之前在課堂或演講場合上, 時常會遇到學生和聽眾提問: [請問XXX(某種物件)該怎麼收納?]
對於這樣的問題, 我總是說: [我沒看到你家的空間, 所以無法用三言兩語來回答, 因為每一樣東西都有很多種不同的收納方式!]
最近這兩週我忙著幫妹妹做搬家整理, 正好遇上她提出一個要求, 她說自己的圍巾和絲巾很多, 希望能看到它們全掛出來, 因為這樣每天搭配衣服會很開心! 再加上她的新居是租屋, 房東不讓釘牆, 所以我跟她討論後, 建議使用頂天立地架來增加收納空間!
大部分我遇到的人會擔心衣物沾染灰塵, 所以不太喜歡全開放式的收納法, 但是對於我妹妹的習性:
1. 希望展示出來, 每天看了心情好
2. 房內有空氣清淨機, 不擔心灰塵
3. 圍絲巾數量多, 而且不分季節使用頻率高
4. 租屋+地面擺放家具的空間有限, 抽屜數量少
因此採用照片一和二的陳列收納法是最適合她的方案!
為了要呈現出一樣物品多種收納法的意思, 我特別找出之前做過的幾種圍絲巾收納照片來舉例吧! 並稍微解說一下各種整理法有甚麼對應的條件和限制.
直立式收納(直接進抽屜): 適合數量多/ 不介意摺痕/ 抽屜空間多於吊掛空間
直立式收納(吊掛區下方+收納籃): 適合數量少/ 不介意摺痕/ 抽屜空間有限, 但有吊掛區下方空間可利用
捲式(直接進抽屜): 適合厚圍巾/ 深抽平放或立放皆可, 淺抽只適合平放/ 抽屜數量多於吊掛空間
捲式(開放式層板+收納籃): 適合厚圍巾/ 沒有抽屜空間可用
衣架吊掛式: 吊掛空間多於抽屜空間/ 量少/ 不擔心摺痕
還有一種我們比較少遇到的狀況: "平摺" 適合皆為層板的置衣空間, 數量少, 厚重圍巾多於薄款, 這種情況就可以用比擬百貨公司陳列的整理法
看吧~~光是圍巾/絲巾就有超過六種整理法, 其他的物品也差不多意思, 所以如果你想知道 [XXX該怎麼收納?] 時, 最好先想一下自己的習性, 喜好, 該物品數量, 家中現有收納空間長甚麼樣? 而不是看別人怎麼收你就怎麼收, 因為別人的整理法不見得會適合你.
整理沒有統一的答案, 全都在先了解自己
到府預約單: https://forms.gle/JQqqR1sCrNQyJ4bH8
線上課程: https://www.staraca.com/chinese/edu/HOT.asp?tid=746
八月底收納軟裝實體班課程: https://fb.me/e/2wAMxf7hP
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過250的網紅偽學術,也在其Youtube影片中提到,就在前一個月,我為了想要嘗試衣著新風格,在搜尋了資料後,臉書開始大量推播服飾廣告給我,看著看著,腦波就漸漸變弱了。於是….我就被詐騙了😐。這個「#一頁式網站」的數位詐欺,其過程與後續處理,詳情請進下方聲音內容聽我娓娓道來👇 . 台大社會學系孫中興在2020年時,開了一堂「詐騙社會學」課程,探討了 #...
開放式問題舉例 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
從火星探測系統到輔助工業製程,美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用?
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今,已經過了3000多個「火星日」,肩負著火星探測的重要任務,8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的,則是好奇號的 AI 運算系統,其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的,公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業,建立 SaaS 服務,為產業提供 AI 輔助平台,2020 年更獲得 1.3 億美元的投資,拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機,源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件,企業希望導入 AI 優化決策過程,合作中也發現了石化能源產業的痛點,研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品,不僅受到美國石油公司歡迎,日本市場也買單。
有了日本的先例,這套美國研發出的產品,照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題,不料到了台灣卻窒礙難行,甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰?
