愛莉莎莎踩到線
2021.2.12
0.
我想記錄一下這件事情發生的時間 2021年2月12日,大年初一。這是台灣網路媒體一個非常重大的事件。這篇文長,會從自媒體的話語權,網路媒體識讀等角度來討論這件事情。
在這之前,我想先聊聊事情的發生。
大年初一晚上,有個朋友丟了我一個訊息,說他看到愛莉莎莎針對蒼藍鴿回應。他看完之後,整個被圈粉。然後附上了一個連結給我。
因為長期愛莉莎莎這個頻道都在我的觀察名單中,第一個反應是,他終於要對「肝膽排石法」道歉了嗎?看看他怎麼說吧。沒想到一打開,影片完全是另一個走向,走到一個很奇怪的地方。那時候,影片才上架沒多久,影片下方的留言幾乎都是挺愛莉莎莎的粉絲。
我在訊息裡面,回應朋友說。這支影片我完全不行,尤其是講到學術論文的那一段,基本上是在騙沒有看過學術期刊的人。然後我得到的回答是:
「真假 我被圈粉 你超失望喔」
就因為這句話,我整個覺得事情大事不妙。我在自己的臉書上簡單聊了一下這件事情,然後就開始做功課了。原本以為大年初四才要開始上班,沒想到網路社群的發達,應該不少人都跟我一樣,初一提早開工。
詳細的事情發生經過我想大家都已經知道了,我這邊僅作重點摘要。
i. 愛莉莎莎在2020年11月拍攝了一隻關於「肝膽排石法」的影片
ii. 專門討論醫學的 Youtuber 蒼藍鴿,針對這這支影片以「騙局破解」為標,討論其中的錯誤資訊。
iii. 愛莉莎莎在 2021年2月12日,發佈一支影片,以「不忍了」為標,回應蒼藍哥的指責。
iv. 2月14日晚上11:30,愛莉莎莎發佈了影片正式道歉。
這件事情應該還沒結束,還有後續。
接下來,我想針對幾件事情,跟大家分享我的看法。
首先我先聊一下愛莉莎莎和蒼藍鴿這兩位創作者。
1.
先講愛莉莎莎的部分
我一直以來,都會看愛莉莎莎的影片。風格很輕鬆,他也很有才,很會帶話題,人設也有趣。尤其是自從我在台大兼任助理教授教媒體創作課程後,開始規劃幾個小型的研究計畫,有一批 Youtuber 和 部落格 被我列入固定觀察的名單,她的頻道就在其中。
在我的筆記中,他是一個自詡為名校畢業生,海外生活過的知識網紅,早期分享一些韓國的主題,後來什麼都拍。其中的代表作有兩類,以炫富和較少人討論的話題為主。影片節奏掌握得很好,標題與議題操作也很有想法。
這邊我想小岔題講一下「炫富」這件事情,在 Youtuber 最近幾年的生態中,有一類的影片被社群稱作「炫富」影片。但其實這些 Youtuber 們不見得那麼的富有,而是去體驗一個有錢人的生活,也因此我認為比較合適的用詞應該是「裝闊」影片。
回歸正題。
愛莉莎莎在這次事件中所拍攝的第一部影片,以體驗的形式帶入「肝膽排石法」,引用的是一本名為「神奇的肝膽排石法」書籍,介紹體驗過程及心得。這部影片發布的當下我就看了,坦白說,我對這個療法一點概念也沒有。而以愛莉莎莎的人設來說,我對於他提供的資訊正確度本來就沒有太多的期待,也因此看完這部影片,就關掉看下一部了。
因為過去做了很多年網路媒體研究,也在網路媒體識讀下過不少工夫,因此比一般民眾有概念。假設我真的被影片打動,而想嘗試的話,應該會做的是:先看一下這本書的來源;買來看看;打電話給我熟識的醫生朋友問一下。然後才會決定是否要嘗試這件事情。不過很顯然的,大部分的民眾可能沒有這麼的謹慎。
一個多月後,這部影片被蒼藍鴿以影片回覆指正。本來我以為他會在之後道歉。畢竟之前的原住民事件,他也道歉了兩次。以他的影片人設中,道歉這件事情應該不是個什麼大問題。過往常常操作爭議性影片的他,應該也很能承受網友的批評。
但在蒼藍鴿影片發布後的一個多月間,陸陸續續都有影片發布,其中也有一些是業配影片。許多所謂的黑粉在他的各部影片下不斷的留言請他道歉,都沒有得到回應。然而在 2月12日,他正式回覆了這支影片。沒有道歉,而是反擊了蒼藍鴿的糾正。
