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科學新聞難道不能好吃好玩又有營養嗎?——《科學研習》

雷雅淇 / y編_96
・2016/11/03 ・3417字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 525 ・七年級

文/雷雅淇|泛科學主編

當我們能改善傳播資訊的介質,從而去影響內容產生者,科學新聞就不會再是由無聊的新聞稿改寫、劣質的翻譯外電和一抄再抄未經證實的謠言,而會是一道道好吃好玩又有營養的美味佳餚。

從那則未看先分享的科學報導說起

今(2016)年 6 月,The Science Post 刊登了一篇標題為〈研究指出:70% 的 Facebook 用戶在看科學報導時,只看標題就留言評論〉(Study: 70% of Facebook users only read the headline of science stories before commenting)[1],光是標題就已經令內容生產者們難過得心碎,更諷刺的是:這篇文章的內文其實是內容產生器捏造的假內容,而它卻居然有超過五萬次的分享[2][3]。

圖/截自《The Science Post》
圖/截自 The Science Post

把鏡頭轉到棚內:《泛科學》在 2015 年的愚人節時,於 Facebook 上分享了一篇玩笑的科學報導〈治痔瘡,請把衛生紙對折兩次!〉[4],本篇文章在當時就有在內文中非常明顯地標註這是愚人節的玩笑;但觀看讀者的反應後卻意外地發現,相信這是真的科學研究的也不在少數。於是,我們之後寫了非常認真地痔瘡文來贖罪[5]。

這兩個有趣的事件,也讓我們一窺一些人們現在對於資訊的處理習慣:容易相信權威、「專家」下的結論,就算是閱讀文章就會看到的明顯錯誤,還是會有人未讀先分享;當然也有一定比例發現真相的讀者,是在拿著這支釣竿釣其他的魚。在 ACM SIGMETRICS 期刊一篇「真」的研究 Social clicks: What and whogets read on Twitter? [6],研究人員統計發現在 Twitter 上有 59% 的連結沒有被點擊就被轉推,也就是說這些人沒有閱讀過內容就把它分享出去了,而且是大部分的資訊都如此。

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你可能覺得你是那些會把內容看完真心覺得不錯才真情推薦給親朋好友的閱聽人,但試想我們每天會接觸到多少的資訊?真的有辦法每一則都好好吸收然後處理嗎?這些資訊又是怎樣送到你我的面前?又是誰決定它重不重要?在這看似容易實則更難傳播內容的時代,需要有邏輯、有脈絡的科學新聞,但在這艱困的傳播環境中它可以生存嗎?

我們每天會接觸到多少的資訊?真的有辦法每一則都好好吸收然後處理嗎?圖/Peggy_Marco @ Pixabay
我們每天會接觸到多少的資訊?真的有辦法每一則都好好吸收然後處理嗎?圖/Peggy_Marco @ Pixabay

臺灣沒有科學新聞嗎?

翻開新聞,會發現在主流媒體當中也不是沒有科學新聞,雖然時不時會有讓人哭笑不得的新聞出現:用溫度計當尺來量雪的高度[7]、臺北高雄只要 15 分鐘的「光速」高鐵[8]、激素鳳梨吃太多人也會性早熟[9]、用睪丸進食的人齒怪魚和謙虛的苔蘚[10]⋯⋯。當我們苦笑過後,更應該要想的是:這樣理應很容易發現基本理論錯誤的科學新聞,怎麼還是經過了層層關卡而出現在你我面前;臺灣科學新聞的產製過程中,是不是遇到了什麼困難?

圖/截自 TVBS 新聞
圖/截自 TVBS 新聞

「科學是一個很長的故事,但新聞在意的卻僅在快門的一瞬間。」[11]

主流媒體面臨巨大的市場壓力,報導科學新聞吃力又不討好;況且,臺灣的記者大多不是理工科背景出身,要自行跨過科學新聞的高門檻談何容易,更別說還要追求效率、時效性和滿足娛樂性[12]。我們常會搖頭嘆息臺灣的科學新聞怎麼總是「謠言、外電、新聞稿」[10];但在設備、資源投入有限,臺灣媒體無法自製科學報導的情況下,轉譯無需額外付費的外電和國外媒體、現成的新聞稿,就變成科學新聞的來源[11];但又因為有科學背景的新聞從業人員較少,報導出來的科學新聞就會有關係錯置、忽略過程、便宜行事⋯⋯等情況發生[11]。