台灣市場與美國差異大,Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明,台灣產業的先天特性,讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題,以石油產業的產品舉例,在台灣只有中油、台塑兩個客戶,且台灣的石油公司並不做研發工作,多半直接向國外公司購買配方,因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下,研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境,跟重新創業差不多。」張中宜表示,AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師,也要有懂產業製程的專家團隊,龐大的研發費用與對產業專家的需求,讓每一次產品開發都像募資活動,團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點,說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ,第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學,更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮,讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問,執行戰略布局或開發新通路的工作,面對 Beyond Limits 在台灣的難題,團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術,尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關,研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似,痛點都在於漫長的研發過程,就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣,電池配方更要經歷至少半年的實驗,且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型,溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統,研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速,系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇,縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟,以其認知 AI 的核心技術,協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析,並整合作業人員專業知識與數位化作業模式,制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說,透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程,更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外,Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台,投入面板機器手臂維修建議系統的開發,「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業,也與風電廠陸續接洽,但台灣的風電仍在建設階段,缺乏營運經驗,目前的維修需求也不高。」張中宜談到,市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求,且市場密集、成熟的產業,公司在與投資人仁寶電腦的合作中,發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似,而且痛點也類似:包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程,以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發,由廠商提供維修資料與產業專家, Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據,建立資料背後的邏輯推演,系統最終能判斷機器損壞的原因,並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本,對維修人員來說也有可依循的維修建議,長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ,促進升級。
以邊緣運算技術,與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面,Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作,使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術,原理是透過分散式的運算提升效率,達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別,降低反應時間落差。
