每天整理國際疫情的 derekhsu 也被列入名單
derekhsu:『恭喜恭喜,我竟然也被當成中共同路人之一了,這應該算是一個榮譽嗎?是不是該換用了十幾年的暱稱了?我們來對於這種垃圾報告沒有打算看看,覺得不關我的事,結果想不到我居然列名榜單之上。
於是我就想看看這些研究到底是什麼東東,不看就好,看了反而笑死,#這是什麼碩士作業等級的報告?所謂的文字雲、文字連結這些非監督式文字探勘跑出來的東西,都是簡單的工具就可以跑出來的,而且 #只要有作過文字探勘或輿情分析的人都知道這種研究的關鍵在於字典的選擇。
這裡面的研究使用了「COVID-19字典」,最好玩的是,#竟然沒有任何reference說這些字典是怎麼挑出來的。
通作這種字典有三種方法,#專家法、#統計法 跟 #參照法,專家法就是請一群訓練有素的專家透過問卷調查的方式,統計法則是利用一群有關的文章作關鍵字分析或是詞、文章向量訓練,然後再計算文章概念相似度,在挑出文章,參照法則是根據其他的研究列出字典。
我是想要看看這篇作者是誰,還有他是哪間研究所或博士畢業的,怎麼會覺得這樣的文章做出來解釋就覺得沾沾自喜開心得很,跟某些自稱認知作戰專家的政治學教授差不多,你基本的東西作不好,做出來的東西就是垃圾了啊。
還有後面有提到「刺激情緒的『情緒渲染』」在內,要知道的是,這叫做 #文章情緒分析,要說人家文章有在情緒渲染,有做完情緒分析嗎?文章內傳達的情緒,這是可以透過資料科學的方式作分析的,很多品牌會根據Twitter來作分析,這篇研究純粹也是用喊的。
說實在的,#這些NLP基本功沒作,#那剩下來的東西只有五個字,就是「#看圖說故事」。
「看圖說故事」的研究可多了,我每天貼的疫情統計大概也就是看圖說故事,不過我可沒有領研究經費,你給我一百萬去研究數據,我也可以生出來一篇圖文並茂的統計分析。
我再來看看我被歸類在哪些領域,我被列在「讚揚中國防疫措施」「排他性敘述/給我上海復星BNT」跟「抨擊國產/國內相關措施」這三點裡面。
要說我立場是這樣,這倒是沒錯的。但幹你老師綠共現在不是在抄中國防疫措施嗎?
入境驗三次,屏東封村普篩打疫苗,那個不是中國在幹過的?
給我上海復星BNT這就更是廢話了,BNT是目前世界上效果最好的疫苗之一,而且他可以打年輕人,上海復星是BNT大中華區唯一代理商,更誇張的是人家還不是代理,人家還是投資方跟研發單位,我們買的BNT可能就有5%, 3%的中國成份疫苗在內。什麼疫苗都要就是不要BNT,這政府沒有病是什麼?至於抨擊國產/國內相關措施,這更是他媽的廢話,我說要入境普篩現在有沒有?
一堆人在批評台北的相關措施,那台北就不算國內了嗎?另外,國產疫苗的處理過程好壞有眼睛的人應該都很清楚,不用我再多說什麼,我還有不只一次支持研發國產疫苗,甚至還幫國產疫苗說過話,我反對的是目前國產疫苗的過程。 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621947532.A.A92.html
還有這篇文章去下定義「幫忙帶風向」跟「針砭時事」的定義作得非常之爛,因為 #他沒有作帳號的背景分析,除了IP之外,就 #驟下結論說這些帳號是在幫中共洗地,這是更是 #完全沒有遵守研究中立性的立場。甚至也不用繼續作資料探勘,你簡單查一下這些人的過去發文紀錄就知道,這些人的角度是什麼?
網軍會在股板發消息嗎?(幹你面板雙貓害我賠十幾萬) https://www.pttweb.cc/bbs/Stock/M.1626394403.A.85F
網軍會分享松島楓開微博的消息嗎?是不是因為微博要說我是中共同路人? https://www.pttweb.cc/bbs/japanavgirls/M.1625998753.A.194
網軍會分享東奧熱身賽嗎? https://www.pttweb.cc/bbs/NBA_Film/M.1625972483.A.39E
網軍會酸韓導酸到上自由時報嗎? https://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/2733113
甚至還說因為這兩篇我是疫苗乞丐的發明人? https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1612146762.A.A76.html
拜託,這篇文章才7推耶,7推帶什麼風向?我何德何能7推就能帶風向,綠共還不請我當網軍頭子?