詳細影片大家可以去網路上找來看,我簡單節錄這部影片如下:
i. 不會下架之前的影片
ii. 前部影片在上架前已經在 Google上做足功課
iii. 所引用的書籍,得到了許多商業界的名人背書
iv. 蒼藍鴿反擊時所引用的文章是 Lancet 裡面的 correspondence 文,這類文沒有經過正規的論文審核程序,是各說各話,表達自己意見的論壇。
v. 引用該期刊文章的Abstract 做了簡單介紹(但其中的翻譯跟解讀與原文有所落差)
vi. 回應「斷食」這件事情並非蒼藍鴿的解讀
vii. 檢討自己沒有在當時沒有加註足夠的標語
viii. 提出蒼藍鴿未經同意大量引用他的影片,且有妨礙名譽之嫌。
我看到這支影片的反應是「相當驚訝」。
一來,愛莉莎莎沒有想到道歉,而且相當的理直氣壯。二來,我朋友居然受到這支影片感動,而且被圈粉。我馬上去看了底下的留言,當下居然大多數都是支持愛莉莎莎,轉而批評蒼藍鴿。
不過第二天早上重新再看部影片時,整個風向已轉,醫界的人大批湧入批評。
我認為,這部影片後面應該是有人在下指導棋,但即便如此,依舊踩到了非常多不該踩的線。其中我自己最驚訝的是,他對於學術期刊的認知相當簡化。我當下的反應是,他怎麼會故意對他的粉絲扭曲,以取得同情呢?不過我後來覺得比較大的可能是,他沒有讓真正了解學術期刊的人協助他看過這篇論文。至於是哪一個,我沒有跟本人對話過,目前不可考。
這件事情有很多部分可以談,待會我會在後面分段說。我先談蒼藍鴿。
2.
談談蒼藍鴿
在今年元旦,蒼蘭鴿發布影片「破解」愛莉莎莎對於肝膽排石法的影片前,我僅有偶然的幾次看到他的影片。但是在這部影片發布後,在我沒有訂閱他的頻道的情況下, Youtube 自動推播了這部影片給我,我看到標題聳動,再加上回想起之前看過愛莉莎莎的那隻影片,就點下去看了。
因為我之前沒有把他的影片加入觀察名單中,也還沒有完整掃描過他的影片做研究筆記,所以沒有簡述可以分享。這邊僅以他這支影片給我的印象描述。
蒼蘭鴿回應愛莉莎莎的影片中,模仿了去年 Uncle Roger 的作品風格,帶點嘲諷風格回應了愛莉莎莎的影片。我快速的瀏覽一下他的其他影片,並非每一部影片的戲謔感都這麼強。在這邊我無法判斷是因為「愛莉莎莎的這部影片對於醫界殺傷力過大」,還是因為「對方是愛莉莎莎」因此才有特別的規格,抑或是剛好「Uncle Roger 給他靈感」所以才規劃的特別節目。還沒跟本人對話過,目前也是不可考。
不過雖然是一個比較帶有嘲諷的影片,他仍然在片中給了愛莉莎莎一個台階下,指出愛莉莎莎也是受害者,在不知情中推薦了這本書罷了。我自己覺得挺遺憾的是,愛莉莎莎沒有接到這顆球,讓他掉地上了。
我花了點時間,把他過去的影片稍微地掃過一次。他過去幾年影片拍了許多系列,風格跟器材軍備也有升級過幾次。以一個專門做醫學知識的 Youtuber 來說,非常地敢嘗試。在這麼硬的主題當中,要能夠擴散不太容易,除了他的個人風格之外,我相信他在也下了不少功夫做調整,在追求知識正確和追逐流量中找到平衡,相當不簡單。
詳細的觀察目前因為我對這頻道認識的有限,先停在這。
在這次的事件中,很多人提到說他是不是要蹭愛莉莎莎的流量,還是他僅是單純的因為事情重大而回應,這一點我不得而知。但我想稍微講一下蹭流量這件事情。要做社群,製作 Youtube 影片,要相當程度的了解演算法。即便不是用相當科學的方式去分析,也會在影片一部部創作的過程中學習。針對時下的主題做觀點分析和回應,本來就是一個創作者會做的事情。我知道很多人會對於「大量的惡意蹭流量」感到反感,但我認為對於單純的「蹭流量」這件事,不需要太負面判斷。
聊完這兩個創作者後,我想討論幾個這次的關鍵爭議,及背後所代表的意義。
3.
