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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Allan G. Bluman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-12-02

价格:USD 77.19

装帧:Paperback

isbn号码:9780073347141

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 初等统计学
• 数据分析
• 概率论
• 推论统计
• 统计方法
• 统计学教材
• 基础统计
• 数据科学
• 统计学入门

《数字时代的社会脉络：数据、权力与生活实践》 图书简介 本书旨在深入剖析数字技术与数据驱动的社会如何重塑我们的生活、权力结构与日常经验。我们正处于一个由算法、大数据和平台经济定义的全新时代，理解其复杂性、机遇与内在风险，已成为我们参与现代社会的基本前提。本书并非一本关于统计学原理的教科书，而是聚焦于“数据化”这一宏大社会进程对个体能动性、社会公平以及政治治理所带来的深刻影响。 本书的叙事结构分为四个主要部分，层层递进，力求为读者勾勒出一幅清晰而批判性的图景。 --- 第一部分：数据化的底层逻辑与物质基础 本部分探讨了“数据”如何从抽象的符号演变为驱动社会运转的核心资源。我们首先考察了信息论和早期计算理论如何为现代数据采集和存储奠定了理论基石，但更侧重于这些理论如何被商业和国家力量所俘获和转化。 1. 基础设施的隐形权力： 我们详细分析了支撑全球数据流动的物理基础设施——海底光缆、数据中心、云计算平台——这些“隐形巨兽”的地理分布和所有权结构，揭示了数据处理能力如何向少数中心高度集中。这种集中不仅是技术层面的，更是地缘政治和经济控制的体现。 2. 数据的物质性与能源消耗： 许多讨论倾向于将数据视为“无形的”，本书强调数据的物质属性——它需要能源、存储空间和冷却系统。我们量化了大规模数据处理（如人工智能训练和加密货币运作）对全球能源系统的压力，探讨了数字化的“碳足迹”及其对环境正义的挑战。 3. 传感器化的世界与环境的编码： 现代社会中，从智能家居到智慧城市，无处不在的传感器正在将物理现实转化为可量化的数字记录。本章批判性地审视了这种“环境编码”过程，讨论了哪些经验和行为被纳入数据模型，哪些被系统性地排除在外，从而塑造了我们对“真实”的认知框架。 --- 第二部分：算法治理与社会决策的重构 数据一旦被收集和处理，便需要被应用于决策。本部分将焦点从数据本身转向了算法在社会治理中的实际应用，探究算法如何成为新的权力中介。 1. 预测性技术与风险的社会分配： 我们深入考察了预测性警务、信用评分系统和自动化招聘工具的工作原理。这些工具声称能够提高效率和客观性，但实际上常常固化了历史偏见。本书通过具体案例分析了算法如何将社会风险不成比例地分配给边缘群体，并阐明了“黑箱”决策过程如何削弱了问责制和申诉机制。 2. 平台经济与劳动的数字化管理： 零工经济的兴起是算法治理最显著的体现之一。本章分析了诸如行程安排、绩效评估和薪酬激励等环节如何被复杂的算法系统所精确控制，探讨了这种管理模式对劳动者自主性和职业尊严的侵蚀。我们比较了不同法律体系下对算法管理的反制努力。 3. 认知边界的塑造：信息流与注意力经济： 社交媒体和推荐引擎是当代信息环境的缔造者。本书将分析这些推荐系统如何通过最大化用户参与度（而非信息质量或真相）来运作，探讨其对社会共识形成、政治极化以及个体心智运作模式的深远影响。我们探讨了“过滤气泡”和“回音室效应”的社会后果。 --- 第三部分：身份、隐私与数字主权的危机 在数据驱动的社会中，个人身份的边界和对自身信息的控制权面临前所未有的挑战。 1. 身份的碎片化与重构： 我们的数字足迹（搜索历史、购买记录、地理位置数据）正在被整合起来，形成比我们自我认知更稳定、更具预测性的“数字替身”。本章探讨了这种由外部数据构建的身份如何影响个人在金融、就业甚至法律层面的机会，以及个体如何试图夺回对自己数字形象的叙事权。 2. 隐私的失效与“默许同意”的悖论： 传统的隐私概念建立在信息不对称的基础上，但在“大数据”时代，即便是看似无害的零碎数据也能被重新组合以揭示敏感信息。我们批判了“点击接受所有条款”背后的结构性权力不平等，并审视了“匿名化”数据的脆弱性。 3. 监视资本主义的运作逻辑： 借鉴和拓展了批判理论，本部分深入剖析了大型科技公司如何将人类经验转化为可供交易的“行为剩余”，并论证了这种商业模式如何驱动了对持续数据采集的内在需求，从而对公民自由构成了系统性威胁。 --- 第四部分：重塑与抵抗：数字时代的伦理与民主实践 本书的最后一部分将目光投向未来，探讨在日益数据化的世界中，我们如何构建更具韧性、更公平的社会实践与治理框架。 1. 数据素养的社会维度： 我们主张，对数据的理解不应仅停留在技术操作层面，而应上升为一种批判性的社会素养。这包括理解数据收集的权力意图、识别算法偏见的能力，以及参与有关数据政策的公共讨论。 2. 走向数据所有权与治理的替代模型： 本章探讨了各种新兴的治理尝试，包括去中心化身份解决方案、社区数据信托（Data Trusts）以及数据合作社的潜力。我们评估了这些模型在保护集体利益、确保数据用于公共福祉方面的可行性。 3. 技术的民主化与反抗的实践： 从开源运动到数字人权倡导，本书展示了不同社会群体如何利用技术工具进行抵抗和创新。这包括对监控技术的规避、开发对抗性人工智能的努力，以及在法律和政策层面争取数据主体权利的斗争。 总结： 《数字时代的社会脉络》旨在激发读者超越对技术奇迹的盲目崇拜，以审慎和批判的态度参与到定义我们未来社会形态的这场数据革命之中。它是一份对当代社会结构、权力流动和个体命运的深刻社会学考察。