科學新聞產製過程困難的問題,也導致我們的科學新聞很「偏食」;想想你在看新聞的時候最常看到那種主題?馬上浮現在腦中的就是某某研究說吃什麼會導致什麼疾病、那裏有地震和颱風生成、有個很酷很棒的科技產物或許未來上市會改變我們的生活⋯⋯。不論是報紙或是電視,科學新聞有很大的比例都是醫療類型的報導,其次是地球航太和科技工程[13]。然後你也會發現,報導的大多是科學活動中的下游產物,這些內容已經有實際的產品或是對一般人的日常生活有影響力,那些還在實驗室建構中的科學理論的上游理論和中游研發的科學新聞,比例甚少[12]。

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沒有資源投入讓優質的科學新聞產製困難,劣質的科學新聞讓閱聽人沒有好的典範可以閱聽和傳播,導致需求不被看見而資源難以投入;我們有可能打破這樣的惡質循環嗎?

讓科學新聞向上循環?請你跟我這樣做

圖/steve eng@flickr
圖/steve eng@flickr

1. 對眼前的資訊充滿質疑,沒有誰是全知全能的專家。

比起過往我們多從報紙、電視或是書本中接受資訊的時代,網路讓我們乍看之下有了更多主動的選擇;但社群平台、搜尋引擎等仍利用演算法決定什麼樣的資訊應該送到我們的面前,而且更不著痕跡,甚或是讓我們被過濾氣泡[13] 包圍而不自覺。我們真的有辦法抬頭挺胸大聲地說:所有資訊都是我們選擇而來,並且知道它的重要性和意義嗎?

而不管是在網路或是新聞中,很多事情我們都習慣信任所謂的「專家」替我們下結論,但這是極其危險的。先不論那些不管什麼事件都會被記者詢問任何意見的「專家」或是「網路觀察家」,在這專業極其細分的時代,沒有人能看得到事件的所有全貌,專家既使學有專精,但面對這個複雜的世界,沒有人能解答所有的問題。所以不要停止對眼前的資訊產生質疑,尤其是當你覺得它似乎有些陷阱,某些內容觸動了你內心的警鈴,或是有個「專家」告訴你他知道所有的事。

2. 奪回自己知的權利,拒絕對資訊做出膝跳反應

如果不能相信專家,又不能親信眼前看到的資訊,那我們該怎麼辦?盡自己的力量,試著層層解剖那些令人質疑的資訊吧!新聞常會把事情講得簡單:有毒的物質就該「零檢出」,致癌物超標就是對人體有害。但科學是複雜的,零檢出取決於你的檢測方法和儀器,致癌物超標也不等同於一定致癌。在面對被簡單處理的資訊時,別急著馬上「認同請分享」的公告周知,先停下來想想看,或是試著找找相關資訊,你會發現它跟你第一次看見時的樣貌有些不一樣。

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3. 持續監督、不停傳播,好的壞的都不要只有自己知道

經過質疑、查找的不斷反覆練習,當我們越來越有「判讀力」,越來越不能接受眼前被斷章取義、誇大不實、下錯結論的惡質資訊時,該怎麼辦?不要只是笑完然後慶幸自己沒有上當,持續監督那些散播劣質內容的來源、並不停地將你知道的告訴身旁的人吧!

物質的傳遞需要介質,而謠言能不脛而走通常是盲目擴散居多。當我們能改善傳播資訊的介質,從而去影響內容產生者,科學新聞就不會再是由無聊的新聞稿改寫、劣質的翻譯外電和一抄再抄未經證實的謠言,而會是一道道好吃好玩又有營養的美味佳餚。

參考資料:

  1. SP Team (2016, April). Study: 70% of FACEBOOK users only read the headline of science stories before commenting. The Science Post.
  2. 阿咖(2016 年6 月)。你也被這篇文騙到了嗎?「 70% 網友只看標不看內文」。地球圖輯隊。
  3. Dewey, C (2016, June). 6 in 10 of you will share this link without reading it, a new, depressing study says. Washington Post.
  4. Mo(2011 年4 月)。治痔瘡,請把廁紙疊兩次!果殼網。
  5. 蔣維倫(2015 年6 月)。如坐針氈,讓你有「痔」難伸的痔瘡。泛科學。
  6. Gabielkov, M., Ramachandran, A., Chaintreau,A., & Legout, A. (2016). Social clicks: What and who gets read on Twitter? ACM SIGMETRICS/IFIP Performance2016.
  7. 糗!記者溫度計錯當尺 網友笑翻(2014年2 月)。自由時報。
  8. 有美國最新的超級高鐵逼近光速的八卦嗎?(2016 年5 月)。批踢踢實業坊。取自科學新聞解剖室(2015 年4 月)。
  9. 激素鳳梨吃太多,恐致孩童性早熟?泛科學。
  10. 顏聖紘(2016 年8 月)。從「用睪丸進食的魚」到「謙虛的苔蘚」, 臺灣媒體缺的不只翻譯人才。鳴人堂。
  11.  黃俊儒(2014)。別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞。臺北市:時報出版。
  12.  林艾潔、黃靜蓉(2014)。科學新聞之資源基礎觀點分析:以臺灣主流媒體為例。傳播與社會學刊,28 ,23–61。
  13.  張郁敏(2013)。什麼樣的科學新聞內容會受新聞媒體青睞?報紙與電視科學新聞媒體顯著性之決定因素初探。新聞學研究,117 ,47-88。
  14. 新媒體世代(2015)。誰該為Facebook的「過濾氣泡」現象負責?泛科學。

m55-10_001

本文摘自《科學研習》月刊第 55 卷第 10 期,2016 年 10 月號

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雷雅淇 / y編_96
38 篇文章 ・ 1306 位粉絲
之前是總編輯,代號是(y.),是會在每年4、7、10、1月密切追新番的那種宅。中興生技學程畢業,台師大科教所沒畢業,對科學花心的這個也喜歡那個也愛,彷徨地不知道該追誰,索性決定要不見笑的通吃,因此正在科學傳播裡打怪練功衝裝備。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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科學新聞誰來說?當科學家與記者意見相左時!——《是炒作還是真相?媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰》
商周出版_96
・2025/04/05 ・4280字 ・閱讀時間約 8 分鐘

同床異夢:科學家與科學記者間的緊張關係

為了新成立的科學媒體中心負責人一職準備面試期間,我讀到許多科學家的意見,他們指出媒體對MMR疫苗和基因改造等議題的報導削弱了公眾對科學的信任。然而,當我更深入閱讀當時的科學新聞時卻發現情況並不那麼單純,許多嘩眾取寵的報導出自綜合記者或政治與消費的分線記者,消息來源是善於操縱媒體的運動人士而非優秀科學家,反觀科學記者筆下的報導則多數公正平衡。

中心成立後的頭幾個月主要是諮詢,過程中我與一些傑出的科學記者交流,詢問新的科學新聞辦公室如何產生價值,他們花了很多時間回應我接二連三的提問。互動中我清楚意識到科學記者不需要別人教他們怎麼做報導,而且他們其實與科學家一樣苦惱,覺得手機、核能、複製技術等等議題有太多聳動新聞。後來討論焦點就放在科學媒體中心如何改善現況,方法包括鼓勵科學家接受訪問,以及提升科學專業在編輯室內的地位。

一種說法認為科學記者是個特別的記者類型。有人向英國廣播公司前新聞部主任弗蘭.安斯沃思(Fran Unsworth)提出疑問:為何她們的公司高層很少人有科學報導背景?她短暫遲疑後回答:英國廣播公司的科學記者大都熱愛自己的工作,喜歡報導更甚於管理。我在其他媒體也注意到同樣現象,許多科學、醫藥、環境記者在專門領域耕耘超過二十年。湯姆.菲爾登被問到為何熱愛科學報導,他的回答是:

科學報導的內容幾乎都是探索性而非指控性—代表我和科學家都能開開心心回家!而且我能在自由出入實驗室、見到地球上最聰明的一群人、對他們的畢生心血提出各種粗淺的問題,這是多麼大的特權。再來科學新聞多彩多姿,生醫、太空、氣候、生物多樣性、古生物……最後一點,科學新聞很重要,是現代社會不可或缺的一部分。