學術期刊與Youtube自媒體的話語霸權
在 2月13日晚上,Clubhouse 平台上有一個聊天室,針對這件事情討論。討論中,愛莉莎莎也在其中加入。詳細的內容可以參考 白袍恐懼症 的粉專,裡面有節錄。這個聊天室的標題,其中用了幾個有趣的字眼,叫做「誰能擁有話語霸權」。我覺得韻味很深,所以把它拿來當作這一個子題的小標。
在整個事件裡面,其實很少人在討論學術期刊跟 Youtube自媒體的關係,頂多只有在討論愛莉莎莎不懂醫學,不懂學術。但我認為,這次愛莉莎莎踩過界的導火線,就在這個地方。否則如果接下蒼藍鴿給他的球下莊,不拍第二部影片,這件事情就落幕了。即便是介紹的肝膽排石法有很大的問題,也不會有今天這個局面,也就是所謂的「炎上」。
先講 Youtube 的機制。
Youtube 是一個商業平台,上面所運轉的機制,是一套演算法。這個演算法大致上會去符合一個目的 — Google 的商業利益。在這樣的商業利益為前提之下,即便他沒有也無法公開演算法細節,但「討好閱聽人」這件事情,已經是普遍大家的認知。
既然決定 Youtube 上面話語權的關鍵是「閱聽人」,那麼製作觀眾想要看的主題就成了重要關鍵。雖然說人人能上傳影片,但是要能夠曝光到觀眾面前,是完全另外一回事。加上 Youtube 的平台特性,大多數能上發燒的影片,除了某些特定時期外,還是以娛樂為大宗。
但是學術期刊就完全不一樣了。
學術期刊的刊登模式,在於 Peer Review,所謂的同儕審查。主要原因是投稿期刊的人大多數都已經有博士學位,而被邀請去審查期刊的人大多也是博士。而「得到審查者的青睞」是發語權的關鍵。當然這其中也是有些操作,像是刻意去引用可能的審查者的文獻等。但這不在這次的討論範圍。
真正在競爭的,是每一個期刊之間的公信度,在學術圈會用 Impact Factor (IF),一個影響力的指標來計算。雖然後來也有一些新的指標像是SJR等,不過 IF 值還是相對通用的用語。這個指標跟 Google 早期設計的演算法 Page Rank 不太一樣,但是有類似之處。基本上的核心概念,就是文章被引用的廣泛度。
這兩個曝光機制的規則,完全不一樣,甚至可說是在光譜的兩端。百萬 Youtuber 所做的主題,即便不是人人都喜歡,但是基本上都有一個特質,大眾。題目可以很分眾,不見得人人愛,但是大部分的觀眾都能看得懂。而學術期刊呢,講求的是對這世界的研究貢獻。如果是 Nature, Science 這樣的期刊,選題較廣一點,不同領域的研究者有興趣還有機會看。但是各個領域的專業期刊,跨領域的人除非研究需要,否則固定閱覽的機會不高。
一個在 Youtube 圈子裡面有影響力,有高度發語權的人,去討論一個學術期刊,就像我剛才所提的,一個光譜的兩端。不是簡單地踩到線而已,而是踩過了非常遠的界線。
我不知道愛莉莎莎為什麼有這麼大的勇氣做這件事情。但依照他在第二部影片中義正嚴辭的討論方式,我傾向他應該是真的不懂,誤會了學術期刊和商業雜誌的區別,不了解商業書籍跟學術期刊之間的距離,甚至不知道 Google 和 Google Scholar 所能尋找到的資料有什麼不同。
因為這個差異之大,所以兩個圈子的交集非常有限。這也是為什麼我會在前一節提到,蒼藍鴿能夠把學術領域艱深的東西,帶到一般大眾面前,是值得讚許的能力。但即便如此,在 Youtube 裡面的硬知識仍然無法獲得大量的流量,這被 Youtube 平台的觀眾特性所限。
4.
兩個專業的互相挑戰
在 2月14日下午,一場由林氏璧在 Clubhouse 的討論中,我聽到一句很有意思的話,隨手把他抄了下來。很抱歉我沒抄到是誰的發言。大致的意思是
「民眾需要得到相對的知識,需要等價交換的。」
他在闡述這件事情的時候,是以醫學知識來討論。不過我的看法是,在 Youtube 上面持續長久獲得流量的知識,其實也是需要等價交換的。
我其實很意外的在這場 Clubhouse 的討論中,聽到了很多醫生對於「正確的醫學知識無法在網路中傳播」的討論,然後衍伸了相當多衛教的問題。的確,這個問題也困擾我很久。你去 Google 一下肝膽排石法,扣除因為這次事件衝到前面的新聞外,看看能看到什麼醫學的見解。
基本上沒有。如果有,估計也是在很後面,一般民眾找不到。這個詞的基本上完全被體驗文攻下,一直到這次爭議為止。而在 Youtube 上面也是相當類似的狀況。
在這樣子的前提下,其實不難理解愛莉莎莎所說的「其實他也做了功課」是什麼意思。他真的有做功課,但僅限在 Google 上面的非醫學觀點知識。對他來說,如果沒有與專業醫師溝通的情況下,Google 可能已經是他能想到的最好方法了。
這一節的標題,我寫下「兩個專業的互相挑戰」,意思就是這個。當我們在批評愛莉莎莎高估自己的能力,僅用 Google 就做完功課的同時。其實我也在反思自己,為什麼科普的知識,我們沒有用各種 SEO 的攻略,鋪天蓋地的用數位行銷攻佔所有的關鍵字,讓民眾不會搜尋到錯誤答案呢?
