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某一天,開始了

Archive for 五月 2013

自然環伺的花園小屋

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本文出處:This House Is Built To Be Constantly Reclaimed By Nature
作者:ZAK STONE

阿爾卑斯山一間度假屋閒置倉庫改造後,成為全球極具吸引力的花園小屋。

由建築事務所act_romegialli打造這棟「綠盒」,因為週遭各處都是植物,幾乎像是森林已主宰這間房屋,從某些角度望過去,唯一尚有人跡之處,只剩下突出的煙囪和玻璃門。

可是在看似蔓生的背後,其實植物品種皆經過精心挑選,聲明稿中強調,「週遭一年四季都有花朵綻放」,主要屋頂上以忍冬及牽牛花為基礎,支持蛇麻草及黃金冠生長,地面上亦有纈草、天竺葵及多種一年生植物。

建築師指出,室內「則維持簡樸,以鍍鋅鋼材製作廚房、松木製成地板與大扇拉門,窗戶由未塗漆的鍍鋅鋼材為材料,供水管線也很簡單」,室內共有廚房、餐廳和工具間。

各位的花園小屋若能如此美麗,肯定要善加利用,千萬不能浪費。

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Written by Leonard Chien

五月 30, 2013 at 13:58

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矽谷缺乏平價住宅

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本文出處:Silicon Valley Lacks Affordable Housing
作者:BILL BRADLEY

過去幾個星期,主流媒體紛紛聚焦於美國矽谷的錢潮,原因並非蘋果公司的稅務問題,而是所得差距已經失控,且當地欠缺平價住宅。

Norimitsu Onishi在《紐約時報》寫道,科技業所得落差引發房地產業興盛,迫使民眾搬離矽谷;Matt Yglesias則在Slate網站指出,所得落差確實存在,但房地產業並未蓬勃發展。(不過兩人均未提及聖荷西地區民眾無家可歸比例很高

無論各方說法為何,隨著資金湧向矽谷,所得落差的確持續擴大,至於房地產是否暢旺則意見分歧,非營利組織「北加州屋宅協會」(NPH)政策主任Michael Lane表示,「房地產的確發展迅速,但僅限一般市價的公寓,且大量集中於聖塔克拉拉郡」。

這正是矽谷房市問題的關鍵,市價公寓眾多、平價住宅稀少,況且NPH與「都市棲地」組織去年發表的報告中,預估未來十年內,矽谷67%的新增就業機會年薪均低於五萬美元。

這樣的生活條件並不差,但若就業中心附近缺乏平價住宅,交通工具選項又受限,就成一大問題,例如每天通勤至聖馬提奧郡的勞工之中,超過45%的年薪不及四萬美元,矽谷科技公司聘請的工友、保全、行政助理,收入皆屬於這個族群;週遭的零售商家與服務業亦然。Michael Lane指出,「由於缺乏包容性土地區分政策(inclusionary zoning),在這些市價開發案中,很難納入平價住宅,而且這些開發案共有多個階段,故未來將出現數千棟市價公寓,卻無平價單位」。

平價住宅不足問題影響廣泛,這些員工若在公司附近找不到合理價位的住處,只能到更遠處找屋,由於許多就業中心並無大眾運輸系統,造成當地時常塞車,結果就業機會、車流量、溫室氣體排放量變化呈正比。

所有科技公司都明白矽谷平價住宅不足,Michael Lane表示,「各方都知道這項問題存在」,但也欠缺可傳遞市場訊號的公共投資,「無論是地方、區域或州政府層級,都需要增加經費,加州各級單位先前都刪減平價住宅經費」。去年加州州長Jerry Brown廢除州內興建平價住宅的專責單位,並終止一項法律,讓區域機構無法再利用房地產稅資助平價住宅及商業開發案。