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我必须承认，我购买这本书的初衷，很大程度上是因为我对如何解读那些铺天盖地的“数据新闻”感到沮丧。到处都是“研究表明”、“统计数据支持”的论调，但当我试图深究其背后的逻辑时，往往一头雾水。这本书的价值，就在于它提供了一套清晰的“批判性思维工具箱”。它不仅仅教你如何计算，更重要的是教你如何质疑计算结果的合理性。比如，关于抽样方法的那一章，讲解得极为透彻，让我明白了“垃圾进，垃圾出”的道理——一个糟糕的样本设计，再精妙的统计分析也无济于事。作者巧妙地穿插了许多经典的统计学悖论和误用案例，这些“反面教材”比单纯的正面讲解更有冲击力。每一次读到关于假设检验的部分，我都能清晰地看到那些研究人员是如何设定零假设和备择假设，以及如何判断P值的真正含义，而不是简单地把它看作一个“通过”或“不通过”的红绿灯。这本书让我从一个被动接受信息的数据“小白”，成长为一个能够主动审视数据质量和推论有效性的“初级分析师”。这种思维上的转变，其价值远超书本本身的定价。

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说实话，这本书的排版设计和视觉呈现也让人眼前一亮，这对于一本技术性书籍来说，实在难能可贵。在我的阅读记忆中，许多统计教材要么是黑白世界，公式密密麻麻地挤在一起，让人望而生畏；要么就是试图用过于花哨的图表来掩盖内容的单薄。但《基础统计学》找到了一个完美的平衡点。色彩的使用非常克制且有目的性，重点内容和关键公式被有效地突出，图表清晰简洁，每一个图形似乎都是为了服务于特定的概念讲解，而不是为了填充版面。尤其是它对统计软件（比如Excel或R的基础功能）输出结果的解读部分，做得尤为出色。它没有强迫你成为编程高手，而是聚焦于如何从软件生成的结果报告中，准确地提取出我们真正需要的信息，并用通俗的语言解释它们。这种务实到位的处理方式，极大地降低了实践的门槛，让书本知识能够迅速地转化为实际操作能力，而不是停留在纸面上的理论空中楼阁。

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这本《基础统计学》简直是为我这种对数字头疼不已的人量身定做的救星！我一直以为统计学是那种深奥到只有数学家才能理解的领域，充满了复杂的公式和抽象的概念。拿到这本书的时候，我带着极大的忐忑，心想，这次又得在咖啡因的陪伴下熬夜啃书了。但出乎意料的是，作者似乎拥有一种神奇的魔力，能将那些原本枯燥乏味的内容，转化成一个个生动有趣的故事。他们没有一开始就用那些吓人的希腊字母轰炸你，而是循序渐进地，从最基本的描述性统计开始，一步步引导你认识数据的“长相”和“脾气”。举个例子，讲解集中趋势和离散程度时，他们不是简单地罗列平均数、中位数、众数和方差，而是会结合实际生活中的例子，比如比较不同城市居民的收入分布，让你真真切切地感受到这些数字背后的意义。阅读过程非常流畅，感觉就像是有一位耐心又睿智的导师在你身边，随时准备为你扫清每一个理解上的障碍。即便是那些涉及到概率论的部分，也处理得恰到好处，既保证了严谨性，又避免了过度的理论堆砌，让人在轻松愉快的氛围中，悄悄地掌握了统计学的核心思想。

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这本书的内容深度掌握得令人赞叹，它在“基础”和“深入”之间架起了一座坚实的桥梁。对于像我这样希望在后续学习中转向更高级主题（比如回归分析或时间序列）的读者来说，一个扎实的基础至关重要。这本书没有满足于走马观花地介绍概念，而是对每一个核心统计工具的内在逻辑进行了细致的剖析。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它不仅展示了F检验的公式，更重要的是阐释了“组间方差”和“组内方差”的概念对比，这才是理解ANOVA精髓的关键。作者似乎深谙教育心理学，他们懂得何时需要放慢脚步，何时需要进行一次小小的“知识巩固点”。书中的习题设计也极具匠心，它们通常不是那种套用公式就能得出答案的机械练习，而是需要你先对问题情境进行一番思考和建模，这真正训练了应用统计学的思维模式。读完后，我感觉自己不再是肤浅地了解统计学，而是真正地“学会”了统计学的思考框架。

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从一个纯粹的学习体验角度来看，这本书的“可读性”是顶级的。我通常对需要大量推导和证明的教材感到极其抗拒，往往还没翻过几页就已经开始寻找各种“捷径”或“简化版”的解读。然而，《基础统计学》在保持学术准确性的前提下，做到了极高的语言亲和力。它的叙事风格非常有人情味，作者仿佛在与一个好奇的朋友交谈，而不是在向一群被动的学生授课。他们会坦诚地指出某些统计方法存在的局限性，这种透明度极大地增强了读者的信任感。阅读过程中，我几乎没有遇到需要反复回溯才能理解的句子或段落。它非常注重建立概念间的联系，比如会将描述性统计的工具自然地过渡到推论统计的需求上，使得整个知识体系呈现出一种有机生长的态势。这种行云流水的阅读体验，让原本被视为畏途的统计学习，变成了一种愉快的探索过程，甚至让我开始期待下一章的内容。

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