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這兩本書分別來自大寫 和考用所出版 。
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大數據的傲慢與偏見:一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發
為了解決證券分析師錄取率 的問題,作者凱西.歐尼爾 這樣論述:
大數據不缺推崇者,但我不是。 甚至,我要稱它是這個時代的「數學毀滅性武器」。 一名前華爾街量化分析師提出警告:現代生活中無所不在的的數學模型可能撕裂社會! 紐約時報非文學暢銷書 亞馬遜書店「商業統計」暢銷書 《紐約時報》書評2016年最值得注意的書 《波士頓環球報》2016年最佳書籍 《連線》(Wired)2016年必讀的選擇之一 《財星》雜誌2016年選書 《MIT科技評論》2016年編輯選書 《科克斯》書評A Kirkus 2016年最佳書籍 芝加哥公共圖書館2016年最佳書籍 《自然》期刊官網(Nature.com)2016年最佳書籍
《紐約時報》2016年度編輯選書 這是個演算法包圍現代公民的時代!演算法在幕後影響著我們生活的各種決定,包括我們上什麼學校、能否借到汽車貸款,以及醫療保險必須支付多少保費,愈來愈多判斷是由數學模型,而非某些人所做出。這一切看似公平:因為所有人是根據相同的規則評斷,不受偏見影響。 對熱情的「問題解決者」來說,大數據像仙境,它蒐集資訊、再運用數學模型,使我們得以更有效地調配資源、篩選最優的人事物、並做出最好的決定,這些熱情的宣揚者更是四處宣傳大數據應用的威力。 但是,曾在典型數據分析圈內工作的凱西.歐尼爾不是上述這種人。 她在本書指出,事實與我們想的恰恰相反!這些數學模型不
透明、不受管制,即便出錯,受害者往往無法申訴。最令人不安的是,這些模型會「強化歧視」,例如,貧窮學生在申請學貸時,可能因自家的郵遞區號,被審核貸款的數學模型視為還款高風險者,因而無法獲得貸款……。這類問題會形成惡性循環——獎勵幸運兒、懲罰遭踐踏的人,創造出危害民主的「有毒雞尾酒」。 歡迎認清大數據的黑暗面 歐尼爾在本書中揭開對我們人生各階段有巨大影響的各種黑箱數學模型,不管我們願不願意,演算法系統都已經為我們打上「分數」。 當前許多數學模型已經失控濫用、還自作主張地替教師和學生評鑑、篩選履歷表、審核貸款、評估員工績效、鎖定目標選民、決定假釋名單,以及監測我們的健康狀態,決定我
們個人及社會的未來。 歐尼爾呼籲:在這個人人都被迫擁有自己在某種演算系統中持有「e化評分」的時代,那些建立模型的人應該為他們所創造出來的演算法負起更多責任,而政策制定者更應該負起監督管理的責任。這本重要著作使我們得以提出關鍵問題、揭露這些「數學毀滅性武器」的真相和要求變革。 強力推薦 ……這些源自人性黑暗面的大數據與人工智能,如果不受監管,有可能撕裂社會,甚至讓人類文明崩潰。但監管的標準該如何制定?誰來負責監管?如果監管者跟不上時代,甚至不可信賴,人類又該如何在AI專政的虛擬實境中維持人性尊嚴?-胡一天(源鉑資本創辦人暨執行長,源鉑情報總編輯,《風傳媒》專欄作家) 生活在現
代的社會裡,完全不被數學模型監控幾乎是不可能,這是一種最安靜的恐怖主義。然而,數學模型真的是我們生存世界的絕對真理?當我們盲目地將自己交付給它並且據此生存,是否有可能我們所擁抱的真理,只是讓我們的世界變得更加荒謬扭曲……-陳智凱(國立台北教育大學文化創意產業經營學系所教授) 大數據浪潮下必讀的一本書。當用數據模型替每個人打分數時,舉凡信用、教育、健康等方面,帶來了潛在的黑箱、歧視、道德危機。不論是數據從業人員或一般大眾,都應閱讀本書,建立正確的風險認知。-楊立偉(意藍科技股份有限公司董事總經理、創辦人,台灣大學工商管理學系兼任助理教授) 進行假設檢定與決策時,偽正(型1錯誤)率和偽
負(型2錯誤)率常會存在。本書提醒我們必須檢驗數據的正確性,降低二種錯誤率,並考慮錯誤所造成的影響,進行回饋的模型校正,才能應用大數據的分析,作出合適的決策。-盧鴻興(國立交通大學統計所教授暨大數據研究中心主任) 大數據、演算法、人工智慧,這些躲在數學背後的當紅名詞,正悄悄改變世界。作者批評它們變成一種神祇,隱形,至高無上,權力無限,且不受監督,她的警語,正可作為社群網路時代的急迫功課。-黃哲斌(新聞工作者) 當手上只有榔頭,看什麼都像是釘子。現在的「大數據」就像一把神奇的榔頭,不管是為其著迷還是焦慮,人們以為可以拿大數據來解決各種問題,但事實並非如此。如果你想真正了解大數
據,受益而不受害,這本書便是必讀。-鄭國威(PanSci泛科學總編輯) 凱西.歐尼爾是大數據的內行人,她看到的情況並不美好。本書揭露那些假裝成中性數學工具,但剝削弱勢、扭曲真相的演算法。本書睿智、犀利,是我們迫切需要的著作。-艾倫伯格(Jordan Ellenberg)、威斯康辛大學麥迪遜校區教授、《數學教你不犯錯》(How Not To Be Wrong)作者 本書利用令人不安的真實案例和生動的敘事,難能可貴地說明政府和大企業如何利用無形的演算法和複雜的數學模型,損害平等並增強私人權力。本書以明晰治黑箱、以理解治混淆,有助我們在為時已晚之前扭轉局面。-泰勒(Astra Taylo
