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失控的匿名正義：抹黑中傷、獵巫肉搜，你敲下的每個字都是傷人的利器

為了解決line刪除資料照片的問題，作者每日新聞採訪團隊 這樣論述：

「木村花條款」通過！ 混亂的失控正義迎來秩序 日本國會最新修法，網路霸凌者將被依法開罰！ 　　「每天湧入近百則毫不留情地批評指教……去死、噁心、消失吧！一路走來，我比任何都還要強烈地這麼想。」 ——木村花／因《雙層公寓》「擂臺裝」事件被網友群起出征而走上絕路的職業摔角選手 　　「我發現要是被打，還會有『流血』這個看得到的實質損傷；但抹黑、中傷所帶來的『心傷』，是第三者看不到的。」——微笑菊池／因被影射為殺人兇手的不實謠言而遭受死亡威脅的日本諧星 　　「我覺得自己好像被三萬人監控，而且其中還有殺人魔王。」——土屋紫苑／因在推特發表對時事的感想評論而被網友攻擊的日本演員 　　「對我們這

些被害人而言，既看不到敵人的長相，也不知道石頭會從哪裡丟過來。這真的讓人痛苦至極，痛苦到心都被逼得走投無路。」——伊藤詩織／具名控訴遭上位者性侵，卻被網友嘲諷是「用身體換工作」的新聞工作者 　　「網友會把我沒說過的話塞到我嘴裡，還到處散播；或企圖惡意操作我的形象……」——石川優實／為女性歧視和政治議題發聲，因此飽受網友抨擊和性騷擾的演員兼模特兒 　　「豬頭、笨蛋、去死……雖然只是一些單純的謾罵，但一天出現好幾百則這種留言時，就會覺得全世界都這樣看我。」——春名風花／為自己支持的議題發聲而被網友惡意中傷的日本演員兼配音員 　　不只是公眾人物要遭受一句句惡評的無情傷害，就連一般素人也無法逃過

被私刑制裁： 　　2020年3月上旬，日本新冠肺炎疫情升溫時期，在節目上逆風發言的呼吸胸腔內科醫師，因言論被認為「反政府」導致上班的診所不斷接到電話騷擾；一名女性因確診後謊報足跡，她的本名、照片、工作地點、家人職業等都被肉搜出來，甚至有網站放出她公司的電話鼓舞網友打電話去告發…… 　　原本因匿名特性而充滿言論自由、包容多元聲音的社群媒體，為什麼會成為任何人都能肆意攻擊、難以咎責的灰色地帶？我們秉持的正義到底是誰的正義？ 　　日本《每日新聞》團隊記者對現今網路霸凌亂象進行深入報導，讓讀者瞭解網路霸凌造成的危害與普病性。書中不僅探討當事者面臨霸凌及受到實際傷害時所承受的精神壓力和無助，也分析

網路這項匿名工具是如何加深群眾心理，讓許多如你我一般的平凡人在不知不覺之間化身為加害者。另外，本書也提出既有法律體制與環境對網路霸凌認知仍有所不足，條理性地分析應該如何改善。 　　◎加害者就像路上隨處可見的普通人 　　因在現實生活中覺得不被理解，既孤單又缺乏罪惡感，網路成為確認自我、證明自己的場域。自己隨便打出的一句話能引來大量的贊同和回響，讓人感覺被網路上的社群所接納、包容。 　　◎扭曲的正義，到頭來變成仇恨成癮 　　加害者發文攻擊的動機有兩種，一種是「看這話題炒得很熱我也要湊一腳」的「朝聖型」；一種是「我覺得你做錯了需要受點教訓」的「制裁型」。不論出於何種動機，被害人的反應例如出面反擊

