《 動態數據視覺化扭轉偏誤 》

 

探討如何利用動態數據視覺化，挑戰大眾對全球發展的既定偏見。

發現即便是一流的大學生，對於世界現狀的認知也往往落後於現實，仍停留在「已開發」與「開發中」國家二分法的過時觀念中。

透過展示數十年來各國在平均壽命、生育率與收入上的變化，羅斯林證明了全球正朝向健康與富裕的目標銜接，貧富鴻溝正在縮小。

為了讓大眾正確理解世界，政府與機構應開放公共統計數據，使其變得更易於檢索與理解。

最後，呼籲透過科學數據的普及來消除迷思，協助決策者與大眾建立更符合現實的全球觀。

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資料來源:

1.Hans Rosling(2015)TED 中英雙語字幕:  用前所未有的方法詮釋數字統計

https://www.youtube.com/watch?v=G1s0F_uF9pI

Hans Rosling(2007)The best stats you've ever seen

https://www.youtube.com/watch?v=hVimVzgtD6w

2. 漢斯．羅斯林( Hans Rosling), 奧拉．羅斯林(Ola Rosling), 安娜．羅朗德(Anna Rosling Rönnlund)(2018)(2025)

真確：扭轉十大直覺偏誤，發現事情比你想的美好，先覺

(Factfulness: Ten Reasons We’re Wrong About the World--and Why Things Are Better Than You Think) 

https://www.books.com.tw/products/0011021742?sloc=main

1. 二分化直覺偏誤

2. 負面型直覺偏誤 

3. 直線型直覺偏誤

4. 恐懼型直覺偏誤

5. 失真型直覺偏誤

6. 概括型直覺偏誤 

7. 宿命型直覺偏誤

8. 單一觀點直覺偏誤 

9. 怪罪型直覺偏誤

10. 急迫型直覺偏誤

   《 大數據帶來的改變與隱憂 》

 

探討大數據如何從根本上改變人類觀察世界與解決問題的方式，強調其價值在於能看見小數據無法呈現的全新洞見。

透過將位置或坐姿等日常資訊數據化，人類得以發展出機器學習，讓電腦能自行從海量資料中歸納規律，應用於自動駕駛或醫療診斷等領域。

然而，也警示大數據帶來的隱憂，包含:預測性執法對自由意志的威脅，以及自動化演算法可能導致的失業問題。

我們正處於這場變革的開端，必須學會主動掌控技術而非被其奴役，才能在資訊洪流中提取智慧。

這不僅是技術的演進，更是人類重新定義資訊價值，並提升社會福祉的重要契機。

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資料來源:

1.Kenneth Cukier(2015)TED 中英雙語字幕: 「大」數據是「好」數據

https://www.youtube.com/watch?v=DbUuqlPY_Hs&list=TLGGbcXcmdSXkosxMTAzMjAyNg

2.麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)、庫基耶(Kenneth Cukier)(2013)(2018)大數據：「數位革命」之後，「資料革命」登場： 巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新，天下文化

(Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)

(大數據時代－生活工作與思維的大變革)

https://www.books.com.tw/products/0010783308?sloc=main ;

https://www.tenlong.com.tw/products/9787213052545

3.Kenneth Cukier

https://www.hbrtaiwan.com/author/2024/kenneth-cukier

《經濟學人》雜誌資料編輯，巨量資料思潮評論員，經常於《紐約時報》、《金融時報》、

以及《外交事務》期刊發表財經文章。