「灣區草案」(Draft Plan Bay Area)因為短視,可能使情況更加複雜,這項方案由「灣區政府協會」及「大都會運輸委員會」擬定,於4月2日發布,提出「永續社區策略」一詞,理論上聽來很好,希望在轉運站附近增加更多住宅與就業機會,並保存農業及公園空間,但Michael Lane指出,方案內對於預期新增就業機機分布不均,95%的住宅成長比例集中於15座「優先發展」城市,若地點更加平均,或許能在所有轉運樞紐附近規劃更多平價住宅,可是在目前計畫內,無法兼顧低薪就業機會成長及必要平價住宅。

矽谷如今手邊一團混亂,缺乏平價住宅迫使許多員工外移,再加上大眾運輸系統不便,導致許多人開車上下班,有些人甚至七成所得都花在交通與住宅上,Michael Lane的言論令我覺得,政府已徹底放棄平價住宅,且「灣區草案」也得大幅修正,才符合長期發展趨勢,因此究竟誰該負責投資社區及平價住宅?或許蘋果能把部分省下的稅金用於開發住宅。

Written by Leonard Chien

五月 27, 2013 at 17:08

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政策因應寂寞成災?

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本文出處:Is Loneliness a Public Policy Problem?
作者:Zach McDade

《新共和》雜誌最近刊載一篇精彩文章,介紹科學家正在研究寂寞造成的負面生理反應

研究指出,寂寞(或對親密的渴望)會造成諸多病症惡化,包括阿茲海默症、肥胖、糖尿病、高血壓、心臟病、神經退化疾病、癌症等,長久以來,美國三成民眾都表示「與他人並不親近」,且比例持續增加,成為部分人士眼中的社會衛生危機。

寂寞看不見也摸不著,公共政策研究人員與官員值得為此花費心思嗎?以下提出三大理由。

首先提供背景知識,感覺寂寞會產生錯誤的荷爾蒙訊號,改變腦部分子結構,文中指出,「造成眾多」體內系統錯亂,因此部分人士認為,寂寞致死風險甚至與吸菸相當。

根據這項研究,誰比較容易受寂寞影響?女性多於男性、黑人多於白人,還有教育程度較低、失業、退休、與眾不同者,換言之,這些人也容易受到長期失業貧富差距長期貧困孤獨等衝擊。若寂寞會造成病情加劇,也會阻礙他們參與經濟與社會上具產能的活動,進而讓人更寂寞。

基於以下三項因素,寂寞應列為公共政策議題:

  • 寂寞引發惡性經濟循環,經濟孤立民眾更加遠離體制,損耗生產力與社會及衛生系統資源。
  • 對於身陷困境的人們,我們常用冷漠的統計數字帶過,如貧民比例、失業率、勞動力參與率等,但關於寂寞的新研究突顯出,受苦群眾其實具備真實、人性、激動的一面。
  • 科學提出寂寞與心理、生理、經濟處境相關的證據,提醒我們社會問題橫跨眾多學科,且政策必須涵蓋眾多研究、方法與策略。

寂寞或許不是當今最急迫的公共政策議題,但若能考量這些社會經濟領域內鮮少討論的病痛,公共政策將更周詳、更健全、更彈性。

Written by Leonard Chien

五月 25, 2013 at 08:50

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值得深思的海量資料

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本文出處:Think Again: Big Data
作者:KATE CRAWFORD

「海量資料」是當今最流行的用語,也是科技界對世上各種棘手難題的萬用解答,意指藉由分析龐大資訊後,歸納出模式、精闢見解,並預測複雜問題的答案,聽來或許有些無趣,但無論是阻止恐怖份子終結貧窮拯救地球,海量資料支持者都深信可迎刃而解。

在《Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think》一書中,兩位作者寫道,「對於氣候變遷、根除疾病、促進良好治理與經濟發展等全球迫切問題,海量資料均可提供部分答案,為社會提供眾多好處」。