張中宜舉例,正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置,開始滑手機,異常的人流可能是人群往四面八方散去,產生快速移動的樣態,異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室,大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間,也能避免踩到人臉辨識的紅線,未來希望擴張應用到大樓監控,或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA,認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同,Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ,前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」,而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞,並加以做出決策與判斷,以電池配方為例,將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後,會得出樹種配方組合,再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣,並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合,讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋,輔助人類做最後決策,也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術,張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後,由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差,人類基本上不可能遙控好奇號,而且火星上的數據在這之前是 0,所以數值 AI 也無法運作,為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動,勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統,當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告,2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元,其應用開發仍具高度可能性,Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外,未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程,團隊更積極與社會、產業溝通,讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策,也讓產業正視轉型需求,近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座,持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:台灣數位轉型瓶頸
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:能見度
附圖:BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術,達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說:BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源:https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
開放式問題舉例 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
十年養成玉山AI力,下一步瞄準零接觸金融
為實現「科技的玉山」目標,玉山培養千人科技聯隊,其中包括資訊處800人組成的「神經系統」、智金處100人組成的「AI大腦」
文/王若樸 | 2021-08-16發表
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今年5月疫情爆發,政府啟動勞工紓困專案,「短短幾天,玉山就湧入數十萬件申請案件!」玉山銀行董事長黃男州回憶。
但在短時間內,玉山就一條鞭消化這些爆量申請,撥出60、70億元貸款,甚至不動用大量人力就能完成。他們靠的是機器人流程自動化(RPA)和AI,自動審核超過80%的申請案件,黃男州驕傲地說:「這就是科技的力量!」在這之中,AI更是一股重要力量。
比如2年前,玉山已開始將AI落地到金融服務中。他們自建信用卡盜刷偵測模型,0.1秒就能判斷信用卡是否被冒用,一天用上數十萬次,一年更省下上億元的損失。
不只如此,他們也自行開發理財認知偏好推薦AI 模型,能根據客戶承受風險等級和交易紀錄,在7秒內推薦最合適的5檔基金。
就連貸款,也高度仰賴AI。玉山利用機器學習打造零人工介入的線上貸款流程,最快58秒就可撥出款項。在風控領域,更用AI加速黑名單掃描、風險評估,甚至是辨識詐騙帳戶,精準度還比傳統人工方法高出40倍。
玉山AI力不是一夕成軍,而是十年養成
玉山AI遍地開花,可不是一夕成就。
回到2012年,玉山啟動第三個十年目標,要從服務的玉山、專業的玉山,邁向科技的玉山。那時,原本100多人規模的玉山資訊處,已開始大動作延攬人才,成為玉山千人科技聯隊的濫觴。
在技術研究和實作方向上,也開始轉變。2013年,玉山大舉將資料分析成果應用到數位業務,兩年後更成立創新發展中心(IDC),來觀察新技術。
那一年,2015年,玉山進一步調整關鍵組織,一方面專注發展新業務領域,一方面將AI技術落地到實務場景中。他們成立數位金融處,設置全臺第一個金融數位長職位,來專攻數位金融服務。數金處瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融三大目標,要讓金融如水電便利、走到顧客生活中,還要用AI來優化服務流程。
這也是首次,AI罕見地出現在玉山重要業務組織的任務中。數金處誕生後,也成為科技聯隊一員。
不只調整組織,玉山在基礎建設上,也往AI靠攏。2016年,玉山開始設計新核心系統、制定4年汰換上線計畫,除了將老舊的程式語言COBOL,汰換為時下熱門的.NET和Java語言之外,更重要的是,將原本大型主機的「大核心」模式,轉換為小核心的微服務架構和開放式平臺。如此一來,玉山就能更快速更迭服務,也更容易共享資料,讓後續的AI模型開發更便利。
2017年,玉山進一步著墨新技術研究。他們成立創新實驗室(Innovation Lab),來鑽研AI、區塊鏈、身分辨識、電子支付等前瞻技術,同時下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,來鞏固技術人才資源佈局。
2018年,迎來了玉山AI力養成的關鍵轉捩點。