我在這場 Clubhouse 的討論中,聽到很多醫生提到,他們的工作是醫生,做衛教是有興趣才做的。這一點我相當同意,的確很多在做 Youtube 或是做部落格的人,都是在工作之外的製作。很多行業的創作者,都不是全職投入的。
其實我對這個事情並不悲觀。
在這次「愛莉莎莎踩過線」的事件中,我相信所有的網路創作者,都會得到相當大的謹惕。這並不代表過去沒有人踩過線,但可能過去踩線的人「網路聲量沒有那麼大」或是「踩的線沒有這麼誇張」。
相對的,醫界的人也吹起了哨子。當整個醫界都開始重視這件事情之後,投入自媒體的醫師,或是開始做內容行銷的醫院診所,應該也會越來越多。我比較樂觀的期待,明年的大年初一,網路上的醫學正確知識能見度會越來越高。
接下來,我想開個子題,更深入討論這件事情。
5.
網路媒體識讀及數位行銷
愛莉莎莎所踩到的誤區,除了前面所提到的導火線「挑戰學術期刊」讓這次事件拉到高點之外。其實還有很多大眾平時會犯下的錯誤他也犯了。其中很重要的一點,就是我前一個子題所提到的 Google。
我們必須得面對一件事情,就是對很多人來說,Google 和 Wikipedia ,的確是取得資訊的重要來源。即便是我平常找資料,也不會動不動就用 Google Scholar 查詢期刊。但我能夠盡量不讓自己踩到誤區的方式,也僅能靠我平常的媒體識讀訓練,和對網路知識充滿懷疑的高度警戒。
什麼網站,什麼內容,會被 Google 優先排在前面?在演算法的設計中,有一些指標去判斷這個搜尋引擎對於網站的信任。而隨著時代的變遷,這個指標也逐漸在改變。但是即便如此,Google 仍然在放了相當大的權重在這上面。我舉個個人的經驗。每次我在搜尋跟狗有關的知識時,「每日頭條」幾乎都會在搜尋結果的前幾頁。這件事情讓我非常頭痛,但也沒辦法,這就是這套演算法的機制。
當然,演算法的機制並不是單純的看網站的信任度,其他還有很多過去使用者對該文章的互動所產生的數據指標。這邊我先點到為止,以後有機會再專門針對這件事情討論。
但如果我們去換位思考一般民眾使用 Google 的習慣,應該很多在教相關領域的老師都會搖搖頭。但比起 Google 到的答案就通盤相信,我覺得已經比盡信從 LINE 群組得到的訊息好很多了。
我無法想到根本的解決方案,這是一個長期的教育扎根才能改善的議題。或許在 108 課綱之後,如果有越來越多高中開始跟學生談「網路媒體識讀」的議題,能夠讓大眾對於「找資料」這件事情有更高的警備心。
另外一個解決這件事情的方法,可能也得從你我開始做起。「每日頭條」之所以能夠攻佔那麼多關鍵字的首頁,跟他全面的在 SEO 上面佈局有關。現在整個 Google SEO 戰場非常激烈,幾乎你能夠看到的,能賺錢的大領域,都在上演 Google 首頁搶奪戰。如果我們想要抨擊這些網路謠言,最好的方法不是在 LINE 群裡面跟朋友抱怨,而是好好的寫一篇文章迎面他。
並不是說寫篇文章迎面對擊錯誤資訊,就一定有用,這後面還伴隨著從關鍵字優化之類的 SEO 知識,數位行銷的技巧等等。我不是很確定到底整個醫界誰該做這件事情,會有最大效益。畢竟要花時間做這些事,後面還是得有一定的商業模型來做誘因支撐,否則熱情很快就沒了。我能想到的可能性是,大型醫院的部落格及網站優化,又或者是私人診所的內容行銷。是否有可能因為商業競爭,向其他產業一樣運用行銷策略在網路上增加曝光度呢?
6.