只要握有足夠數據,例如iPhone內部資料、雜貨店購物內容、網路交友檔案、全國匿名醫療紀錄,電腦運算即可拆解這些原始資料,從中挖掘出無數見解。美國歐巴馬政府亦傾力投入,於5月9日「首開先例」,公開「過往無法取用或管理的資料」,供企業家、研究人員及大眾使用。

歐巴馬總統表示,「我們希望促成更多民間創新與發現,因此史上首次釋出大量美國資料,開放人們輕鬆取用,優秀企業家也已開發出眾多用途」。

可是海量資料的威力是否名實相符?在龐大電腦數據裡,是否真能揭露人類行為的秘密?《外交政策》雜誌邀請麻省理工學院「公民媒體中心」成員Kate Crawford,說明數字背後的真相。-編按

「只要資料足夠,數字自會說話。」

不可能。海量資料支持者希望我們相信,在程式碼字裡行間與巨大資料庫內,必有客觀及通用的見解,能解釋人類行為模式,包括消費情況、犯罪或恐怖主義行動、健康習慣、員工產能等,但他們卻總不願正視缺點。數字不會說話,資料不論規模大小,仍受人類設計限制,Apache Hadoop軟體架構等海量資料工具亦無法排除偏斜、落差與假設錯誤。當海量資料試圖歸納社會狀態,這些因素影響格外顯著,但我們卻常誤以為分析結果比個人意見更客觀。其實海量資料、個人觀感及體驗皆然,充滿偏見及盲點,可是許多人卻以為資料愈大等於愈好,也以為關聯即是因果。

例如社群媒體常成為海量資料分析主題,其中也確實充斥大量資訊,據稱從Twitter資料裡可見,人們離家愈遠愈開心,且情緒在每週四晚上最低落。可是我們必須懂得質疑資料背後真正的涵義,例如「皮猶研究中心」指出,美國只有16%的成年網路用戶使用Twitter,亦無法如實代表社會結構,通常年紀較輕、較集中於都會區。此外,許多Twitter帳號均為自動機器人或假檔案,近期估計總數可能高達2000萬,因此討論如何從Twitter分析輿論之前,得先釐清這些反應究竟來自真人或電腦演算式。

縱然各位相信絕大多數Twitter用戶均為真人,偏見依然存在,例如為分析2013年澳洲網球公開賽中,人們在社群媒體對哪些選手「看法最佳」,IBM透過「社會觀感指數」,大量分析Twitter訊息,結果由Victoria Azarenka奪冠,但許多訊息提到她時,都在批評濫用傷停時間,如此看來,很難相信IBM的演算式確能反映現實。

即便排除不良資料問題,演算式本身亦有偏見,新聞彙整網站取用你我的個人偏好與瀏覽紀錄,編排出用戶感興趣的最新消息,其中假設頻率與重要性呈正比,或個人社群最常分享的資訊,也必定與你興趣相符。演算式過濾龐大資料時,也訂定呈現世界的原則,一般用戶不會感受到這些規則,可是大大左右民眾觀點。

不少資訊工程專家正在努力解除疑慮,Ed Felten為普林斯頓大學教授,曾為美國聯邦貿易委員會首席科技專家,最近發起一項計畫,測驗各項演算式的偏見,尤其是美國政府也運用演算式評估個人,例如聯邦調查局與運輸安全局即彙整多項官方海量資料,列出航空旅客黑名單,做為飛安制度之用。

「海量資料可提高城市智慧及效能。」

仍有上限。海量資料可提供珍貴見解,協助改善城市,但也僅止於此,由於資料生成與收集過程並不均等,其中會出現「信號問題」,造成有些民眾及社區遭到漠視或代表性不足,若以海量資料處理城市規劃問題,必須仰賴官員同時瞭解資料及其侷限。