當時,他們率先全臺成立科技長辦公室,定調金融AI發展藍圖,還終止多個不乏達上千萬元等級的專案,改將資源投注在AI上。那年,玉山開始打造自家機器學習即服務(MLaaS)平臺,成為後來AI落地的關鍵基礎設施之一。
但設立科技長辦公室還不夠。2019年,玉山還成立專責單位,將運作十多年的大數據分析團隊CRV,正式轉型為負責開發AI應用的智能金融處,成為內部AI供應商,要將AI融入到玉山各個業務中。
這兩個組織,也陸續成為玉山科技聯隊的核心成員,形成科技聯隊資訊處、數金處與智金處的鐵三角架構。至此,玉山AI組織到位、關鍵團隊正式成形,成為「科技的玉山」中一股重要推力。
神經系統、AI大腦相互分工,下一步瞄準零接觸金融
這個科技聯隊規模達上千人。黃男州進一步解析,科技聯隊有四大成員,包括800多人組成的資訊處與信用卡處IT團隊、100多人的數位暨客群處、100多人的智金處,以及30人的資安處。
如果資訊處是玉山的神經系統,負責串起各種業務流程,那麼,智金處就是「玉山的大腦系統。」黃男州比喻,這個AI大腦專門解析大量資料,用機器學習將資料轉化為有益業務的AI系統,優化服務。
而玉山之所以敢大力嘗試AI,是因為科技聯隊中,有個扮演「煞車角色」的資安處。這個部門規模雖小,但負責檢核IT應用安全性,成為創新的煞車。黃男州甚至形容:「如果沒有煞車,大家只會慢速前進!」正因為有它,科技聯隊才敢加速,才敢創新,甚至是嘗試AI新技術。
不只如此,對玉山AI大腦來說,他們還有顆很重要的強韌「心臟」,也就是去年上線的新核心系統。黃男州指出,開放式新核心平臺主打交易、會計分離,能處理更大量的交易,與一年前相比,交易量成長可達50%,尖峰時段甚至更高。
這對AI大腦有著深遠影響。因為,更多的交易量,意味著更多的資料,「大腦也就更聰明。」
他甚至直言,核心系統上線後,迎來了AI應用大爆發的寒武紀:在行銷面,AI可以找出顧客下一個最需要的產品、分析顧客生命周期對玉山的整體貢獻,在風控面,AI可以快速掃完幾百份報紙、找出關鍵名詞建立黑名單,也能快速揪出信用卡盜刷交易、即時阻擋。
甚至還能優化客服中心,「客服通話一定要真人嗎?人工語音也能回答很多問題,」黃男州還舉例,透過語音轉文字,還能大規模檢驗客服品質、改善客戶服務。
不只如此,對他來說,AI還能自動化更多流程,舉凡財富管理、申請貸款、開戶等原本需要人工處理的業務,都包括在內。玉山也預告,零接觸金融是他們下一個發展目標。
玉山金控科技長張智星更透露,未來還要以NLP為核心,來發展AI客服,以及其他金融業務的流程自動化;只要主管機關開放,玉山就會用技術力轉化為零接觸金融服務。
這些遍地開花的AI應用,不是偶一為之。在各種AI服務落地前,玉山早已大動作重整組織、調整文化,組成100多人的AI開發團隊,來打造專用技術平臺,提供源源不絕的AI活水。接下來,我們將從戰略面、組織面、技術面來剖析玉山AI力。
AI如何成為科技玉山的重要力量
2012年
啟動第三個十年目標:科技的玉山
2013年
開始將資料分析成果運用到數位業務
2015年
成立創新發展中心(IDC),研究新技術;成立數位金融處,設置全臺第一位金融數位長,瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融,要用AI槓桿優化金融服務
2016年
開始設計新核心系統架構、擬定4年上線計畫,要從大型主機的「大核心」邁向微服務架構的「小核心」,該架構也讓資料分享更容易
2017年
成立創新實驗室(Innovation Lab),研究區塊鏈、AI、身分辨識、電子支付、大數據和AR/VR等六大技術,下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,鞏固技術人才資源
2018年
鎖定AI,領先全臺金融界成立科技長辦公室、設置科技長,開始建立專屬AI生產技術工具
2019年
原有大數據分析團隊CRV轉型為智能金融處,由科技長擔任處長,專門打造AI應用;科技聯隊鐵三角正式成形
2020年
新核心系統上線,開放式平臺特性將交易、會計分離,一年後交易量比舊時代成長至少40%至50%,更多資料有益於AI分析
2021年
智金處內部改組,強調服務落地及相關法遵風管;至此,玉山AI已在賦能、風控、流程、行銷、服務等5大領域遍地開花
附圖:玉山銀行董事長黃男州形容,玉山千人科技聯隊中的智金處是玉山「AI大腦」,負責解析大量資料、打造更聰明的金融AI服務。(圖片來源/玉山金控)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/146179?fbclid=IwAR1ZGGV7rmCLnHqS3zT4JWw8IKtEqnDuzIW2doXP30OKL6uVHeAL0j-TzhY
開放式問題舉例 在 偽學術 Youtube 的精選貼文
就在前一個月,我為了想要嘗試衣著新風格,在搜尋了資料後,臉書開始大量推播服飾廣告給我,看著看著,腦波就漸漸變弱了。於是….我就被詐騙了😐。這個「#一頁式網站」的數位詐欺,其過程與後續處理,詳情請進下方聲音內容聽我娓娓道來👇
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台大社會學系孫中興在2020年時,開了一堂「詐騙社會學」課程,探討了 #詐騙和信任(信賴)此息息相關的生活現象,詐騙與信任是一體的兩面。課程蠻有趣的,橫跨自我、愛情、家庭、教育、職業、政治、經濟、宗教等領域,以論述人類社會乃建立在信任的基礎上。而孫中興的論點是,反過來看,欺騙卻也是有功能啦,除了人際互動中的各種立場的策略實踐外,它似乎也是某種通往更好的真實與真相的試煉。或許下次我會換別間購物網站試試看…
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//// 完整論述 ////
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▓ #數位社會中的消費行為
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在Shoshana Zuboff的《監控資本主義時代》序文中,他從資本論的基礎提出,資本主義中的市場因素:勞力、原料、土地之外,數位時代中的商品與消費,以數據庫、物流、感官美學取代了傳統真實商品做為經濟的引擎,我們已經不是消費者(現在聽起來還蠻「公民」的),我們僅僅是被監控的對象。
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從2019年的社群數聚報告來看,社群媒體Facebook、Instagram和LINE的改革,持續增加社群軟體功能,社群不再僅限於交流,還多了「電商」身份。無論是開放式或是封閉式的網站,更多的商品購物行為在社群媒體上發生,當然也會帶上社群媒體的媒介化色彩,例如及時、互動、視覺化、感官化,還有萬惡的演算法。