r)、《人民平台》(The People’s Platform)作者 在這本傑作中,凱西.歐尼爾利用她的數學專長和對社會正義的熱情,戳破大數據美好無瑕的假象。她有力地說明了數學正如何被用來壓榨弱勢和擴大不平等。她的分析精湛、文筆迷人,她的發現則令人不安。-博伊德(danah boyd)、數據與社會研究所創始人、《鍵盤參與時代來了!》(It’s Complicated)作者 雖然我是職業數學家,我在閱讀這本書之前,對大數據可以如何暗中為害毫無概念。本書內容令人害怕,但讀起來意外有趣:歐尼爾描述的由演算法主導的世界不乏黑色幽默和憤怒,就像當代的《奇愛博士》(Dr. Strangelov
e)或《第22條軍規》(Catch-22)。這是一本非常重要的著作,令人大開眼界又深感不安。-斯托蓋茨(Steven Strogatz)、康乃爾大學教授、《X的奇幻旅程》(The Joy of x)作者 這本傑作直白地呼籲大家有所行動。它承認數學模型不會消失:模型用來找出需要幫助的人,可以產生神奇的作用,但如果用來懲罰人和剝奪某些人的權利,則可以成為非常恐怖的工具。凱西.歐尼爾這本書之所以重要,恰恰是因為她相信數據科學的效用。本書有如一個關鍵的速成課程,說明了我們為何必須審視周遭的系統並要求改善。-達克特羅(Cory Doctorow)、《小老弟》(Little Brother)作者、波
音波音網站(Boing Boing)編輯 許多演算法受制於權力不平等和偏見。如果你不想受這種演算法支配,請看凱西.歐尼爾的這本書,以便解構傲慢的體制日趨嚴重的最新暴行。-納德(Ralph Nader)、《任何速度都不安全》(Unsafe at Any Speed)作者 下次碰到有人毫無保留地讚美大數據的奇蹟,你可以向他出示本書。這是有益之舉。-薩蒙(Felix Salmon)、Fusion電視頻道 從找工作到找配偶,預測型演算法正悄悄地塑造和控制我們的命運。凱西.歐尼爾帶我們走過一段令人憤慨和驚奇的旅程,其文字就像是與讀者交談。這是一本重要著作。我們必須處理科技產生的問題。-
提拉多(Linda Tirado)、《當收入只夠填飽肚子》(Hand to Mouth: Living in Bootstrap America)作者 作者簡介 凱西.歐尼爾(Cathy O’Neil) 數據科學家,部落格mathbabe.org網主。自哈佛大學取得數學哲學博士學位,曾任教於巴納德學院,隨後投身金融業,任職於對沖基金公司德劭(D.E. Shaw)。離開金融業後曾於多家新創企業擔任數據科學家,負責建立預測人們購買和點擊行為的模型。哥倫比亞大學數據新聞學萊德計畫(Lede Program in Data Journalism)發起人,著有《數據科學實踐》(Doing
Data Science)。每週參與播客節目Slate Money。 譯者簡介 許瑞宋 香港科技大學會計系畢業,曾任路透中文新聞部編譯、培訓編輯和責任編輯,亦曾從事審計與證券研究工作。2011年獲第一屆林語堂文學翻譯獎。譯有《紅隊測試》、《數位麵包屑裡的各種好主意》和《大鴻溝》等數十本書。(victranslates.blogspot.tw/) 引言 第1章 數學炸彈元件:什麼是模型? 第2章 金融業震撼:一個量化分析師的幻滅之旅 第3章 軍備競賽:大學入學問題 第4章 宣傳機器:網路廣告 第5章 殃及池魚:大數據時代的執法問題 第6章 資格不符的第一關:艱
難的求職者 第7章 隱形焦慮:恐慌的工作者 第8章 連帶傷害:當個人信用出了問題 第9章 沒有安全區:你想買保險嗎? 第10章 被瞄準的公民:現代人的科技生活 結語 致謝 中文版推薦書評一 偏見的結構與人工智能專政 對關注人工智能進展的人士而言,卡夫卡筆下的絕望困境,象徵著一種反烏托邦式的惡夢。在卡夫卡的經典小說《審判》中有一則寓言《法律之前》(Before the Law),講述一名鄉巴佬試圖上法院尋求救濟,到了門口卻被警衛阻擋的故事。警衛說:「法律的大門為人人敞開,不是不給進,但不是現在。」鄉巴佬只好坐在警衛給的小板凳上,既不憤怒,也不打算傷害警衛,而是繼續在門前等待,到
死為止。在他嚥氣前,鄉巴佬問警衛:「人人都想在法律之前討個公道,為什麼這麼多年來我一個影子都沒見到?」警衛說:「你眼前這扇門,是特別為你準備的,而我現在要將它永遠關上。」 《審判》的男主角「K」在聽完這則寓言後,認為整件事就是一場用謊言羅織而成的體制化騙局。卡夫卡式法庭不在乎客觀世界中的真實,而僅在乎維持體系的持續運作。法律的大門理論上向社會敞開,但在卡夫卡的世界裡,人人有機會,個個沒把握。整個體系不是在追求真理正義,而是在為維護體制的充分與必要條件服務。當偏見已經根深柢固,只要身在其中,就被推定有罪,取證、詰問、辯論等程序,只是過場套路。恪忠職守的各級官僚不用為受害者負責,更無需內疚自
責。因為他們都像那位低階警衛一樣,只是盡看門的本分而已。藏在森嚴大門之後的法官,是至高無上的絕對權威。整個法律體系彷彿一只神秘的黑盒子,沒人敢質疑這套威權體制的運作邏輯,也無法明白黑箱作業的各種技巧。人類知道自己身處黑箱之中,卻不知道黑箱的邊界,只能戰戰兢兢苟活。一但違規,只能逆來順受,服從安排。 在此,請各位想像這個黑箱不是由卡夫卡式的法官、律師與警衛把持,而是由各種人工智能及大數據演算法操縱。這些用機器語言寫成的軟體程式碼,與用人類語言寫成的法律條文一樣,都不可避免地受到創造者的主觀願望與價值取向影響──一種偏見的結構。偏見會隨時間沖刷被體制化,逐漸取得了可被稱為「習慣」、「法律」、