醫病關係與信任感的建立
先說明一下,在這個子題裡面,我較難做深入的討論。這邊提出來的觀點,希望醫生朋友們也可以幫忙思考一下。
我很意外的在這次事件中,聽到很多人討論醫病關係的問題。大致的概念是這樣。
醫生認為:「生病應該要去看醫生而不是 Google。」
民眾認為:「看完醫生之後還不是要去 Google。」
我本來沒有深思這個問題。但在幾場討論中,我不斷的聽到一般民眾對這件事情的抱怨,而認真思考了這個問題。
先講我自己吧。我自認為自己是個什麼都想找專家問的人了,但我仔細思考後才意識到,我人生中的許多病痛,都是在 Google 上面找了又找。原因很簡單,在醫院的經驗很差,幾乎都是被醫生「打發」走的。
很多人提到,這個部分跟台灣的醫療環境有關。醫生一個下午要看幾十個病人,每個人能被分到幾分鐘?有人提到美國的醫院能夠看比較久,這問題不存在。不過以我在美國看醫生的經驗來說,因為實在太貴了,除非是什麼非得去看不可的病,否則我也是 Google。
我想談一下信任這件事情。
信任感的建立,是所有關係的基礎。為什麼網路創作者的業配有影響力,其實也是建立在觀眾與創作者間的信任基礎上。去醫院聽醫生的話,還是看愛莉莎莎的影片,抑或是讀一本有商業名人作序的書,你會選哪一個?
就理智來說,我應該會選擇去醫院聽醫生的話。但是說坦白話,以我在台灣看醫生的經驗,實在沒有碰到幾個讓我能花時間跟他建立信任關係的醫生。
信任這件事情兩面刃。對於網路創作者來說,獲得讀者的信任,會有更深的業務合作機會。但是,也同時意味著,你所承擔的社會責任更重。因為他們會相信你。但要如何讓民眾更相信醫生,而不去聽信偏方,這可能不僅是醫界,而是所有想做科普的人都得想的問題。
這邊有一個小延伸,是我無法討論的題目。很多醫生提到,因為他們的醫師身份,所以說話都要非常的注重遣詞用字,風險和副作用都要講的很清楚。但是網路上的很多言論都會誇大,而且只要他沒有賣產品,就沒有違法。這部分我實在無法深度討論,只能交給法律專家來。
7.
自媒體的困境
最後我想聊聊自媒體的困境。這個子題跟這次的事件關係較小,但我想提供給對自媒體產業不太熟悉的人有多一點資訊可以思考。
過去幾年,有資源的傳統媒體還沒有重視網路平台。網路上的獨立創作者,一個一個出現。然而幾年過去了,現在創作者所要面臨的,已經不是彼此的競爭,還必須要面對各種傳統媒體品牌排山倒海的進入。
這個部分,很多 Youtuber 都有聊過。前一陣子 Joeman 也分享了他對於這個子題的看法。
不過我想講的重點是,很多人以為 Youtuber 很賺錢,自媒體很風光很自由。但其實,自媒體是一個走在時代前端的新創產業。他很新,不傳統,營運模式還在測,PMF還在找,而且受制於平台演算法不斷的改變,充滿了不確定感。
台灣有所謂 Youtuber 這個職業還不到十年。而且即便是 Youtuber,每個人的營運模式可能都完全不一樣。有的是一人公司,有的自己開公司,有的有經紀公司,有人自己剪片,有人外包。
以創作的題目來說,由於受限於演算法的要求,每週得出一部影片,最好是兩部。創作一兩部大作不難,但在這樣大量消耗的情況下,一年要產出近百部作品,絕對不是一件容易事。更何況是兩年,三年呢?
再加上演算法的殘酷,可能第一年你想要先衝訂閱,努力拼到五十萬。結果第二年演算法改了,訂閱數不重要了,好吧,再想想別的目標。
我的看法是,未來全職的網路創作者會越來越少,要養團隊,有其他產品,或是將創作轉為副業的情形會越來越多。沒有所謂的一個題目可以做五年十年,不只是愛莉莎莎,你會看到各個創作者都在不斷的調整頻道走向,加入子題,甚至是換題目做。
8.