或封鎖帳號，都會激化加害者行為，引起更激進的攻擊，像成癮一般。 　　◎大眾媒體是網路公審火上添油的幫凶 　　調查發現，有近五成的民眾是從電視知道網路公審事件，而電視新聞報導的角度多半帶有譴責的偏頗性，導致民眾容易對遭受公審的對象有負面印象，並且透過新聞聳動的標題渲染，會吸引更多人參與，讓原本的網路公審事件再次延燒。 　　◎社群媒體公司、政府都開始動作 　　推特訂定了一套「推特規則」，明文禁止用戶謾罵、脅迫或做出歧視行為，只要貼文被檢舉，就會執行刪除貼文或帳號停權等強制措施。各國政府也紛紛研擬應對的法條，像是加強管制仇恨言論的德國，就立法規定社群媒體公司需刪除涉及違法的貼文，否則將面臨天價罰

款。 　　◎保障言論自由？先具備網路的使用素養吧 　　以法令限制效果有限，還會引發「言論自由已死」、「言論審查」的疑慮，根源的解方是提升是我們的網路使用素養，把網路上發生的事換成現實世界來思考，不會在現實世界做的事就不應該在網路上發生，並搞清楚批評指教與惡意中傷的界線。 　　當我們享受社群媒體匿名所帶來的便利性的同時，是否應負起相對應的責任？是否正確地使用這項工具？透過本書，一一審視社群媒體的功與過，並進一步探索未來可能落實的規範，避免悲劇再度重演！ 本書特色 　　1.本書是由具公信力的媒體針對飽受矚目的社會議題進行剖析，敘事舉例條理分明，具可信度，例如備受矚目的「木村花」事件、遭受性

侵後勇敢出面發聲，反而承受更多網友「二度傷害」的伊藤詩織案例等。 　　2.本書不只是聚焦於發布惡意謾罵或威脅訊息的加害者，團隊更採訪諮商心理師、接觸過個案的律師等專業人士，深入剖析被害者無助的心理、一般人如何在無意之間造成特定人士傷害等諸多面向。 　　3.本書同時注重新的法律規範與「自由應建立於充分的公民素養之上」，期望透過務實手段改善社會的理想。 專業推薦 　　iWIN網路內容防護機構 　　王紹蓉／中山大學行銷傳播管理所所長 　　王雅涵／諮商心理師 　　朱家安／哲學雞蛋糕腦闆、作家 　　吳若權／作家、廣播主持、企管顧問 　　林靜如／律師娘 　　柯慧貞／臺灣網路成癮防治學會創會暨名譽理

事長 　　重點就在括號裡／影評人 　　海苔熊／心理學作家 　　許哲涵律師／律師真心話 　　蘇絢慧／諮商心理師 　　蘇益賢／諮商心理師 　　蘇予昕／蘇予昕心理諮商所所長、暢銷作家 　　（依姓氏筆劃排序）

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新時代心理戰思想：策略與對策

為了解決line刪除資料照片的問題，作者張光瀚 這樣論述：

兩岸正面臨前所未有的戰爭風險，國內並同時出現「心防鬆懈」、「資訊氾濫」、「梗圖蔓延」等三大危機，在面臨中共各種軟硬兼施的心理戰攻勢作為之下，為確保台灣兩千三百萬人的身家生命安全，應予以提出相對應的對策。本論文以研究心理戰的變革為目的，運用以網路為主的國際經典心理戰案例來進行探討，區分第一、二章相關理論與傳統心理戰之分析、第三章「IS心理戰」（恐怖主義vs.反恐怖主義）、第四章「香港反送中社運心理戰」（港府及北京當局vs.香港泛民主派）及第五章「兩岸心理戰」（中共vs.台灣）等三個重大案例為研究對象，第六章「新時代心理戰」，談討箇中心理戰的特點與影響，更進一步研提因應網際網路及社群媒體所帶來的

新的心理戰變革。研究發現計「恐怖主義與反恐心理戰對抗模式」、「香港反送中心理戰對抗模式」、「兩岸心理戰對抗模式」、「衝突是因於誤解或利益，而心理戰是必爭工具及利器」、「社群媒體成為宣傳機器，也成為另類的洗腦武器」及「新時代心理戰，也就是『社群媒體攻防戰』」等六項：研究建議計「善用新時代心理戰，緩解兩岸緊張關係」、「從香港看台灣，警訊正在發生」及「台灣心理戰人才，急需增添新血」等三項。