「民情」等「正統」地位。這個自然演進的過程,在前互聯網時代,可能是漸變。在互聯網席捲全球、快速迭代的世界,就是不斷生滅的劇變。 隨著社會經濟生活演化愈趨複雜多樣,「法律」作為一種規範的上位概念,其內涵與核心價值也必須與時俱進。當掌控資源的新貴們愈發信奉數理邏輯,而非義理人情,有能力利用人類與機器語言「造法」的行為體,若不受制衡,又無法自我警惕,比卡夫卡世界更冷酷無情的人工智能專政就可能隨時降臨,所有捍衛自由、民主與人權的努力,在鋪天蓋地的技術進逼之下,將毫無招架之力。制度殺人,莫此為甚。 「被AI專政」的世界是否已經降臨?曾在紐約對沖基金德劭集團(D. E. Shaw Group)
任職的數據科學家、知名部落格「mathbabe」博主,亦是本書作者凱西.歐尼爾(Cathy O’Neil)認為,非常可能。 在哈佛大學主修代數數論並取得數學博士學位的凱西,自幼熱愛數學,在獲得紐約哥倫比亞大學巴納德學院的教職之後,卻毅然決定到德劭擔任量化分析師,透過研究各種數理統計模型與數據分析,在全球資本市場中找尋可持續獲利的交易與投資策略。她與同事所做的工作成果,可以驅動數以兆計的資金在全球市場快速流動,創造鉅額財富。2008年全球金融海嘯,讓她頓覺幻滅:非關道德的數理模型成為華爾街鍊金術士口中的神奇公式,由資產證券化工廠製造出來的金融衍生商品,催生了龐大的房地產信貸泡沫,將金融體系
中的槓桿推升到難以為繼的程度,加劇了金融危機的連鎖反應,甚至差一點摧毀全球經濟。 更讓她驚訝的是,金融危機爆發後,新的數據分析技術被應用至更多領域。透過日夜不停地爬梳蒐集自社群媒體、電子商務網站及各類互聯網平台的海量數據,原本用來套利套匯套差價的演算法被用以研究人類的七情六慾、預測消費口味及監控信用風險,計算個人是否值得受高等教育、獲得工作面試、購買醫療保險、甚至戀愛與犯罪的機率。系統工程師們或許出於好意,企圖客觀地找出更有效率的方式解決問題。但很多模型仍然將偏見、誤解和私心納入了演算法,而人類的生活愈來愈受這些系統管控。在數理邏輯至上的世界中,數學定律有絕對權威,數學家、電腦科學家與系
統工程師彷彿神壇祭司,透過不透明的卡夫卡式黑箱,對芸芸眾生的未來作出神意的裁決。其決定即使是錯誤或有害,也不容質疑或申訴。 但這類數理模型之所以有商業價值,是因為它們一開始都是被設計用來自動化批量處理信息的特定程式。很多模型源自於數學、化學與物理學等無機領域,而非生物學、心理學、政治經濟社會學等有機領域。在應用與詮釋上一旦出現偏差,將加劇社會兩極分化,讓富者愈富、貧者愈貧,歧視與偏見在演算法的回饋路徑中被保存、複製、放大,可能出現反人性的嚴重後果。民營企業若將這類程式視為商業機密,不公開揭露演算法內部細節與誘因機制,往往讓數學公式成為卸責與擴權的藉口,並利用資訊科技創造出問題正在被解決的
幻象,收割政治與商業利益。 在最極端的情境下,我們完全可以想像這些程式成為用數學構建的「袋鼠法庭」(kangaroo court),透過各類物聯網監控技術與不透明的演算法「優化」資源分配,甚至可能在分子生物學的層次對人類進行分類、排序與缺席審判。這些源自人性黑暗面的大數據與人工智能,如果不受監管,有可能撕裂社會,甚至讓人類文明崩潰。但監管的標準該如何制定?誰來負責監管?如果監管者跟不上時代,甚至不可信賴,人類又該如何在AI專政的虛擬實境中維持人性尊嚴? 如果「程式即法律」(Code is Law),那麼「法律也是一種計算」(Law is Computation);諸如倫理、道德、義
理人情等難以量化的概念,其實是環境的一部分。針對「智能行為體」的規範,不論該行為體是程式、個人或企業,都必須充分考慮行為體之間的博弈、競爭、演化,以及所有基於人性的行為體必然會出現的認知謬誤與系統內稟的統計偏差,並設計出對應的救濟與爭端解決機制。這份工作,人類責無旁貸。 更深一層看,何謂智能?笛卡兒曾說:「我思,故我在」,但抽象思維是否為證明高等智能存在的充份且必要條件?如何為智能分等級?用智能方法自動做出的選擇是否應該具有最終的法律效力?若把整個互聯網科技的發展視為人類加速己身演化的努力成果,那麼利用智能技術來鑑別、篩選、拔擢人才的嘗試,是否意味著類似於智人演化出大腦新皮質之後,將尼安
德塔人拋棄在演化的歷史斷裂點,將在互聯網的下一階段發生,定義出新舊人類之間不可跨越的鴻溝? 因為互聯網科技跨境的特質,這類議題本質上是全球性的,需要全球範圍的溝通、協調與合作。本書的原文版書名取名自Weapons of Mass Destruction(大規模毀滅性武器)諧音的Weapons of Math Destruction(數學毀滅性武器),是否也需要一份「核不擴散條約」?面對益發混亂的國際局勢與現實主義地緣政治的回歸,霸權級資訊大國與互聯網巨頭競逐全球市場的鬥爭,讓透過全球網絡的「人工智能治理」(AI governance)成為一場不斷進行中的革命,構成對人類巨大的挑戰。
日本中央銀行總裁黑田東彥曾在一場人工智能與金融前沿研討會上說,面對新科技對社會經濟所造成的深層變革,政策制定者不應該過度憂心新科技的負面作用,而不去關注其正面效益。人類與AI應該互補,不能也不該對抗。人類的判斷往往受既有典範影響,有時對變化覺察不足,而這正是AI的強項,可以透過客觀地調整那些因為主觀偏見所忽視的數據關連性與新趨勢。另一方面,直覺、常識與想像力,是目前人工智能最大的弱點。人類真正應該擔憂被AI取代的時候,是人類放棄獨立正面思考的時候。 正如在17世紀創造計算機的法國哲學家巴斯卡(Blaise Pascal)在《沉思錄》中所言:面對強大有力的宇宙,人是一根會思考的蘆葦。即使
