*ST罗顿：上交所拟终止公司股票上市

他說的「所有的努力」指的應該是上個世紀八○年代開始，台灣在自由民主、本土文化、環境生態、教育改革、社區營造上的風起雲湧。

另外，還有許多諸如農會弊案、環中東路拆遷案、焚化爐案等，外界揣測血案背後的殺機應是來自於此。一個是在血案中唯一的倖存者、腦部受到重創的縣議員鄧文昌。

文：唐嘉邦（重大歷史懸疑案件調查辦公室調查員） 1990年代最駭人聽聞的劉邦友血案（一）：是誰在光天化日下槍決縣長？ 1990年代最駭人聽聞的劉邦友血案（二）：與兇嫌接觸過，唯二的活口 1990年代最駭人聽聞的劉邦友血案（三）：每一步調查都只是踏進更深的迷霧 1990年代最駭人聽聞的劉邦友血案（四）：20多年後，等待星火之光重燃的冷案 劉邦友官邸血案時間表 1996年── 11月21日：2名歹徒潛入桃園縣長劉邦友的官邸犯案，造成八死一重傷。11月20日：劉邦友血案追訴權時效20年期滿 2018年── 行政院通過《刑法》部份條文修正草案，犯最重本刑死刑、無期徒刑或10年以上人為致死案，將取消追訴期規定。關於鄧文昌的狀況，一直有許多傳聞，但我想我們還是不應過多揣測。因為劉宅血案絕對不是兩名歹徒衝進官邸殺人那麼簡單，它的背後的殺機才是最需要被剖析的。後來很多媒體在檢討劉宅血案時，都認為未能破案的關鍵，在於命案現場被第一時間前來的救護人員、警察給破壞。

原本專案小組期待傷後復原的鄧文昌能恢復記憶，他的證詞絕對能成為偵破劉宅血案，並揭開所有內幕的關鍵點。據「哥哥」所言，他與「老三」本來只是要去找縣長官邸的駐衛警劉明吉討賭債，結果在遇到劉邦友時遭到辱罵，嚥不下這口氣的2人當下奪走劉明吉的警槍並挾持官邸內的8人，最後槍殺了他們。我到超市後，整個嚇傻了。

如前所述，Google和亞馬遜等公司都是這樣做。這些聯想大部分都是潛意識的，因此若能了解這些聯想，就可以在事業上影響或改變它們。但這不是建立品牌聯想的唯一方法。同理，例如報價軟體等企業對企業（B2B）產品，可能會經由許多供應商、仲介和管道，賣給許多種類的企業。

然而，你真的確定這些決策比較接近史巴克，而不是荷馬？ 如果你的職務需要向其他企業進行推銷，你可能也會認為，以更理性且線性的方式行銷會更有效，因為你面對的客戶會比較理性，並認為由於企業中的決策者是企業的代表，花的不是自己的錢，因此必須基於更客觀的系統二標準做決定。首先，我們必須知道根據行為科學的研究發現，我們應該要如何看待客戶。

若你從事的是B2B領域，或者擁有全新而鮮為人知的小眾產品，你可能會認為你的產品與那些品牌沒有任何關聯，或是認為購買決策主要受到功利且系統二的因素所支配，例如相對價格（與類似產品相較之下有多貴）、感知價值（以該價格所獲得的價值）或產品主要功能。如果這些資訊吸引了我們的注意，並引發了正確的聯想，我們就很有可能購買。許多變數會影響購買這類品牌的決策，有些是有意識的，有些則是無意識的。你是否曾經去過一個你不懂（或略懂的）語言的國家，然後必須去那裡的超市買東西？這很困難，對吧？當我們不認得任何品牌，也看不懂產品描述時，就會失去決策時的重要參考依據，因此幾乎不可能知道該買哪個東西才能滿足需求。

我從來沒聽過這些牌子同樣的案件，同一批檢方、辯方人馬，從初級法院一路上訴到高等法院，判決翻轉再翻轉，也不算罕見。有些朋友可能會樂觀地認定，未來我們可以利用人工智慧（AI）來取代人類作判斷，就能消弭這些雜訊，達成一個更公正公平的世界願景。例如有些強檔電影，有人認為是神作，就一定會有人想吐槽，我們看靶紙背面也可能發現彈著點頗分散。

阿宅丙的十二發散佈在靶紙各處，其中有一發正中靶心，這就算是雜訊（noise）。簡單地說，對於雜訊，負負不會得正，只會沒有最負，只有更負。

即使是在西方先進國家不缺疫苗，但仍有不少阿宅拒絕接種而染疫，和病死相比，還能活著悔不當初就算小事了。如果把他們的靶紙反過來看沒有畫靶心的背面，我們會搞不清楚阿宅甲或乙誰的比較準，但是可以很清楚阿宅丙和丁肯定有雜訊。

