家的詛咒」。這件事的問題出在，贏的

那個人，做出了很糟糕的預測。很多時候，是預測者過度自信了。 　　這個實驗，跟股市的特性是一樣的。往往當許多投資人都「感覺現在是投資的好時機」時，同時期股價都會飆高。雖然這明明跟股票應該買低賣高的邏輯背道而馳，但是人總是會在這些時候特別樂觀，大膽搶進。所以這些投資人，如果在股市裡失利了，都是因為他們誤將樂觀氣氛這個雜訊，當成可以搶進的訊息，做出了錯誤的預測的關係。 　　【情境2】為何九一一攻擊時，第二棟大樓被撞不用太驚訝？　　根據貝氏定理，做預測時，事前某件事的發生機率有多高，會很大程度影響後來的發生機率。 　　九一一恐怖攻擊那天早上，大多數美國人都會認為恐怖分子用飛機撞進曼哈頓高樓的機率趨近於

零。那是第一架飛機還沒撞進大樓前的數據。等到第一架飛機事故發生之後，第二棟樓被攻擊的可能性就無庸置疑了。 　　根據貝氏定理的公式計算，第一架飛機事故前，美國高樓被恐怖攻擊的可能性根據歷史紀錄可是兩萬分之一，或者說0.005%。第一架飛機事故發生後，美國被恐怖攻擊的機率當下被改寫，提高到了38%。這時，當我們再預估第二架飛機撞上高樓發生的機率時，運用貝氏定理的公式計算之後，整體機率陡增到99.99%。（貝氏定理用一行簡單的公式就能算出這個機率，詳見第8章） 　　然而，一般人「憑感覺」的預測卻是：在艷陽高照的紐約，發生一次意願已經夠不可能了，第二次幾乎是真的完全不可能！但使用貝氏定理，卻能輕鬆預測

第二起事故的發生。這就是為什麼我們在做預測時，不能憑「感覺」，而要信賴客觀工具的原因。 　　【情境3】氣象預報不準確，能不能怪罪預報員？　　依照基本原則來看，所有的預測，顯示的結果應該都是機率，而且一定會有不確定性。氣象的預測，也不例外。 　　美國國家氣象局經過長年來的努力，所取得的氣象資料以及他們的預測，準確率已經大有進展。然而，為何大家仍覺得氣象預報不準？ 　　這是因為商業氣象頻道，為了顧客服務的經濟動機，有時會在資料的呈現上做些操弄。比如，當他們說降雨機率20%時，有時其實只有5%。因為民眾對於這種幫助提高警覺的「假警報」不介意。相對的，若他們預期不會下雨時卻下雨了，大家就會咒罵氣象頻道

毀了他們的野餐。而且，氣象預報時，更無法呈現出「不確定性」，誠實展現出預測中的不確定或者誤差，也會有損預報的權威感。 　　在這樣的情況下，並不是預測技術無法精準，而是氣象頻道實在沒有砥礪自己追求預報精準的動機。然而，這是個惡性循環。結果就是當真的發生卡崔娜這樣的颶風時，很多已經把氣象預報當成「狼來了」的民眾，就可能會喪失性命。 　　作者認為，一個預測的人，職責就是應該要盡力做出精準的預測與預報。這一點，氣象的預報人員，沒有做到。雖然本來也許有時是出於好意。 作者簡介 奈特．席佛 (Nate Silver) 　　他精通統計學，是美國當代知名的統計與預測鬼才。他從小就對數字與思考展現興趣與天分，六

歲便開始預測棒球賽事。高中時代曾拿過密西根州辯論冠軍，後來進入芝加哥大學主修經濟學，並在大三前往倫敦政經學院研修一年。大學畢業後，進入安侯建業事務所（KPMG）擔任顧問。利用工作之餘，研發出一套創新的棒球賽事預測系統PECOTA，因為精準至極，甚至吸引棒球界聖經 Baseball Prospectus 於2003年向他收購。席佛也將他統計與預測的天賦應用於德州撲克，曾經短期內就讓他贏得上千萬元財富。 　　他在2008年美國總統大選之前成立了「五三八」網站，發表他的選情預測，獲得廣泛注意，隨後他在這個網站公布預測，成功預測歐巴馬勝選，而且是在50州的個別選舉結果中，49州預測正確，35名參議員選

舉更完全命中。2012年的總統大選，他再度成功預測歐巴馬勝選，這次50州全部命中。2009年《時代雜誌》並將他列入「世界最有影響力的百大名人」。許多人對於他的統計模型與精準預測的技術都十分折服與好奇，本書是他首度公開自己的預測祕訣，以及他對各領域預測的研究與思考。 譯者簡介 蘇子堯 　　台灣師大翻譯研究所碩士，台灣師大教育心理與輔導系學士，曾任國中教師、組長、主任。譯有《焦點解決教育－－一個更快樂的學校》、《愛我，就不要控制我》與《南瓜計畫》等書。

政府open data進入發燒排行的影片

開放資料加值應用於政府防疫之個案研究－以口罩地圖為例

為了解決政府open data的問題，作者黃詩芸 這樣論述：

近年來開放政府（open governance）與開放資料（Open Data）已成為各國施政之趨勢，而臺灣也訂定了《政府資訊公開法》、《行政院及所屬各級機關政府資料開放作業原則》等一連串的政策與法規，只為創建良好的數位政府環境進而提升開放資料品質，並帶動民間創新資訊的加值服務，極大化資料所能創造的價值。本研究選定口罩地圖探討政府開放資料的使用情形，提出兩個研究問題：一、民間社群與政府在運用或產製開放資料的過程中，會遇到哪些的困難與挑戰；二、於此次政府與民間社群協力的案例中，因哪一些因素，才能造就政府與民間社群成功之關鍵。本研究為了解影響開放資料之推動及影響政府與民間社群公私協力之因素，以政

府資料生命週期概念搭配民主活動模型，參考在公民科技協力中所經常面對的管理、人才、社會之困境，作為題綱發想之基礎，並以受訪者資料提供者與資料使用者不同的身份，就協力的互動與過程進行訪談。本研究訪談的對象有：民間社群方製作口罩地圖的工程師；居中協調者唐鳳政委委員辦公室的專門委員，以及政府方負責產製資料集的衛福部健康保險署中高階主管；第一線口罩發放人員的中華民國藥局公會聯合會主任委員；災害防治與公私協力領域學者等7人。透過研究結果可發現：（1）資料的品質以及可取得性，為影響民間社群使用政府開放資料意願；（2）政府所產製的開放資料，礙於其保守的組織文化、上級長官的支持、涉及個資或敏感性的資料集或是法規

限制與人力財政等資源問題，影響產製或釋出資料集之意願；（3）意見回饋的部分，由於政府體系及業務劃分，負責資料集上架與管理的部門並非資料集產製的部門，因此當民眾按照資料上的負責人電話進行撥打時，往往無法順利找到了解資料集情形之承辦人員，導致民眾無法向政府進行資料的意見回饋等問題；（4）在公私協力的部分，成功之關鍵因素，主要有兩點，分別為：（1）由政府方具備相關知識背景的權勢者來擔任居中搭橋者的角色，媒合雙方的合作關係，降低雙方的溝通成本；（2）機關長官的支持與授權，賦予承辦人員極大的權力可自行裁決，不僅減低許多繁雜的行政流程，也可快速的就緊急應變情形作滾動式的修正。