小結一下
我不太想用什麼兩邊各打五十大板來做結論。因為這件事情就不是這樣。當我看到愛莉莎莎第二部影片出現的時候,就知道事情不妙了。不管怎樣,都是錯得離譜。但以一個教育工作者的角度,跟鄉民一起撻伐其實沒有什麼意思。所以我決定花一個晚上的時間,記錄一下這次發生的事情。希望愛莉莎莎以及其他創作者能多了解這件事情所造成的影響。
另外,我非常高興這次能在 2月14日參與了由林氏璧所開的 Clubhouse 討論群,能夠聽到很多醫師和一般民眾的討論,讓我能反思這次事件。高密度的聽到許多醫生的意見不太容易,但我覺得最難能可貴的,是大量聽到一般民眾的想法。我不敢說這是個嚴謹的田野調查,在討論中我也沒有錄音,僅在我覺得聽到有趣的觀點時,簡單做下筆記而已。但這些理性的討論,讓我能在一天內聽到那麼多的意見,對我的大腦來說,是場很激烈的運動。
這是我對愛莉莎莎踩到線的看法,這樣的事情,我相信大家都是不願意看到的。但事情發生之後,所帶出來的問題,希望能提供給大家一點思考的方向。
《#愛莉莎莎踩到線》
註:非常感謝大家能讀完我的這篇研究筆記。如果當事人有機會能看到這篇文章,裡面若有什麼解讀錯誤的部分或是想跟我分享更多你的心路歷程,歡迎私訊跟我聯絡,我會非常高興。這件事情已經發生,很多傷害已經無法彌補。但以一個教育工作者的角度,我希望這件事情能給社會帶來一些正面的反思。
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【中華兒女談六四】
一句話認識六四
六四天安門事件就是:北京大屠殺(1989)
這是事發前一天的現場人數,其中很多是學生
內文要看
https://goo.gl/4EyHeg
美國白宮的機密檔案中,發現華府曾透過中方戒嚴部隊線人,獲悉了中南海內部文件,評估「六四」死傷民眾多達40,000人,當中10,454人被殺害。
見證中共屠殺 「六四」最血腥照片熱傳(組圖;慎入)
http://www.epochtimes.com/b5/13/5/31/n3883172.htm
「六四」暴力清場血腥黑鏡頭曝光(組圖/慎入)內含文字報導
http://www.ntdtv.com/xtr/b5/2013/06/04/a908898.html
之後每年6月4號,中國就會全境封鎖媒體,進入網路時代就是封網,禁止相關關鍵字。無法搜尋到「今天」。平日整年365天更是「六四」等相關字詞都無法查詢。到今年更是進化到把中國境內的中國臉書「微博」整個關站。歷經幾十年,許多中國人也洗腦成功,認為六四是有心人士破壞國家團結的虛構故事。這一套就跟中華民國來台洗腦七十年,洗出了(4、5年級)一整個世代的成果是一樣的。
但是我們可以用google、youtube找到各種史料文獻新聞報導、照片、影像等證據。這也是為什麼這些全球通用的網路工具,在中國是禁止使用的。如北韓一樣。而中國在台政黨組織,整天恐嚇台灣人說要向這種國家低頭承認是他們的一部分(九二共識),才有活路?才是國際化?
中華兒女侯漢廷談六四:
https://goo.gl/3i2U7K
(影片連結超反智、慎入)
侯漢廷:
「今天是個許多綠營人士會紀念的日子。
如果要台獨,中國之事,與你何干?
關心人權?怎不關心美國殺人?
美國太遠?怎不關心日殺台人?
紀念民主?怎不譴責世界他國?
說到底,民運與獨派合流反中罷了。」
老早就錄好的影片,64一早就發文打預防針。是在怕什麼呢?內文連「六四」兩字都不敢說出來,真的是很乖很聽話。可是怎麼通篇就是不斷的紮稻草人,講的內容每一段都是破綻,都在投射自己思維價值?
其中有一位長期支持這種頻道的中國網友,很傷心的提出他也很關心六四,結果在台的「中華兒女」完全不鳥在中國的中華兒女追求的民主人權和歷史真相。說穿了就是幫中共統戰台灣而已啊。中華兒女做人怎麼這樣呢?
http://imgur.com/q6tGqW9
在說到「怎不關心日本人殺台人」,誰不知道你們統一促進黨的成天就只會煽動仇日。日本在台灣歷史一向都有詳細紀錄,不像你們中國殖民,刪除歷史、造假歷史一堆。重點是日本也沒有要併吞台灣。全世界就只有你們中華兒女整天想要併吞台灣。不防你防誰啊蠢?
