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夏和熙 觀玲的女力強化研究所 林凱鈞
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重要專訪！前疾管局長蘇益仁
＃萬華隱形感染者少則1500多則5千
＃建議熱區圍堵普篩補破網
＃否則614恐怕再延長
＃繼續往中南部擴散出去
＃疫苗政策最失策
＃善用大數據科學防疫
＃建議半導體產業可自費施打
❤️為大家做重點摘錄～～
♣️ 延長三級警戒到614，意謂什麼？
A：經過兩週三級警戒＆民眾自主封城，＃台灣疫情並未有效控制下來。
疫情正持續往中南部擴散，很多都有萬華的影子。這是5月初萬華茶室群聚爆發，＃政府沒斷然採取圍堵普篩手段錯失黃金時機的後果，應該立刻亡羊補牢。
♣️ 怎麼做？圍堵普篩？意思是封區？
A：是，＃萬華應該盡快圍堵普篩。
大家不喜歡封城封區的說法，事實上萬華區過去這段時間已形同封鎖。政府可以縮小範圍做普篩，精準鎖定那幾條街。
因為現在的萬華不僅沒清零，還以每天50人左右的染疫速度在增加。＃以前陳時中只會報流水帳昨天終於說出他的擔心--＃隱形傳染鏈，萬華人口18萬，我保守估計有1500個隱形感染者，多一點可能5000。＃再不做六月底可能還要延長！
♣️疫情也嚴重的新北呢？
板橋？
A：板橋疫情嚴重，但不像萬華那麼集中，比較不好做。不過現在既然有快篩站，如果快篩者都留下資料，大數據一定可以看出分佈的確診熱區，找到它，劃定範圍，一樣盡快圍堵通通都篩。
一定要科學防疫。＃我覺得台灣最可惜的是沒有好好利用我們很棒的大數據軟實力。
（🎙️我提到校正回歸代表的篩檢/確診時間差，也是破口，等待期間可能疏於防備，有外商公司負責大數據分析朋友建議，＃用大數據繪製疫情即時地圖，＃快篩熱區以黃燈顯示，＃快篩陽性以橙色燈號提醒，＃PCR確診以紅色燈號警戒，像空污高溫水情等燈號讓民眾有所參考自我警覺。蘇前局長高度贊同。）
♣️各有好幾百個確診卻失聯的、不明來源感染的，也是破口。還有染疫病程加快，重症變多，連三天六人死亡，您怎麼看？
A：疫苗！＃疫苗是和新冠疫情奮戰下去長期共處的唯一解方。如果這一波圍堵阻斷可以降到每一天二三十人染疫，同步趕緊打疫苗，到全台人口三四成都施打，就算還有染疫就像流感化了，至少不會重症死亡。
所以只要有疫苗，我鼓勵大家趕快去打。尤其我建議產業，像半導體產業，應該讓他們可以自費打。＃這是台灣經濟的大問題現在不處理接下來問題就要顯現出來了。
♣️但現在疫苗根本不夠，想自費也沒得打！
第一波AZ就算一人一劑，只涵蓋免費施打前五類優先族群多一些。六七類的65歲長者350萬、有慢性病若染疫可能致死族群384萬，計730餘萬，＃死亡風險最高但要等到六月才有疫苗打，莫德納也僅200萬劑；＃要再另外等三個月的國產1000萬劑更是遠水救不了近火，數量遠遠不足全台2300萬人所需的4600萬劑。
A：＃這就是政府防疫最失策的地方！我不知道到底防疫中心在什麼想，這是能力和思考邏輯的問題。你說等到八月，＃沒做三期的國產疫苗大家敢不敢打，打了以後要出國，＃國際認不認可能不能出去都不知道。
♣️雙北醫療看似快崩潰，北市聯醫工會發出求救信，說院內感染又過勞，一線快撐不住，柯文哲向中央喊話說有確診者在市區繞了好幾圈找不到病床可以入院。您怎看？
A：建議快篩不要再讓醫院的急診室篩，挪到外面去，空出醫療人力。
醫療重新調整， 檢疫旅館、加強版集中檢疫所、專責醫院、醫學中心，確實做到無輕重分級。收治無症輕症確診者場域，無須再一人一室，甚至可以統舖便於更多收容和治療管理。
＃做不好超前部署至少要會補破網
＃挺企業撐家庭救弱勢蘇貞昌在哪裡
2021.05.26 蘭萱時間 專訪【解讀疫情大數據】蘇益仁 教授
#節目預告
疫情最新！現場分析！
2021/05/26 週三，上午七點到八點【專家談健康】單元
全國三級警戒延長到6/14，
但這波疫情，延到6/14，就真能控制下來？
校正回歸背後，時間差造成的破口如何補上？
節目特別邀請到
前疾管局長 蘇益仁 教授，
來和大家盤點解讀疫情大數據的真相！
敬請準時收聽！
祝願各位聽友都平安健康，
鎖定「蘭萱時間」，
帶給大家全球和國內最新消息。
#全台三級警戒延長到0614
#勤洗手 #少出門 #戴好口罩
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【蘭萱時間】
FM103.3 #中廣流行網，每周一至五早上七點到九點。
節目提供元氣早餐般豐盛營養的資訊，讓聽眾朋友擁有滿滿的活力!