例如美國波士頓的Street Bump應用程式裡,收集行經坑洞的駕駛人智慧型手機資料,能以低成本途徑收集資訊,類似應用程式也與日俱增,可是城市若完全依賴智慧型手機用戶提供資料,等於自動排除部分樣本,某些社區內智慧型手機用戶比例若較低,通常年齡層較高,經濟條件也較弱勢,因此遭到排擠。波士頓市政單位盡力想彌補潛在資料缺口,但假若官員對此警覺性較低,就可能忽略這項問題,導致資源分配不均,進一步擴大既有社會失衡現象。2012年Google的流感趨勢預測中,就曾犯下相同錯誤,嚴重高估年度流感比例,證明若依賴有瑕疵的海量資料,將大大影響公共服務與政策。

「開放政府」計畫將公部門資料張貼於網路上,如Data.gov或美國白宮「開放政府計畫」,也可能面臨相同問題,資料增加未必可改善透明度、責信等政府功能,必須搭配公眾參與機制,政府也得懂得如何詮釋資料,再運用適當資料因應。這些條件都不簡單,況且目前優秀的資料科學家也不足,各大學仍在趕緊劃定學科領域、編寫課程,希望能滿足需求。

人權團體也希望運用海量資料,瞭解各種衝突和危機,但資料與分析品質同樣令人存疑,麥克阿瑟基金會最近核准17.5萬美元的獎助金,由卡內基梅隆大學人權科學中心投入為期18個月的研究,分析海量資料數據如何改變人權運動發展,例如開發「可信度測驗」,以驗證張貼於Crisis MappersUshahidi、Facebook、YouTube等網站的人權侵害控訴真偽。該中心主任Jay D. Aronson指出,「包括學界及人權組織的消息來源,以及資料使用情況,都產生嚴重問題,有了這些新科技之後,對於通報者的人身安全是利或弊,許多時候仍不得而知」。

「海量資料對各個社會族群一視同仁。」

未必如此。海量資料號稱客觀,因為原始資料似乎能排除社會偏見,故可減少歧視少數族群的機率,讓大規模分析避免族群歧視,但海量資料之所以存在,就是為了將個人劃入族群之中,再解釋各族群行為有何異同。例如近期一篇論文才提到,在海量資料基因體研究內,科學家如何讓個人立場左右研究方向。

如Alistair Croll所言,人們可能運用海量資料製造價格歧視,引起眾多公民權疑慮,在「個人化」名義下,海量資料卻可能用來針對特定社會族群,給予不一樣的待遇,法律通常禁止企業與個人出現此種歧視行為。企業購買網路廣告宣傳信用卡時,可能依據家戶所得或信貸紀錄,挑選特定目標群眾,導致他人完全無從得知該項優惠。Google甚至握有浮動設定內容價格的專利,例如你過往消費紀錄若顯示,可能花高價購買鞋子,下回在網路上打算買鞋時,搜尋結果也將傾向高價品。雇主如今也希望在人力資源方面運用海量資料,完全透過分析電腦使用習慣,評估如何提高員工生產力,而員工可能對這些資料與用途毫不知情。

其他因素也可能產生歧視,例如《紐約時報》曾報導,量販店Target多年前便已開始收集消費者分析數據,如今消費紀錄相當龐大,在某些情況下,甚至可單純根據消費品項歴史,判斷該名女性顧客是否懷孕,可靠度甚至高達87%。儘管該公司代表在報導內強調,這些資料是用來改善對準媽媽的行銷策略,可是這種手段很容易用於歧視,大大影響社會平等與隱私。

英國劍橋大學最近發表一項海量資料研究,運用58000則Facebook網站的按讚紀錄,預測用戶相當敏感的個人資訊,例如性傾向、族裔、宗教與政治立場、個性、智商、幸福程度、菸毒習慣、父母婚姻狀況、年齡、性別等,記者Tom Foremski指出,「取得如此敏感的資訊後,可能遭雇主、房東、政府機關、教育機構、民間組織利用,刻意歧視與懲罰個人,且對方完全無法抵抗」。