要紀念抗日英雄是吧?那歷史就不要說一半啊。在中國國民黨帶著中華民國政府來台之後,一堆當年的「抗日英雄」被當成共諜槍斃。阿不就很會紀念抗日英雄?仇日就仇日,扯一堆。現在不槍斃共諜了,這些中國在台政黨組織就只會縱火砸毀台灣的古蹟文物,文革真不愧是中華傳統文化。
https://goo.gl/sIJBYu
Re: [問卦] 關於"六四天安門事件"那個人VS坦克的畫面
https://disp.cc/b/163-a4LB
「看過這些如果你還能說這一切都是陰謀,
六四沒死半個人的話,
我只能說你真他媽的是個白癡.」
再說到「紀念民主」?這就搞笑了,台灣人幹麻去幫你中國「紀念民主」?要爭取、紀念「中國民主」的紀念六四的概念,是源自於自稱「自由中國」、亞洲第一個民主共和國(since 1912)的中(華民)國在台流亡政府(1947年國共內戰敗逃來台),於2、30年前還在「反共復國」時搞出來的全國政治運動。
「歷史的傷口」中華民國經典「反共愛國」歌曲
如果你沒聽過,現在讓你聽看看
https://www.youtube.com/watch?v=F8lWiWaSTtg
當時經典的洗腦名曲「歷史的傷口」,一堆一線中華藝人,在那邊傷痛譴責中共暴政。現在幾乎都去抱中國大腿了。怎麼不去問問當時那些反共愛「國」的政商名流中華兒女,心中的民主人權價值在哪裡?難怪大家都說,歷史的傷口,用人民幣就可以治癒。
以前中國是每年到了64前夕就封鎖關鍵字,現在是整個平台都鎖起來不給你用,讚喔!一直以來是封鎖臉書只能用大中華區網的微博,現在是整個微博都不給你用。說台灣就是太自由才會這麼亂,懷念戒嚴的人,怎麼還不快點移民去中國呢?中國的社會真的很和諧而且還有支付寶很方便。
中國五毛還不斷在台灣的新聞留言:
「但是很多无辜的士兵也被杀死了」云云
這口吻跟統戰網軍在講228的的口吻簡直是一個樣啊
http://imgur.com/sTuu5si
下圖的T恤是台獨神貓幹幹貓
同溫層的應該不陌生,大推
這兩個月才發生的
中共情治單位任意綁架台灣人權工作者的事件
「嚴正譴責中國政府以「顛覆國家政權罪」正式逮捕李明哲
台灣NGO共同緊急聲明」
https://goo.gl/Wlk1sx
大家可以想想,未來中國統治台灣,我們的身家財產保障何在?
哇靠!剛剛要找一篇以前整理的六四北京大屠殺事件的圖文,那篇整理的滿滿的資料,找不到,才發現被檢舉下架了。中共五毛會不會太勤奮?大家幫忙在留言補充吧!
先放一些2016年以前整理的資料
2016年補充
小知識:中國網路今天無法搜尋「今天」喔
是個沒有今天的神奇國度。
在64前夕的這則新聞,渾然天成的對比
中共外長王毅囂張斥責加國女記者不夠格提問中國人權
http://goo.gl/3h537D
以下先不轉貼64的整理,因為64從未停過。
光是2015年被封鎖的大事,信手拈來就是一大串。
「中國710「維權律師」大抓捕事件」
http://ppt.cc/h1bT9
一夕之間「消失」了上百名「人權律師」。中國境內消息當然完全封鎖這是台灣要的嗎?
【直擊】中國維權律師失蹤 同業奔走救人
https://goo.gl/JGJIl0
2015.06.29上海連續7天反PX 警拘毆大量市民嚴控網絡
http://ppt.cc/jrsex
2015.09.03就在閱兵日,河南化肥廠大爆炸...當局封鎖消息,傷亡情況不明
http://www.thenewslens.com/post/215273/
請蔡英文不要鎖國!
2015.10.20新疆礦場爆屠殺50多人死 傳中國封鎖消息
https://goo.gl/voKT95
請蔡英文不要鎖國!
快走出鎖國,體驗五千年中華的帝王治民文化,有請法輪功成員示範
https://goo.gl/x5GaIb
和平協議大好!請蔡英文不要鎖國!
其他年份的大事更是族繁不及備載
自2009年以來發生的第142起自焚抗議,說中國好棒的怎麼不拿打火機燒燒看自己?
中國持續對藏心狠手辣 西藏再現自焚抗議
http://goo.gl/TKdEt1
最後大家請看看這令人毛骨悚然的中國進行式
歷時八年的活體器官摘除全記錄,專訪〈活摘〉導演李雲翔
「令人膽寒的,是它持續在發生。」
https://goo.gl/WMTzRf
關鍵字搜尋量查詢 在 洪慈庸 Facebook 八卦
相信不少朋友都有看見,新北市政府勞工局推出的「#違法雇主查詢系統」於今日正式上線,新北市求職者如果想了解公司是否曾違反勞動法令,目前已可從系統中查到過去三年內的資料。
上會期總質詢時我曾向勞動部郭芳煜部長提到,現在勞動檢查結果不良雖然會公告,但都僅是消極地陳列資訊、檔案資料也分散,求職者若想主動搜尋必須大海撈針,非常不便,在稽查數量特別多的縣市就更為困難。當時我便建議部長應規劃違法雇主的查詢系統。
新北市首推查詢系統,這是十分重要的一步,但面對各縣市勞動稽查密度、成效以及呈現方式各有不同的狀況下,若希望整體改善台灣勞動現況,我們的目標與視野也應拉到全國,由中央主推,下會期我也會繼續向勞動部爭取推動。
☁ 新北勞動雲:違法雇主查詢 ☁
https://ilabor.ntpc.gov.tw/cloud/Violate
關鍵字搜尋量查詢 在 小翔 XIANG Youtube 的評價
三星 Galaxy A71 延續去年「A系列」的策略,除了著重在提升鏡頭的拍攝能力,更是讓中階手機比起旗艦機型,能夠更早一步獲得新功能,而這次主要的新特色,也就是在四鏡頭中首度加入的「微距鏡頭」,讓我們能夠更方便拍出物體的細節,而這次接到三星的「超微距挑戰」拍攝,究竟實際的表現如何?趕緊跟著我一起體驗 Galaxy A71 吧!