柔弱如蘆葦,仍可秉持高貴。希望難以量化,前途不可限量。命運沒有基因,夢想沒有極限。 在經典科幻電影《2001太空漫遊》中的「HAL」(該片中一台具有個性與思考能力 、甚至會「失控」的超級電腦)出現前,也許人類應該少擔心些數據,讓夢想與命運驅使我們繼續航向未知的遠方。 胡一天(源鉑資本創辦人暨執行長,源鉑情報總編輯,《風傳媒》專欄作家) 中文版推薦書評二 歡迎來到第六病房! 「昨晚我讀完了這本書,感覺莫名驚悚恐怖,好像自己也被關進了第六病房!」這是列寧對俄國知名小說家契訶夫〈第六病房〉(Ward No.6)的讀後感想,同樣地這股莫名恐懼驚悚也適用於本書。 〈第六病房〉這部
被稱為「俄國文學中最驚悚的小說」故事內容大致描寫,發生於俄國某一個城鎮的小型醫院裡,「第六病房」是一個專門禁錮精神病患的特殊病房,它由一位粗暴的退伍老兵負責看管,或說是由他負責統治,其中關鍵性的病人格羅莫夫患有嚴重的被迫害妄想症,儘管他出身良好並且曾經擔任過地方法院書記,然而,格羅莫夫脾氣暴躁且言辭尖銳。在某一個憂鬱的秋天早晨,他目睹了兩名被戴鐐銬的犯人由士兵押進監獄,於是他開始妄想自己也可能隨時被捕,終日陷入驚恐泥淖,最終也因憂心被誤認為是命案凶手而正式發瘋,結果被送進了「第六病房」。另一方面,「第六病房」的主治醫生葉菲梅奇,為人謙和有禮,處世不爭,在他偶爾巡視這個被人遺棄的「第六病房」時,
被這位激憤莫名有底蘊有意思的病人所吸引,一方面醫生同情他的處境,另一方面他更常巡視病房找他聊天,這個異常的舉動,立即引起全城的議論與猜疑,很快地人們也傳出葉菲梅奇醫生發瘋了的流言。果不出其然,葉菲梅奇醫生最終也被誘騙進入「第六病房」,被當成精神病患禁錮起來,儘管醫生憤怒抗議卻也遭到老兵毒打,很快地醫生因絕望而在病房內死去。如果說,契訶夫的〈第六病房〉是在影射控訴當時俄國沙皇統治下的極權殘暴,它不也同時揭示社會體制的冷漠執行者,最終也慘死在最初由自己設計管理的病房中。 事實上,我和大多數人一樣,在閱讀《大數據的傲慢與偏見》這本書之前,對於大數據如何主導世界及其如何的醜惡毫無概念。本書作者凱
西.歐尼爾是一位知名的數據科學家,她取得哈佛大學數學博士學位,並曾任教於隸屬於哥倫比亞大學的巴納德數學系,隨後投身於華爾街的對沖基金公司,在離開金融業之後,更擔任多家新創企業的數據科學家,負責建構消費行為的預測模型,由於這樣的經歷體驗,在一次徹底崩毀的金融事件之後,讓她徹底地體悟到,雖然數學曾經是她熱愛的真理,但是包括次級房貸危機、金融機構破產、失業人口擴增等系列問題背後,竟然都與數學模型脫離不了關係,華麗極美的數學模型就像是共犯,它不只深深地捲入真實世界問題,它還更深化了許多問題困境。 尤其當嚴重缺陷的數學模型再結合現代科技,上述混亂與不幸更是以倍數規模成長。作者提醒我們,如果能夠立即
直面數學可能遭到的誤用與濫用,或許我們可能防患未來發生更大的災難。只是事實剛好恰恰相反,更新的數學技術應用與影響範圍更廣,儘管多數的模型可能都是出於好意,但是許多模型也將人的偏見和誤解納入系統之中。於是數學模型變成神祇一樣,既不透明也不受控管,或說只有少數的數學家和電腦科學家才能決定。因此,她懷抱著對於社會正義的熱情,利用自己專擅的數學揭穿大數據美好的假象,她控訴現代生活中無所不在的數學模型如何撕裂我們的社會!數學演算法如何影響我們的生活決策,她在書中揭舉了許多案例,包括學校的教學評鑑、職場的履歷篩選、金融貸款的審核、員工績效的評估、目標選民的鎖定、身體健康的監測、以及假釋名單如何決定等等,再
再顯示影響範疇不只是個體,還包括國家與社會的總體未來。 誠如作者所言,理論上數學模型應該是一種公平的機制,因為所有人都是基於相同的規則,數學模型不容易受到偏見的影響。然而事實剛好相反,數學家藉由大數據以免分析結果遭到例外或異常扭曲,結果反而因此懲罰了那些剛好屬於例外情況的人們。因此,這些數學模型可能還會更深化社會的歧視與不平等,例如,貧窮的學生可能更無法獲得就學貸款協助,難以脫貧的教育系統於是成為一種惡性循環,作者將這種獎勵優勢並懲罰弱勢的模型稱為「數學毀滅性武器」(Weapons of Math Destruction),它的英文縮寫WMDs正好與大規模毀滅性武器的縮寫相同,由於這些數
學模型會界定自己的事實,並利用這些事實替自己產生的結果辯解。這些數學模型產生的結論,有如神祇一樣發出命令,它不聽人講話,也不會屈服,更不理會人們的逢迎、威脅或誘騙。它還會自我強化延續,進而產生更大且普遍的危害。總的來說,儘管本書不乏用黑色幽默的方式敘述,讓人讀來輕鬆有趣,不過讀後卻更讓人感到害怕不安。 最後讓我們再次回想,〈第六病房〉裡醫生葉菲梅奇與病人格羅莫夫之間的對話,格羅莫夫最初對於醫生的勸誡給予暴怒回應:「我知道上帝用熱血創造了人類,人的機體組織若是有生命,必然對於一切刺激有反應,我用怒吼與淚水回應痛苦,這才叫作生活!」葉菲梅奇醫生則是優雅以對:「儘管我們長期被關在鐵窗裡受盡折磨
,不過這樣也好,因為這個病房與舒適的書房之間並無差異,這是多麼愜意的哲學!」格羅莫夫冷冷回應:「沒關係,您藐視了痛苦,不過當您的手指也被房門夾了一下,我想您恐怕也會扯開嗓門大叫!」不幸地是,葉菲梅奇醫生最終果然「手指也被房門夾了一下」並且被順利地誘騙關進「第六病房」,醫生很快地陷入絕望恐懼最後死亡。 生活在現代的社會裡,完全不被數學模型監控幾乎是不可能,這是一種最安靜的恐怖主義。然而,數學模型真的是我們生存世界的絕對真理?當我們盲目地將自己交付給它並且據此生存,是否有可能我們所擁抱的真理,只是讓我們的世界變得更加荒謬扭曲,一個錯誤的數學模型或許還不如沒有模型。無論如何,世界的意義不應該是