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FM96.3 金門
看見數據的真相 - 有那些東西可以讓我們看見騙局~ 《飛磚夜說》
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有那些是我們常見的數據工具，我們在節目中介紹給大家～
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如果你對這個話題有興趣！
歡迎在下方提出你對本次題目有什麼問題想問～
飛磚會在節目中回應各位～
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可以到這 - 在這的算力計算器比較好用~
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面對家人、朋友、上司、同事——我們都有可能說謊；但搜尋行為可不會。Google分析師用大數據推翻人們的既定印象，讓你不安、驚訝、捧腹大笑的真相！ ... <看更多>
Jun 4, 2017 - 看見數據的真相- 有那些東西可以讓我們看見騙局~ 《飛磚夜說》======================有那些是我們常見的數據工具，我們在節目中介紹給大家～-如果你對 ... ... <看更多>
數據的真相 在 [心得] 數據、謊言與真相- 看板book - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
圖文版本
https://slowquick.xyz/big-data-internet-can-tell-us-who-we-really-are/
我們的直覺，常常是錯的。
數據不只是揭發已然發生的狀況，更能夠作為一種預測工具，
透過數據分析，可以得到我們真正想要知道的事情。
這本書，希望透過大數據的分析，能知道，人們實際做了什麼
而不是他說了什麼，從而了解真實需求，探究更多的可能。
作者也期待這種分析，能讓原本的社會科學，漸漸成為真正的科學，並改善我們的生活。
這本書主要的數據分析方式之一，
是以搜尋引擎所帶出來的大量數據，來探討可以怎麼樣的運用，怎麼去辯知真偽。
人會說謊，大數據不會
透過搜尋引擎這種匿名的行為，是真實的需求，
不會有人去找本身並不需要的需求，因此也沒有說謊的理由。。
問對問題，探究更多的可能
要從數據中獲得寶貴資訊，最關鍵的一點是：你必須問對問題。
而大數據有四大關鍵力量可以協助：
⒈大數據能讓你將數據切割分解，讓你見微知著及獲得具體的見解。
⒉新的資料來源通常包括新類型的變數，比現存變數更能幫助我們了解複雜關係，
並充分利用。
⒊新的數位資訊能提供我們生活的真實樣貌 (誠實)，
而非我們希望自己呈現給外人的形象 (摻雜謊言)。
⒋大數據易於與實驗結合，使我們能測試因果關係，而非僅是相關性。(A/B test)
挖掘真實需求，破解錯誤認知
顧客告訴你的想法，不一定是真實需求
對企業來說，真正有用的數據，是藏在顧客的消費行為、模式當中。
很多的事實是和我們一般來說的認知有差距，書中很詳細的說明一些例子，像是
* 血統越純正的賽馬，越容易拿到冠軍？
* 歐巴馬當選是代表不再有種族歧視嗎，
* 川普的當選代表了什麼
* NBA選手都出生於貧困之家，因為那是少數可以賺大錢的路
* 為什麼有些地區的人民會想辦法不繳稅
* 哪裡是養育小孩的最佳地點
* 因為分數差一點而上到不同學校的學生，是否影響會很大？
* 同性戀者的數量、民眾對恐怖份子的強烈仇恨、新聞標題的吸引程度
關於資料搜集，越多越好嗎？
要做出正確的決策，倚賴的並非是「大量」的數據， 而是更具關聯性的數據。
數據量不是最重要的，必須要知道他的因果關係，數據之間彼此的關係
關於數據預測與測試
若從我們的生活經驗就能判斷答案，那麼測試就不會有價值。
更有效率且風險及成本更低的方式進行 A/B 測試
知道「為什麼」重要嗎？ 數據讓我們更了解人性，但是做預測，只需要知道怎樣做有效，不需要知道「為什麼」有效。
統計學能夠繞過未知的原理，先得到結果。然後再用結果去找原理。
透過A/B 測試，能夠運用大量的小型測試，去知道哪些調整能夠達成更佳的效果，
這種方式，往往是很難事先去預估得到的。
而這種方式，也是新型數位大數據的超大優勢。
找分身的預測法來進行預測
找尋有多個因素相同的分身，來做預測的實驗。
隱私和監管會是個問題
預測和隱私怎麼平衡，哪些東西不該用預測監管，是一個隱含很多重要問題的議題。
大數據有道德風險
書中也提到了一個大數據衍生出來的議題 - 道德危險。
因為人不知道自己的言論在大數據上呈現的歸類在哪一類 ?
數據的不可靠性
數據是機率、傾向，卻不是每一個人的選擇。在使用上只能參考。
最好的方式是用數據分析，搭配著傳統的知識。
作者認為，要協助大數據發揮最大作用，通常需要一種特定秘方，
也就是小數據 - 人類的判斷和小型調查。
結論
若想以數據來革新一個領域，最好進入一個傳統方法效率極差的領域
整體而言，除了有些部分比較繁瑣外，
這本書應該可以增加對於數據分析和大數據的一些想法。
有興趣的人可以看看。
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