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1612181977.A.CB1.html
還有這篇,拜託,這篇也才16推,而且這兩篇都不是發文,只是回文,更好笑的是,#我這篇是在幫政府解釋以色列為什麼可以取得那麼多疫苗我們取得不了,#我是在幫政府說話,這作者是文盲嗎?#我是叫人不要事後諸葛耶?黑人問號。
#簡單來說啦,#這作者是半桶水,#而且很懶,#希望他是沒有領政府經費而是個人義務作這種研究的。』
Re: [討論] 國防安全研究院 PTT八卦板疫情輿論分析 https://disp.cc/b/163-dQvn
前情提要 laptic https://www.facebook.com/PttGossiping/posts/2374475356023448
osalucard https://www.facebook.com/PttGossiping/posts/2374418136029170
COCOCCC https://www.facebook.com/PttGossiping/posts/2374320616038922
Induction 1. https://www.facebook.com/PttGossiping/posts/2374187979385519
Induction 2. https://www.facebook.com/PttGossiping/posts/2374218949382422
DCSHK https://www.facebook.com/PttGossiping/posts/2374167766054207
CavendishJr https://www.facebook.com/PttGossiping/posts/2374128309391486
#認知作戰 #林瑋豐事件 #三級警戒 #新冠肺炎 #武漢肺炎 #COVID19 #COVID2019
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美國在台協會(AIT)台北處長酈英傑(Brent Christensen)來台3年,今天早上發表卸任演說,強調我們不見不散。
酈英傑處長任內努力推動台美關係進展,深入台灣各地體驗台灣之美及在地人情味,尤其在《四個增進》(即增進美台安全合作、增進美台經濟與商業關係、增進台灣在全球社會的角色,以及增進美台人民的關係)的優先目標上,取得長足的進展!
邀請大家一起回顧AIT和嘉瑜合作【疫情過後的新世界】系列:
ps.還能看到嘉瑜唱歌🎤及大跳洗手舞👯♀️的小插曲唷😂
⚠️防疫期間待在家⚠️
EP1. #台灣軟實力致勝關鍵
【人工智慧如何協助醫療防疫?又如何對抗網路假消息?】
與會嘉賓:PTT創世神、台灣人工智慧實驗室創辦人 杜奕瑾(Ethan Tu)
https://reurl.cc/kZNAK3
EP2. #口罩國家隊
【口罩產量一飛衝天幕後推手大公開!疫情成為產業轉型提升的契機】
與最強歐吉桑-前經濟部長沈榮津 先生、口罩國家隊隊長-台灣區工具機暨零組件工業同業公會許文憲理事長,分享台灣產業如何轉型,以滿足全球在疫情所需的設備及服務。
https://reurl.cc/gWk5XL
EP3. #世界第一快篩
【工研院研發疫開罐,手持式核酸分子快篩系統】
邀請 工業技術研究院 生醫與醫材研究所林啟萬所長,聊聊工研院研發的「疫開罐」手持式核酸分子快篩系統,病毒篩檢快速又正確,只要一小時就知道結果喔!
https://reurl.cc/yE1VV2
EP4. #數位轉型勢在必行
【 疫情如何推動新創數位轉型,迎向數位未來?】
與Appworks創辦人、台灣大哥大總經理林之晨,介紹台灣頂尖創新家如何將他們在美國的寶貴經驗,化作應對全球疫情的有效方案。
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EP5. #如何加速數位轉型
【後疫情時代,台灣英雄召集令!】
與會嘉賓:微軟全球助理法務長施立成
討論微軟如何透過科技防疫並協助各界面對包括醫療、社會、經濟層面的影響,探討新冠肺炎疫情,如何加速數位轉型!
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EP6. #數位轉型勢在必行
【人工智慧vs新冠病毒,數位產業的崛起之戰】
嘉瑜與何志偉共同主持,與 2018 全美最佳數據長
Dun & Bradstreet Taiwan(美商鄧白氏)的首席資料科學家安東尼博士,來跟大家聊聊 #人工智慧 如何協助我們面對疫情下的經濟問題與危機處理,以及數位經濟、數位商情的發展,加速了我們的數位轉型!
https://reurl.cc/VEpVKR
精彩完結篇
【台灣是如何走過這一段疫情最緊繃的時期】
與防疫聖騎士大仁哥—前副總統 陳建仁先生,分享在他專業的領導下,台灣是如何走過這一段疫情最緊繃的時期!