一個被數學模型計畫好的秘密,不幸地,如果真是如此,歡迎您來到大數據下的第六病房! 陳智凱(國立台北教育大學文化創意產業經營學系所教授) 第3章 軍備競賽:大學入學問題(節錄)故事始於1983年。在這一年,處境艱難的新聞雜誌《美國新聞與世界報導》(U.S. News & World Report)決定展開一項雄心勃勃的計畫:它將評估美國1,800家學院和大學,替它們排出優劣次序。如果這項計畫成功了,由此產生的大學排名將成為有用的工具,有助數以百萬計的年輕人做他們人生中的首個重大決定。對許多年輕人來說,上什麼大學決定了他們未來的職業路向,也決定了他們將結交哪些終身的朋友(很可能包括他們的配偶)
。這家雜誌社也希望大學排名那一期可以創造銷售奇跡,使《美國新聞》至少有一週可以追上主要對手如《時代》和《新聞週刊》。……《美國新聞》的人員要衡量的是「教育卓越程度」,這比玉米的成本或一粒玉米有多少微克的蛋白質模糊得多。他們沒有直接的方法可以量化四年的大學教育對一名學生的影響,遑論對數千萬名學生的影響。他們無法測量學生四年大學生活的各方面,例如學到多少東西、有多快樂、對個人信心有何影響,以及在友誼上有多大的收獲。他們的模型並不反映詹森總統的高等教育理想──「加深個人成就、提升個人生產力和增加個人報酬的一種方式。」他們因此仰賴一些看似與教育成就有關的替代指標,例如學生的SAT分數、師生比率,以及錄
取率。他們分析新生升至二年級的百分比,也分析畢業率。他們計算在生的校友捐錢給母校的百分比,假定校友願意捐錢,代表他們很可能滿意自己所接受的教育之品質。大學排名有四分之三由一個演算法根據這些替代指標計算出來;這個演算法代表一種判斷,以電腦程式的形式存在。排名的另外四分之一,是以全美各大學管理層的主觀看法為根據。《美國新聞》第一份仰賴數據的大學排名1988年公佈,結果看來合情合理。但是,隨著這種排名變成一種國家標準,它產生了惡劣的回饋環路。問題在於排名會自我強化。一家大學在《美國新聞》的排名上表現不濟,聲譽會受損,各種情況會惡化。頂尖學生和頂尖教授都會避開它,校友會很不滿意,減少捐款。結果排名將進
一步下跌。簡而言之,這種排名決定了大學的命運。
國考達人教你擠國考窄門(初版)
為了解決證券分析師錄取率 的問題,作者金榜 這樣論述:
你準備好出發了嗎? 那麼多國家考試種類-----你如何選擇? 那麼多的考試科目------你如何閱讀? 考試時間那麼短------你如何答題? 國考達人教你擠國考窄門 3招必殺技讓你橫掃國家考場 6個關鍵讀書方法讓你快速遍覽群書重點 6個答題秘技讓你在考場揮灑自如 本書3個必殺技讓你橫掃國家考場: No.1概念、簡單、分類、歸納、表解、眉批。 No.2三段論述、調理分析、舉例說明、文字工整、時間及內容平均分配。 No.3略讀劃重點、詳讀寫筆記、精讀簡化記、猜題再簡化。 作者簡介 金 榜 作者通過多項國考,曾任教國考補習班
,本書公開致勝祕訣在於讀書能概念化、簡單化、分類與歸納;答題能三段論述、條理分明、言之有物;並能勤作筆記、持之以恆。希望本書使讀者之讀書方法和答題技巧大有精進,因而金榜題名。 第一篇 國考達人分享篇 第1章 考生不能不知道的事 一、如何選擇適合自己的應考類組 二、如何有效地準備國考 1. 慎選考試用書 2. 蒐集參考資料 3. 時程安排 4. 留意時論 5. 勤做筆記 6. 試題趨勢及重點分析 第二篇致勝教戰篇25 第2章 國考達人的6 個關鍵讀書法 必殺技No.1 概念、簡單、分類、歸納、表解、眉批 第3章 考場上的6 個答題秘技 必殺技No.2 三段論述、條理分析、舉
例說明、文字工整、時間及內容分配平均 第4章 精解各科應答要領 一、國文 / 公文 二、國文 / 論文 三、憲法 四、民法 五、民事訴訟法 六、刑法 七、刑事訴訟法 八、行政法 九、商事法 第5章 一定要學會的筆記整理術 必殺技No.3 略讀劃重點、詳讀寫筆記、精讀簡化記、猜題再簡化 一、濃縮精華的超強筆記術 二、首度公開的達人筆記簿 1. 民法 加強版 老師民法上課補充筆記 2. 民事訴訟法 3. 刑法 4. 刑事訴訟法 5. 法院組織法 第三篇 應考資訊篇 第6章 熱門科目考情暨薪情報告 一、記帳士 二、會計師 三、地政士 四、導遊 五、領隊 六、證券分析師
導讀 考生不能不知道的事 ㄧ、如何選擇適合自己的應考類組 1.了解自己的興趣所在 俗語說男怕入錯行,女怕嫁錯郎,找工作盡可能要找自己的興趣所在,這樣才能投入熱情而堅持夢想。那麼,要如何根據自己的喜好及目標來選擇國考類組呢?茲舉例如下: (1)對旅遊有興趣,可選擇導遊或領隊。 (2)對會計有興趣,可選擇記帳士或會審人員或會計師。 (3)對土地登記或不動產估價有興趣,可選擇地政士或不動產估價師。 (4)對法律有興趣,可選擇書記官或檢察事務官或法官、律師。 2.歷科系與專業能力 目前國考類科大多有學習專業或學歷、學科的限制,以法官、律師為例,大學法律系的資
格固為首件要項,若無大學法律系資格,就要經過法務類甲組及格方可,但其中有一科目~ 英文並不容易得分,因此就要到大學法律系或財經法律系修滿一定學分,一方面取得應考資格,另一方面則奠定專業基礎。專業學習非常重要,因此選擇國考類組建議參考以下要點: (1)如會計師考試的中等會計和高等會計以及審計學等科目難度深,若不是就讀會計本科系而是其他財經科系,最好不要盲目選考,不如選擇會審人員或稅務人員等類組。 (2)法官、律師考試的民法、民事訴訟法、刑法、刑事訴訟法都是高難度考科,如果不是法律系而是其他財經法律科系畢業者,選擇法務人員、書記官、檢察事務官等類組或許可以大大提高錄取率。 3.目