海量資料也會影響執法,無論是華府德拉瓦州的新堡郡,警方都開始採用海量資料「預防巡邏」模型,希望有助調查懸案,甚至避免犯罪發生,可是若將警力集中在海量資料判斷出的潛在犯罪熱點,卻可能強化某些社會族群的污名,認為他們較可能犯案,也等於將區域警力落差視為常態。一名警官曾表示,雖然預防巡邏演算式刻意避免種族、性別等分類,但若隨意使用這些系統,又未察覺差別待遇可能造成的後果,將會造成「警察與社區關係惡化,欠缺程序正義、遭指控種族歧視,也威脅執法基礎」。

「海量資料屬匿名,不會侵犯隱私。」

大錯特錯。許多海量資料供應者都盡其所能,希望避免個人身分曝光,但風險卻仍存在,大量手機資料或許看似匿名,但近期研究歐洲150萬手機用戶資料顯示,只要四點參考點,即可辨識95%的民眾。研究人員提到,人們往來城市路徑有其獨特性,又能以大量公開資料組推論,讓隱私「疑慮愈來愈強烈」。拜Alessandro Acquisti等學者之賜,只要交叉分析公開資料,即可預測個人社會安全碼。

可是海量資料的隱私問題,不只是一般身分辨識風險,目前醫療資料轉售給分析公司後,可能用來追蹤個人身分,許多人都在討論個人化醫學,希望藥品及其他療程能夠針對個人需求,讓治療效果如同取自個人DNA。此舉可改善療效,但基本上得辨識人體分子和基因,假若使用不當或外流,可能造成高風險。儘管RunKeeperNike+等個人健康資料收集裝置迅速增加,尚無太多海量資料實際改善醫療服務的案例。

海量資料能源計畫亦收集各種私密資訊,智慧電力網即為一例,分析龐大消費者用電量資料後,希望改善住家與企業能源配送效能,雖然前景可期,隱私風險也很高,不僅可預測能源用量及需用時間,亦包括住戶在家中動向及行為的時刻資訊,例如何時洗澡、客人何時離開、何時關燈睡覺。

這些充滿個人資訊的海量資料,自然成為駭客及洩露情報者下手的目標,「維基解密」為近期釋出海量資料的知名案例,此外,英國境外金融產業資料最近也大量曝光,顯見人們不論貧富,個人資料都可能公諸於世

「海量資料是科學的未來。」

部分屬實,但仍在持續發展。海量資料確實提供科學發展的新方向,例如在發現希格斯玻子的過程中,歐洲核子研究組織CERN即運用Hadoop分散式檔案系統管理資料,可是除非我們正視及處理海量資料反映人類生活的缺陷,就可能依據錯誤假設做出重大公共政策及企業決定。

為處理此事,資料科學家開始與社會科學家合作,因為後者處理資料的經驗相當豐富,包括評估來源、資料收集方式、使用倫理等,發掘結合海量資料策略與少量資料研究的新方式,不只是需要焦點團體、A/B測試等廣告行銷策略。新混成方式能思考行為背後的成因,而不只是計算事物發生頻率,故除了資訊檢索與機器學習,也需要社會學分析及民族誌學見解。

科技公司很早就明白,社會科學家能協助解釋消費者與產品互動的方式,例如PARC就曾聘請知名人類學家Lucy Suchman,資訊工程、統計、社會科學等領域未來將更密切合作,不僅是為測試彼此研究所得,也要以更嚴謹的態度提出各種問題。

每天各方都收集關於你我的大量資料,包括Facebook點擊習慣、衛星定位資料、醫療處方、Netflix影片觀賞紀錄等,我們必須盡早決定可託付資料的對象及用途。資料永遠不可能中立,也很難匿名,但我們可運用各項專業領域,以察覺種種偏見、落差與假設,進而面對有關隱私及公平性的新挑戰。

Written by Leonard Chien

五月 23, 2013 at 17:43

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