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#直播節目由Talent Circulation Alliance 人才循環大聯盟製播
#防疫須全民一心 #團結抗疫 #做好防護
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【台灣人物誌】
助親人重逢 尋人高手蔡淑女許願幫失散家庭圓夢
新北市海山警分局防治組巡佐蔡淑女被譽為「尋人高手」,16年來為超過500多個無名屍、失蹤人口找到回家的路,也幫出養國外青年找到親娘。她許願,在退休前幫350餘名安置在機構的街友、失智者、精神疾病患者找到親人。
流落街頭被安置的街友,需要建立「指紋、DNA、照片」等3項關鍵資料庫,才有助於將來親人報案協尋時比對資料。但,現在各縣市安置社福單位實際有採檢與照相的不多,因此,要聯結這些失蹤人口與家屬,相當不易。
去年底的警政署會議中,「尋人高手」蔡淑女曾向內政部反映,才蒐集到350多名的部分安置名單,甚至不包括黑數、不包括有些縣市尚未呈報。但只是空有名單,相關資料庫並未建立一樣茫茫大海撈針。
蔡淑女希望在這兩年退休前,協助找到350名安置對象,讓失散家庭家屬得以團圓,讓街友不再流離。
海山警察分局巡佐蔡淑女,於雲林麥寮離鄉背井從警,深刻體驗流離失所的思親念鄉。民國94年投入協尋失蹤人口至今,以「人在公門好修行」的態度,盡心讓家屬圓夢。
她表示,2005年起負責失蹤人口協尋,2009年再接手無名屍協尋。不過,2014年(民國103年)協助台裔芬蘭青年柯尼(Conny Wiik)越洋找到生母,動人的過程記憶猶新。
蔡淑女說,當年柯尼千里迢迢來台認親圓夢,她自己也有3個孩子,充分理解與感受母子分離,思念重逢的親情。前兩年,柯尼的生母在林口長庚醫院病逝,柯尼雖來不及返台,但心中至少沒有遺憾。
要搭起親情橋樑,過程辛苦不足為外人道。蔡淑女不但促成「不可能的任務」,大海撈針的功力也不想退休後繼無人,近年致力傳承經驗,除在警校專任教導學生,也曾擔任警政署尋人小組教官,指導過許多徒弟、徒孫。
有多年成功尋人和協尋無名屍體經驗,在上課時,蔡淑女還特別指導學員相關的尋人關鍵與技巧。蔡淑女曾獲頒模範警察、模範公務員、協尋績優楷模、警察節終身貢獻獎,當年獲頒獎接受我訪問時說,她對尋人超級任務,已達到忘我境界,看見尋親人臉上的微笑曲線與淚水,「比我自己獲獎還高興、興奮。」
新北市警局防治科將於近期開辦「尋人高手種子教官研習營」,蔡淑女說,希望將這項本領與訣竅開枝散葉,帶學員在電腦前實務操作,「如果只是課堂播放PTT(簡報檔案),一定睡成一片」。
因為,比對資料吃力不討好,又沒有績效。為了比對案子,必須逐一比對3000筆資料,檢驗家屬的DNA後,才能讓無名屍落葉歸根。但,這些是她犧牲利用休假持續清查換來的,有時候,在冥冥之中似乎真有往生者相助。
台灣本島各警局她幾乎跑遍了,甚至前進金門縣擔任教官,成績逐漸展現。去年底彰化縣員林市失蹤20年的高姓婦人,被家屬登報宣告死亡。警方採集親友的去氧核醣核酸(DNA)比對,終於促成母女在花蓮縣玉里的安置機構相認。這項成果是民國103年「新北經驗」開始埋下的種子。
她說,民國100年曾提議依去氧核醣核酸採樣條例法源,為失智症、精神疾病等路倒病人、街友「按捺指紋、建立DNA資料、拍照存檔」,建立協尋資料庫。否則缺乏比對資料,政府的好心安置卻成為「天涯海角隔離」的無心錯誤。
蔡淑女說,警方發揮「雞婆」精神雖是動力,但從體制著手才能斧底抽薪,上述3項關鍵,她推動10年,至今仍有無力感,民國100年的建議,各單位興趣缺缺,為了法源、經費,各有立場。但新北市政府的作法足以借鏡。
民國103年,前新北市長朱立倫支持,時任副市長侯友宜積極推動,在社會安全網會議中提案,原本不願意的市府社會局,在侯友宜「督導」下,兩天內願意提供「忘了我是誰」的安置對象名單。