前的工作性質 相信很多考生目前都已有工作,有的是想要更上一層樓,有的則為工作與興趣不合,還有人是因為工作地點不適當,總之考試的動機應不一而足;因此既然現在還有工作,除非興趣不合,否則,建議還是配合目前的專業選擇國考類組,較能收事半功倍之效,例如:目前是書記官或檢察事務官,那就下定決心考法官、律師。 4.自己的能力所及 任何國考類組錄取率百分比幾乎都是個位數,有些待遇好的甚至不到百分之一,例如法官的考試即是,如果認為自己的能力不足,其實無須強迫自己第一次就要挑戰極限,何不漸進式的選擇適合自己能力的類組,一方面先求個安定的工作,再慢慢圖謀更上一層樓。 5.錄取率的高低 雖然
很多國考類組之錄取率百分比幾乎都是個位數,但也有若干類組,較高的錄取率會令人心頭為之一振。因此,除了志趣、所學相關科系、目前的工作性質、自己的能力之外,錄取率的高低也是選擇國考類組的重要衡量因素之一。 二、如何有效地準備國考 國考競爭之激烈可謂百中取一,要能如何脫穎而出,除了腳踏實地的準備外,筆者也抽絲剝繭的為各位讀者精確分析重要而有效率的讀書法,茲分述如下: 1.慎選考試用書 工欲善其事,必先利其器,國考命題委員大多有個人著作,那就是重要的參考書,如果國考命題委員沒有個人著作,也會參考較具知名度的教科書作命題的參考,另外,坊間寫得好的題解書,也可幫助考生節省許多做筆記的
時間(本書另提供各考試的推薦書籍給讀者參考) 2.搜集參考資料 國考是要考驗考生專業知識能力的廣度及深度,甚至不限於教科書內,因此還必須廣泛搜集參考資料。 3.時程安排 國考要準備的類科並不少,面對那麼多要讀的書,考生必須有良好的讀書時程安排,茲說明如下: (1) 每天規劃新進度並複習舊進度 假設有7 個科目要準備,每本書約500頁,新書打算1天讀20頁,預計25天讀完1本新書;第1天先讀第1本的前20頁,第2天則讀第2本書的前20頁,並複習第1本書的前20頁。第三日則讀第3本書的前20頁,並複習第1本書的前40頁和第2本書的前20頁,以下依此類推,並按日期規劃好
每本書每天要讀的進度,確實達成,才能休息。 (2)選修相關課程或補習 有些考生會反映某些課程在學時沒修讀過,或者發現自己當時沒能念好,那何不到大學或其推廣部或補習班補習修習相關課程,畢竟若能經過條理分析的教導後,較能獲得清析完整之概念。 (3)考古題反覆練習 近10年的考古題一定要熟讀,讀者可參考前述簡單化的方法,將答案簡化成最精簡的筆記,以利在考前一個月反覆背誦。 (4)十年寒窗苦讀,每天讀7小時 這點是最具體的時程安排建議,也是考生最難做到的,如能實現一半,成功在望矣! 4.留意時論 國考取才大多是以錄取公務人員為主,在民
權高張的時代,政府施政很重視民意和輿論,因此,時論問題就成為考題重點,以法科而論,如有重大修法,就必須注意修法背景和修法重點及重要學者之意見。 5.勤作筆記 國考上榜者可說都是一時之選,要能考取一定要廣泛閱讀,不僅要記得多且要精細,要達到此一境地,就是要能有效的筆記整理,且要持之以恆,關於完整的筆記整理術在第二篇會有詳細說明,以下則補充說明如何在有限的時間內做出有系統的筆記:(1)借用優秀學長或同學的筆記,尤其是已考上學長或同學的筆記最是珍貴,但切記:畢竟是自己的筆記,因此還是要加以整理消化後,以自己的語言書寫更有利於記憶。 6.試題趨勢及重點分析 但一旦進了考場,可不是比
誰記得多就好,相反的是要比誰忘得少,要達到此一境地,就是要做好試題趨勢及重點分析
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#35.[疑惑] 幾個營業員跟分析師的問題- license - PTT職涯區
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#48.FRM 歷年錄取率 - 台灣財務金融研究協會
FRM 歷年錄取率. FRM考試由1997年開始,歷年錄取率如下: 1997為37.04%; 1998為42.92%; 1999為53.98%; 2000為53.27%; 2001為62.73%; 2002為58.89%; 於 tfra.ez-show.com -
#49.財金所(系)簡介::財金所排名、財金所出路、財金所考試科目
銀行業、證券業、如券商的經紀、自營、承銷等業務,證券分析師、投資顧問、證券金融公司等 ... 錄取人數. 報考人數. 錄取率(%). 1. 交大. 財務金融研究所. 於 www.daso.com.tw -
#50.普考/地特四等-金融保險-考試介紹(錄取率/工作內容) - 百官網公職
【普考金融保險】工作內容 ; 含金融制度與法規之擬訂、金融機構與金融市場之管理理、週邊金融業務、外匯證券管理、金融檢查、貨幣公債獎券發行、資金統籌融通與調節供求、 ... 於 byone.tkb.com.tw -
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#52.【財金系所考試科目】熱門學校排名、錄取率、就業出路分析
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證券分析師 :證券交易相關法規與實務【全解析對應最新修法歷屆題庫完全攻略】. 黃卓盛 著 宏典文化 出版2021/02/22 ... 於 www.kingstone.com.tw -