交棒給超微距挑戰最後一棒 @電獺少女 更多的微距照片請搜尋 #超微距挑戰
【影片指引】
00:47 – 規格
00:55 – 開箱
01:34 – 外觀
03:21 – 主相機 (攝影/錄影)
08:21 – 前相機
08:47 – 影音
10:35 – 介面與效能
13:09 – 電池
13:53 – 總結
【產品資訊】
►Galaxy A71:8GB+128GB (黑/銀/粉)、NT$15,990。
【影片推薦】
►Samsung Galaxy M11 / A21s / A31 / A51 / A71 - 你該選擇誰?
https://youtu.be/smVhvTiCxMc
【影片類型】
小翔評測:「實機體驗」讓你更深入了解3C科技產品
小翔大對決:透過「規格表」讓你弄懂3C科技產品差異
小翔聊科技:整理「多方資訊」讓你弄懂科技產品、技術
小翔短新聞:整理「多方資訊」讓你提早獲得3C科技新消息
小翔來報榜:透過「排行榜單」讓你知道手機銷售趨勢
【影片聲明】
業配:本影片經三星有償委託而創作。
感謝:看影片的每一個朋友
來源:Samsung
製作:小翔 XIANG
【小翔專區】
小翔FB:https://www.facebook.com/Xiangblog/
小翔IG:https://www.instagram.com/xianglin0222/
小翔Twitter:https://twitter.com/xianglin0222
小翔痞客邦:http://xianglin0222.pixnet.net/blog
小翔信箱:xianglin0222@gmail.com
【官方網站】
※影片資訊僅供參考,想了解更多請前往
Samsung:http://www.samsung.com/tw/
網路頻段查詢:https://www.frequencycheck.com/
-------------------------------------------------------------------------
【CC Music】
Music by MBB
https://www.youtube.com/c/mbbmusic
https://soundcloud.com/mbbofficial
https://spoti.fi/2wqzjwK
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【索引】
#SamsungA71 #GalaxyA71 #A71 #三星A71 #GalaxyA51 #A51 #三星A51 #Samsung2020 #Galaxy2020 #三星手機 #三星新機 #小翔評測 #小翔XIANG #超微距挑戰
【關鍵字】
三星 A71 評測、三星 A51 評測、A71 vs A51 比較。透過「實機體驗」讓你更深入了解3C科技產品,以及讓你了解究竟該選擇 A71 還是 A51。外型:A71 採用 Infinity-O 開孔式螢幕、A71 背蓋類玻璃 3D Glasstic,包含晶石黑、晶石銀以及晶石粉。螢幕:A71 採用 FHD+ Super AMOLED Plus 材質、20:9 比例、鮮豔模式、自動模式、藍光過濾器、黑色模式。主相機:A71 採用四鏡頭(6400萬畫素廣角/1200萬畫素超廣角/500萬畫素景深/500萬畫素微距)、AI場景辨識、專業模式、景深即時預覽、夜景模式、濾鏡、AI美顏、微距模式、超級慢動作、4K錄影、超級防手震。前相機:A71 採用 3200 萬畫素、美顏、濾鏡、慢動作自拍。音訊:單喇叭、3.5 mm 耳機孔、杜比全景聲。系統:Android 10、One UI 2.0、安全資料夾、App雙開、Dual Messenger。硬體:A71 搭載 Qualcomm Snapdragon 730、8GB RAM/128GB ROM,A51 搭載 Exynos 9611、6GB/128GB ROM,記憶卡擴充。電池:A71 內建 4500 mAh、支援 25W 閃電快充,A51 內建 4000 mAh 電池、15W 閃電快充、手機續航時間。其他特色:連結、通訊,4G+4G 雙卡雙待、獨立3卡槽。A71 價位 NT$ 15,990、A51 價位 NT$12,990。小翔評測透過「實機體驗」讓你更深入了解3C科技產品。
關鍵字搜尋量查詢 在 吳老師教學部落格 Youtube 的評價
Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
上課影音內容:
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
台北市公務人員訓練處,big data應用,big data定義,big data是什麼,大數據分析教學,excel數據分析,excel數據圖表,大數據應用實例,大數據應用案例,開放資料應用,open data應用
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Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
上課影音內容:
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
台北市公務人員訓練處,big data應用,big data定義,big data是什麼,大數據分析教學,excel數據分析,excel數據圖表,大數據應用實例,大數據應用案例,開放資料應用,open data應用
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