她說,運作至今7年,現在新北市警局刑事鑑識中心主任黃國政、法務部法醫研究所、戶政事務所的協助支持下,愈來愈多無名屍體得以落葉歸根或失散、失蹤者得以親人團圓。
尋人過程中,DNA資料庫比對,只是科學鑑定的最後一哩路,最重要關鍵是前端的人工耐心比對系統資料、按圖索驥、鉤稽、調閱通聯紀錄、畫人脈樹狀圖,以及永不放棄的溝通,並從蛛絲馬跡與大膽假設中,小心求證所有的可能。
蔡淑女說,比對無名屍與尋親不同,找失蹤人口要從關鍵的特徵著手,第一現場的員警,是否拍下足夠的照片,提供系統資料庫很重要,警政署也必須支持,擴大雲端容量儲存資料。
尋親則要「溯源」,透過親屬提供文件與資料找線索,並釐清、篩檢、排除非目標對象。找女子較困難,服過兵役的男子,有指紋與影像建檔比對。當事人願不願意提供DNA比對?比對成功願不願意相認?都是圓夢的關鍵。
姻緣路上,鵲橋讓牛郎織女相見,月老牽起情侶的紅線,蔡淑女則是牽起思念親情的關鍵人物。她告訴我,不希望協尋者、被找的人,都成為「魔神仔(是在台灣與福建廣泛流傳的民間傳說中,一種誘導人類到山野間迷失的鬼或者精怪。)」
蔡淑女說,她在去年(109年)警政署的失蹤人口查尋網絡會報中再度反映,各地已匯集350餘份安置人口名單,希望在退休前將比對技巧、資料庫的運用關鍵,都傳授各地種子教官。
吃力不討好的工作是在做功德,蔡淑女說,「生要見人、死要見屍」是求助民眾的心願,依經驗,許多都是當事人幸運,或冥冥中安排才尋獲親人。她說,堅守崗位以同理心面對求助的民眾,讓這些人得以找到回家的路。2021/01/28 ( 黃旭昇)
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手機排版傷眼請見諒
小弟先介紹個人背景,目前是三峽大學統計系大三的學生,但是因為是轉系生,因此大部
分的課還在跟大二的上課,少部分和大三一起上課,有可能會延畢一年,研究所希望能考
上四大。
在升大三的暑假抱著研究所該往哪個領域走的心態
(當時是抉擇走金融商學或者資料科學)
剛好有機會到中國實習,後來一部分看到對岸的金融體系受到科技很大的衝擊
另一部分剛好有機會到阿里巴巴等大公司參訪覺得震撼,加上平時在系上受到老師的薰陶
,因此後來比較想走資料科學領域
說白一點就是感覺跟商學比起來比較有發展性跟出路比較好
但是最近發現在臺灣資料科學領域的產業好像尚未成熟,假如單純唸統計也有些擔心出路
可能不如想像的好。
也因為如此,正在思索考研究所的時候要不要考資料科學所
(例如臺大的資料科學學程或政大資訊科學所)
但後來研究考科發現不如直接往資工跨,雖然現在coding能力還不算強需要未來繼續磨
(目前只學過R和SAS,目前正在自學C#以及預計未來自學Python)
但因為感覺資工除了可以往資料科學的領域走,退一步假如發現資料科學在臺灣發展性不
佳也還算有其他的保障。
雖然版上很多強者前人都是跨領域往資工跨,但是難免還是會擔心跨考上了之後在研究所
找不到教授或者負擔不起
同時也在想會不會關於出路的部分其實單純的統研所沒有我想的這麼差? 其實沒有往資
工所跨的必要?
以上,問題有點多,希望大家能為我解惑,謝謝。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.217.130.57
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/graduate/M.1506306727.A.5D1.html
※ 編輯: Lambo1228 (180.217.130.57), 09/25/2017 10:32:54
壞處XD
請問你朋友也是統計跳資工嗎?
※ 編輯: Lambo1228 (180.217.130.57), 09/25/2017 11:29:22
※ 編輯: Lambo1228 (118.150.163.235), 09/26/2017 00:40:21
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