Google Apps Script雲端自動化與動態網頁實戰(第二版) (附：近280分鐘影音教學/範例程式檔)

為了解決line刪除資料照片的問題，作者呂國泰,王榕藝 這樣論述：

　　網路好評，國內第一本最完整GAS實作中文書最新版！ 　　以13個案例掌握熱門的Google Apps Script雲端神器， 　　從入門到自動化實戰開發與設計！ 　　翻轉工作流程，快速打造雲端自動化系統！ 　　無論是大型公司或中小企業，有些常態或重複性的工作都需花費不少人力與時間。隨著資訊技術不斷進步，利用雲端、網頁系統來管理工作流程已是趨勢，而本書就是運用容易取得的Google應用服務作為自動化流程的基底。 　　強大的Google推出許多免費的雲端應用服務，如Google日曆、試算表與表單、翻譯與語音等，但這些服務皆以各自運作為主，鮮少可互相搭配使用。直到Goo

gle推出了「Google Apps Script」，藉此可讓不同雲端服務間得以互動，以增進日常工作的自動化處理效率。本書就希望引領讀者學習開發出符合需求的自動化系統，減少常態性與重複性工作。 　　‧清楚明確的步驟式教學，以常見的重複性工作流程作為主要範例，如：自動發信系統、出缺席查詢系統、單據控管系統、會議室借用與查詢系統、每日行程通知…等，說明如何將工作流程得以精簡化或自動化。另外，還有全自動多國語言翻譯機、團隊開會日曆、檔案下載列表…等多元案例。 　　‧範例資料庫以Google試算表為主，對於資料的新增、維護、刪除，以及在統計與報表產生較為容易，也有助日後進行各種數據的分析與統計。

　　‧不同Google Apps間的資料傳遞，使序號性資料得以完全掌握，且能將每筆資料轉為Google文件與PDF檔案。 　　‧在Google試算表中藉由自定義的按鈕，使其可輕易執行相關動作。 　　‧結合自動觸發方式，讓所建立的專案得以自動執行，藉此提高工作效率。 　　‧將Google試算表中的資料傳送到普及率最高的LINE通訊軟體，輕鬆就能掌握訊息。 　　‧藉由Google Apps Script使前端網頁獲得Google試算表中的每筆資料，再也不必與他人共用Google試算表檔案。 　　附：近280分鐘超值影音教學/全書範例程式檔

色彩空間於灰階影像上色任務影響之分析

為了解決line刪除資料照片的問題，作者魏自在 這樣論述：

以神經網路進行灰階影像上色任務容易有輸出顏色黯淡之問題，有論文提出此來自於自然影像中顏色機率偏向低彩度之現象。而色彩空間為上色任務中鮮少被研究之主題，我們研究是否該現象於各種色彩空間皆會發生，並發現統計自然影像顏色機率於以基於色環(Hue)與飽和度(Saturation)設計之色彩空間時，該現象之嚴重度遠比在上色任務中常用的色彩空間Lab上統計時來得小。我們以色彩空間定義出發，推論出除了自然影像之統計特性外，此現象之根本原因來自於RGB色彩空間映射到一色彩空間後於各色度上之投影量的差距。 在上述機率方面表現較好的色彩空間中，我們探討他們於上色任務的適合性，推論出其中最適合的色彩空間為H

SL，並針對HSL中HS值之不穩定性以色彩差異的角度推論此現象已被亮度的機率分布自行解決。接著我們基於此色彩空間設計一套簡易而有效的演算法，實驗證明HSL在以像素級損失訓練之神經網路上，在色彩鮮豔度上皆優於Lab。我們也將引用數量相當高的兩篇上色任務論文中的Lab色彩空間調換成HSL，並證明在多種評估指標上皆有顯著進步。最後我們分析HSL在以非像素級損失訓練之神經網路上會碰到的隱憂，供後續研究者參考。