#63.證券分析師-報考人數與錄取率 - 如何做好生意
證券分析師-報考人數與錄取率- 鼎文公職 · 常見投資理財問答 · 延伸文章資訊. MCSE | 證券分析師錄取率. 錄取率/1年考4次,總報考人數2,000~5,000人不等,平均合格率約在5 ... 於 businesswikitw.com -
#64.陳奕光補教名師站穩證券圈 - Yahoo奇摩新聞
... 同校企業管理研究所碩士,當時已瞭解證券分析師是屬於知識經濟產業,進入就業門檻不低及有較高薪水報酬,因此設定回國後將朝向證券圈發展目標。 於 tw.news.yahoo.com -
#65.109Q4證券分析師總體經濟及金融市場申論問答1 - YouTube
109Q4 證券分析師 總體經濟及金融市場申論問答1申論題或計算題1.若流通在外通貨為$8000,活期存款為$10000,超額準備為$200,存款準備率0.1, ... 於 www.youtube.com -
#66.金融分析師薪水ptt - Jmkno
假如你有很強烈的意願想留在國外工作, 簡稱CFA,讓財金系畢業的你出路有多元選擇! 證券業最燙手的工作:分析師,而是自律,並利用,寫作口語不低於6.5,由於產業及股市 ... 於 www.robinalu.co -
#67.多證照趨勢分析
金融證券從業人員需要考的證照共有十一張,分別是:證券商業務員、證券商高級業務 ... 證照的證券分析師,因為考試難度高(其難度甚至較會計師考試為高)錄取率低( ... 於 web.thu.edu.tw -
#68.請問國內分析師的價值 - 金證照討論區
我是在民國90以前考上證券分析師的軒軒, 雖然當時考試題型較難,每次錄取人數也不多,考上該證照確實比較難得,不過後來我又回 ... 於 www.gocharter.com.tw -
#69.陶瓷咖啡濾杯
證券分析師錄取率. 2017 英超排名. 建國三路. 不管你愛誰. 兩個人吉他譜. 台中一中影印店. 機械滑鼠. 國寶江山. Galaxy store line. 步步逼婚. 宗偉工業股份有限公司. 於 538146770.r3f.pt -
#70.金融分析師怎麼樣– 證券分析師 - Buchbx
我是金融專業,準備考特許金融分析師CFA了,不想報班,自學怎麼… ... 財務金融研究協會,每年考試均派老師去考背題目及題型供本會學生學習之用,所以學員錄取率均高達6 ... 於 www.glnge.me -
#71.證券業的不成文規定? - 工作板 - Dcard
之前沒有財經相關背景但已經考取證照超過幾歲之後就不會錄取了? ... 如果是研究工作至少都要碩士以上, 並且有分析師的執照如果你只是業務員的執照, ... 於 www.dcard.tw -
#72.證卷分析師錄取率 - Tanhoa
證券分析師. 考試介紹考試類科與科目錄取率投考組合歷屆試題與簡章推薦用書推薦課程考古題討論區自傳寫作秘訣. 報考人數與錄取率. 來勝每季證券分析師佔全國錄取率6成, ... 於 www.ombtii.co -
#73.[心得]證券投資分析人員(證券分析師CSIA)必殺&必勝秘笈
考試關主四大天王,投資學+經濟學+會計學(含財務分析)+證券法規與實務,每次考試幾乎都有一關的關主當大魔王,大魔王的蹂躪下往往當次過關人數不到三位 ... 於 cosmochen.pixnet.net -
#74.錄取率- 銀行招考、金融雇員 - 鼎文補習班
錄取率. 一般金融人員. 台北市. 2,898. 100 (64). 3.45%. 花蓮縣市 ... 103年臺銀證券新進人員甄試(第一試) ... 行動裝置系統分析師. 台北地區. 於 m.ezexam.com.tw -
#75.{label1}股票分析師ptt{label2}在CNYES、Dcard - 投資理財金融
證券分析師 考試科目,包括,證券交易相關法規與實務(含投信投顧相關法規及自律 ... 難易度來講證券分析師的錄取率並不高算是相當難的一種考試在證券業中扣除國外證照外. 於 money.theranktw.com -
#76.證券分析師考試用書 - 投資貼文懶人包
提供證券分析師考試用書相關文章,想要了解更多CFA 證券分析師、證券分析師考古 ... 書ptt財務分析師PTT投資分析師PTT財務分析師證照證券分析師錄取率證券分析師600題 ... 於 invest.financetagtw.com -
#77.南港車站停車場
證券分析師錄取率. Sogo iphone. 新加坡穿搭. 藍牙機械鍵盤推薦. 台東傳廣路. 驕. 大冪冪. 南港車站停車場. 良氛. 南瓜屋紐奧良義式餐館. 味王調理包. 於 dr-hiltpold.ch -
#78.證券分析師考試
證券分析師 考試科目,包括,證券交易相關法規與實務(含投信投顧相關法規及自律 ... 世界金融產業也都把cfa 視為重要錄取標準,用以衡量其投資管理分析的 ... 於 941829128.logisfrance-architecture.fr -
#79.101年高中高職登記分發錄取分數 - 證券分析師的嘀咕部落格
建中最低401分北一399分-字+字作者: 【中央社台北八日電】 | 台灣新生報– 2012年8月9日上午12:05 一○一學年度高中職登記入學今天放榜,建國中學最低 ... 於 o16h20.pixnet.net -
#80.分析師考試