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於是,在上述的基礎上,網路購物蓬勃發展,其傳播性、便利性與隱蔽性,且不受時間與空間的限制,使得交易量逐年顯著提升。然而,面對如此蓬勃的交易平臺,許多詐騙者開始混雜其中,謀取不法利益。詐騙的方式不但多樣化,且經常隨著數位技術的改變,令人防不勝防。
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▓ #一頁式廣告的詐欺
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大概也是因為我自己想要購買一些新年新衣,在搜尋、在傳訊、在聊天(?)時,提到了些關鍵字,大量的服飾廣告就出現在我的臉書與IG上啦。腦波弱加上先前電商購物的經驗,我就入了「一頁式網站」的坑了。總之經歷了各種令人心寒的過程,退貨與退款終於進入流程(但還不知道會不會真的成功退款)。
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大家要記住下面五個一頁式網站廣告的特徵:沒有公司地址與電話、售價明顯低於市場行情、常用限時倒數方式吸引購買、免運與7天鑑賞期、只能貨到付款。如果有問題,通常找不到賣家,所以請找「寄件者」、「物流業者」處理退貨與退款,如果遇到刁難,就盡量盧他吧~ 而購物前的自保查詢真的是非常重要。(數位時代做人好難)
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▓ #信任的社會學
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從社會學來看看這種詐欺現象,但先談談信任。Georg Simmel認為社會的開始始於互動,最基本的互動形式就是「交換」,尤其是以貨幣為中介的交換,這種交換離開信任就無法進行,這也就是他談《貨幣哲學》的問題意識:整個社會的運作離不開信任(Möllering, 2001)。
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王怡文、黃光國等(2007)也提出了以華人的關係主義(relationism)為預設的 #五種本土信任原形(prototypes),其中兩種是屬於關係網絡內的社會信任,包括:基於血緣關係的血親信任及根植於情感與認同的滋生信任。
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另外三種是屬於關係網絡外的社會信任,其一是:常民在文化實踐中累積的習俗,形成的習俗信任;其二是:奠基於專業知識與能力的專業信任;其三是:基於利益最大化的理性計算,形成的制度信任。社群電商化的購物信任與詐欺,就是文化實踐累積不夠,專業知識與防範機制也不足的結果XD
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▓ #欺騙的社會學
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詐騙又有什麼社會學呢?Barnes(1994)指出,詐騙在社會學的意義上,實際上是社會制度的建構與維持所必需的。沒有謊言的存在,就沒有「真話」的概念,真實是在與虛假的對比中產生的。在社會學家看來,說實話有著實用的原因,即維持社會的正常交往。同樣,撒謊也有著類似的實用意義,例如「#自我感覺良好」、「#善意的謊言」等等。所以說,謊言就要以言者的動機來評斷其道德上的善惡。
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因此,詐騙的動機是多元複雜的。Barnes舉例,在政治界中謊言如家常便飯,常被認為不需受譴責;而在一些模糊的領域,如法庭、廣告、官僚體系,人們既期待聽到實話,也期待聽到謊言。進一步的,在一些明白要求說真話的領域,如自然科學等知識領域,對撒謊則相當不寬容。
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總體而言,從社會學的角度來看,Barnes認為,誠實與信任固然是人際關係的基本構成要素,但現代文明的一些制度,正是在信任缺失之下而繁榮茂盛。例如「合同法律制度」,正是拜社會缺乏信賴所賜。從這種意義上說,我很贊成Barnes對詐騙的曖昧性、禍福參半的斷言。目前一頁式網站詐騙尚無完整的約束制度,這也反映出全球技術社會中的有待努力的方向。
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#參考文獻
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1. J. A. Barnes. 1994. A Pack of Lies: Towards a Sociology of Lying. Cambridge: Cambridge University Press.
2. Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power: Barack Obama's books of 2019. Profile books.
3. Möllering, G. (2001). The nature of trust: From Georg Simmel to a theory of expectation, interpretation and suspension. Sociology, 35(2), 403-420.
4. 王怡文, 陳亮全, & 黃光國. (2006). 華人社會中的信任策略. 本土心理學研究, (25), 199-241.
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開放式問題 ,即讓被問者可以自由回答的問題例如:問者:「張工,你平時有什麼愛好?」。被問者:「有時候工作累了,我會去跑跑步」。這類問題沒有具體答案 ... ... <看更多>
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什麼是開放式問題? · 事件你認為這種方法最大的挑戰是什麼? · 地点: 你聽說過這個活動嗎? · 為什麼你選擇成為一名作家嗎? · 时间你最後一次主動解決問題 ... ... <看更多>