文：Gene 很多朋友可能都有這樣的經驗，同樣症狀的小病找不同診所或不同醫師，拿到的處方箋常是不同的藥品組合。阿宅甲的十二發幾乎都打在靶心上，請他回家洗洗睡。這類場合雜訊比過去所知還多。包括法官在午餐前後的判斷會有明顯差異、醫師在同一天上下午的診斷也會有所不同、連氣溫高低和天氣陰晴都會影響人們的判斷、文字資訊印在左右側也會讓消費者做出不同抉擇（從右向左讀的希伯來文會有相反效果）。過去行為經濟學和決策科學主要研究的是偏誤，市面上大量有關科普書籍主要就是在討論人類判斷的偏誤，而雜訊則常被冷落。面對同樣的病毒，世界各國五花八門的政策多樣，簡直就是一個雜訊的超大型社會實驗，讓我們見識到不同政策如何影響傳染病的傳播和應對。

康納曼在《快思慢想》主要要談的是人類判斷的偏差，而《雜訊》要談的則是雜訊⋯⋯呃，廢話。桑思汀是美國哈佛大學法學院教授，曾與2017年諾貝爾經濟學獎得主理查．塞勒（Richard H. Thaler）合著《推出你的影響力》（Nudge）。

沒錯，我們不需要知道那些阿宅究竟有沒有好好瞄準靶心，就能衡量雜訊的有無和大小。阿宅乙的十二發全落在靶心外，但集中在一個邊緣角落中，這是種偏誤（biase）。

那偏差和雜訊的差別是？我們可能想像有四個阿宅在靶場中打靶，各打了一打子彈。即使像台灣初期防疫有成，但後來也因判斷失誤而近乎封城了幾個月，之前疫苗採購上也力有未逮。

判斷的失誤，小則蒙受一丁點經濟上的損失，大則禍國殃民。而阿宅丁的彈著點相當分散，但偏向靶紙一側，那是同時有偏誤又有雜訊。他們從管理學到司法系統再到醫學科學等各個領域找到案例來作理論的支持，結合了學術研究、案例故事和統計資料來讓我們好好認識一下雜訊。康納曼是2002年諾貝爾經濟學獎得主，他的《快思慢想》（Thinking, Fast and Slow）是行為經濟學的經典之作。

奧運等運動賽事的一些項目需要評審評分，偶爾分數差距甚大而引起爭議，也常成為大家茶餘飯後的話題。但個人喜好的多樣性並不是雜訊。

三位都是決策科學領域最頂尖的高手，這肯定是本不可多得的好書，定義了雜訊，指出它為什麼會出現，為什麼應該減少雜訊，以及如何減少雜訊。他們剖析了經營管理、醫學、法律、經濟預測、法醫鑑識、保釋、兒童保護、策略、入學申請、招聘、升職、績效評估、個人選擇等等領域會遭遇到的種種雜訊，讓我們看到雜訊的各種代價，並且提供實用的建議來預防雜訊。

《雜訊》先用刑事判決和保險理賠來探討雜訊和偏誤的差異，並且提出雜訊審查（noise audit）來衡量雜訊的大小。然而，專業影評人對票房的預測，就有可能出現雜訊，因為票房會有客觀數據。

雜訊造成的錯誤不會相互抵消，《雜訊》舉例指出，一個該被判關五年的罪犯，如果被判成三年或七年有期徒刑，正義其實都未獲得伸張。這幾天就有幾位學術界的朋友不約而同地分享了一個新研究，就是連投稿學術期刊是在星期幾，都會影響被接受的機率。然而，真是如此？AI不可能天生就懂得做判斷，在過程中，還是需要人類來訓練，如果我們都搞不清楚判斷的雜訊從何而來，我們該如何讓AI懂得哪些判斷更可靠呢？ 還好，有三位大師級人物——丹尼爾．康納曼（Daniel Kahneman）、奧利維．席波尼（Olivier Sibony）、凱斯．桑思汀（Cass R. Sunstein）合著的《雜訊：人類判斷的缺陷》（Noise: A Flaw in Human Judgment）會是我們認識人類判斷雜訊最重要的一本好書。在這個疫情年代，許多國家誤判這個冠狀病毒的傳播力，以及染疫的嚴重性，導致醫療崩潰而造成大量人民死亡。

奧利維．席波尼（Olivier Sibony）是法國巴黎高等商學院策略與商業政策教授，著有《不當決策》（Youre About to Make a Terrible Mistake!）。接著《雜訊》探討場合雜訊（ocassion noise），這是指同一個人或一群人，僅因為場合不同，居然會對同一案例作出不同判斷，例如發言先後順序都有影響

Photo Credit: 中央社 河內市捷運6日正式營運，這是越南全國第一條對外 載客的捷運，路線從河內市市中心棟多區延伸至西南 的河東區，全長共13公里、12站、單趟約需費時23 分。Photo Credit: 中央社 河內市銀髮族趕來朝聖、體驗全國第一條正式通車的 捷運，並在工作人員指導下刷卡進站。

載客首日不少銀髮族前來力挺政府，年輕一代多認為以後再搭也不遲。Photo Credit: 中央社 越南兒童手持捷運票卡合影，票卡上的風景為河內市 知名景點文廟。

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