標題[心得] 證券分析師(CSIA)考取心得. ... 高普考是全國年度規模最大公職考試,近年錄取率提升至10%!平均年招考4000人以上,追求穩定公務員工作, ... 於 yoanbresloutdieteticien.fr -
#81.專利師錄取率、及格人數與報名人數 - 公職王
專技高考專利師錄取率、報名及到考人數歷年統計,專利師考試以各該選試科目全程到考人數百分之十為及格。 於 www.public.com.tw -
#82.人才招募- 台灣積體電路製造股份有限公司
股價查詢 · 股東會 · 股利分派 · 台灣證券交易所公開資訊觀測站 ... 工業工程、製造工程、資訊工程、商管統計知識; 運用大數據分析、機器學習優化生產排程 ... 於 www.tsmc.com -
#83.證券分析師 :: 百貨業者資訊
證券分析師錄取率 證券分析師薪水ptt 證券分析師人數 證券分析師2020 證券分析師好處 證券分析師出路 證券投資 ... 證券投資分析人員、投信投顧業務員| 百貨業者資訊. 於 ds.iwiki.tw -
#84.考試類科與科目- 證券分析師 - 鼎文公職
證券分析師. 考試介紹 考試類科與科目 錄取率 投考組合 歷屆試題與簡章 推薦用書 推薦課程 考古題討論區 自傳寫作秘訣. 考試類科與科目. 於 info.ting-wen.com -
#85.期貨分析師考試用書– 證券分析師 - Dinerpar
考*金融證照*CSIA證券分析師考試心得分享@ *MereCat*美樂… · 期貨分析師-考試資格薪水,題庫-三民輔考 · 期貨分析師套書【100-104歷屆題庫全詳解】 ☆更優… · 期貨分析師套 ... 於 www.chaudev.me -
#86.證券商業務員證照好考嗎相關在地店家、公司營業項目·位置地圖
(2)證券與期貨-證券投資分析師、證券商業務員、投信投顧業務員、期貨商業務員、 ... 11-Aug-2008 大學指考錄取率過高遭社會批評之際,國內證券業界卻質疑營業員證照 ... 於 kuptlec.tetedail.fr -
#87.證券分析師-高手經驗談 - 來勝金融證照考試網
考試變簡單,各科都有「送分題」! 今年九月證券分析師考試錄取人數與以往比較,可謂是「大量錄取」!似乎透露出政府為配合投顧、投信業全權委託代客操作業務的開放, ... 於 finance.get.com.tw -
#88.投信投顧法上路解盤師要有證照 - TVBS新聞網
... 都必須具備證券分析師證照,但是國內有9成在電視上解盤的分析師都沒有證照 ... 因為證券分析師錄取門檻相當高,每年有兩萬人報考,錄取率不到1%。 於 news.tvbs.com.tw -
#89.【財金系所考試科目】熱門學校排名、錄取率、就業出路分析
Feb 24, 2022 ·財金系出路薪水; 領域, 職務, 領域; 一般公司企業, 財政顧問管理顧問企業稽核員財務分析師公司策略人員, 證券業; 金融機構/公股銀行, 金融營業人員銀行 ... 於 trzebieszewo.pl -
#91.期貨分析師書在PTT/mobile01評價與討論 - 台鐵車站資訊懶人包
證券分析師 (CSIA). 考取難度/. 錄取率/1年考4次,總報考人數2,000~5,000人不等,平均合格率約在5~10%間,但波動很大,難的時候低於1%,運氣成分頗 ... 於 train.reviewiki.com -
#92.證券投資分析人員 - 台灣金融研訓院
[新細說]證券分析師套書(增修訂三版),證券分析師:投資學【精準重點整理+立即考題練習】 ,證券分析師套書【歷屆題庫全詳解】,證券分析師:證券交易相關法規與 ... 於 service.tabf.org.tw -
#93.保險ptt 初金融考[TZJ9CV]
初等考金融保險投考組合分析- 公職王理財規劃人員ptt 考試歷程及成績105 ... 務特考、鐵路特考、地方特考、證券分析師、保經保代44% 結論(依錄取率): ... 於 bebeconomici.messina.it -
#94.報名人數、合格率雙創新低,考過薪水三級跳的CFA不紅了?
為什麼愈來愈少人報考特許金融分析師(CFA)證照? ... 內容包山包海,從財報、財務管理、衍生商品等等,通過測驗通常被視為具備金融證券分析能力。 於 www.cw.com.tw -
#95.【金融證照】合格通過率數據統計資料 - JY價值筆記
證基會 報名 到考 合格 到考率 通過率 報名 到考 證券分析師(僅筆試) 1729 各科人數不同 各科人數不同 - - 1347 各科人數不同 期貨分析師(僅筆試) 264 各科人數不同 各科人數不同 - - 184 各科人數不同 證券商高級業務員(筆試) 3679 2288 859 62% 38% 4163 2699 於 jyvalue.com -
#96.你陷入了證照迷思嗎? @ 呂子瑜老師的職涯諮商網 - 隨意窩
證券分析師 (CSIA). 考取難度/. 錄取率/1年考4次,總報考人數2,000~5,000人不等,平均合格率約在5~10%間,但波動很大,難的時候低於1%,運氣成分頗大。 於 blog.xuite.net -
#97.證券期貨證照 - 國立臺北商業大學財務金融系
合格標準, 三科總分達210分,其中任何一科分數不得低於50分 ; 考試日期, 每年3.6.9.12月第一個星期日 ; 證券投資分析師 ; 考照難易度, ; 主辦單位, 證期會. 於 fin.ntub.edu.tw