「要迅速還是要正確?」——新聞編輯室裡的艱難選擇

二○○二年科學媒體中心剛成立時,社會上針對科學和媒體之間為何緊張有過一波辯論,其中一個話題是科學價值觀與新聞價值觀的矛盾。已故的理查.多爾(Richard Doll)爵士教授是發現吸菸與癌症關聯的科學家,他曾經對著滿屋子的記者一語道破:「你們不喜歡老調重彈、報導大家都知道的事情,總想找些新鮮的。但很可惜,科學裡新的事物通常不對,真理需要透過時間慢慢建立。」

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科學追求真理累積,媒體偏好新鮮話題,價值觀自然衝突。圖/unsplash

另一方面,懂得反求諸己的記者通常也不諱言表示媒體反映真相有很多侷限。《華盛頓郵報》資深記者大衛.布羅德(David Broder)一九七九年曾說:「我希望媒體能一再重複、直到大家明白—每天送到門口的報紙,只是記者對過去二十四小時內聽聞的某些事情做出片面、匆促、不完整的敘述,內容不可避免會有瑕疵與偏差。」難怪科學家對記者戒慎恐懼,而記者與科學家合作時也倍感挑戰。曾經有位報紙編輯對著一房間的皇家學會成員說:在他的編輯室內,「要迅速還是要正確」這問題只會有一個答案。那些科學家的惶恐表情我歷歷在目。

我進入媒體關係工作之前拿的是新聞學學位,至今仍記得一位前記者曾在講座中告訴大家:「車禍後無人傷亡」不能成為新聞,「車禍導致五名青少年死亡」才能引起大眾關注。研究媒體的學生辯論新聞價值觀已經辯了數十年,也有人大膽嘗試不同做法,比方說《龜媒體》(Tortoise Media)之類新興平臺就訴求「慢新聞」,旨在建立有別於速度至上的新模型,透過「慢速新聞學」理念以更長時間來更加深入地製作更大、更複雜的報導。但儘管媒體業界發生許多變化,傳統的新聞價值觀仍屹立不搖。

科學媒體中心所有工作都是為了支持科學報導的高標準,不過我們在二○一一年列文森調查期間發現還有其他機會能夠撼動這些標準。該調查由布萊恩.列文森勳爵法官(Lord Justice Brian Leveson)主持,目的是在《世界新聞報》(News International)竊聽醜聞案後瞭解英國媒體業界有什麼慣例。我當時的同事海倫.賈米森(Helen Jamison)建議我們向調查庭提交證據,幾杯所謂的「女士汽油」下肚後,她操著濃厚曼徹斯特口音說:「傷害公眾利益的不是竊聽名人電話—而是糟糕的科學報導。」隔天我們發郵件給幾位科學通訊人員,詢問他們關注什麼議題,一週後就提交多頁書面證據。

我告訴同事自己被傳喚去做口頭證詞時她們還覺得我在瞎掰。小組內部連續幾週密切關注各大媒體如何報導列文森調查案,包含麗貝卡.布魯克斯(Rebekah Brooks)、阿拉斯泰爾.坎貝爾、保羅.戴克瑞(Paul Dacre)和安迪.考森(Andy Coulson)在內很多媒體界大人物都有出庭,而今居然也有我一份,令人興奮又忐忑—被傳喚的人只有我代表科學界,一定要把握好機會。

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標題戰爭:聳動 vs. 精準,誰來決定科學新聞的呈現?

但其實我沒進過法庭,緊張情緒一目瞭然。印象特別深的是御用大律師羅伯特.傑伊(Robert Jay)和列文森勳爵本人一再要我放慢語速。官方紀錄上,提醒我兩次還不見效,列文森這麼說:「不必因為半小時的限制就講很快,時間是可以延長的……而且我有點擔心,總覺得速記員頭上好像冒煙了。」

我的主要論點是媒體長期以來執著於同一套價值觀,在書面證詞中也有所描述:

追求引發恐慌的故事、誇大單一專家從小規模研究得出的結論、不願將令人擔憂的研究結果置於宏觀而令人安心的脈絡、為了平衡而捏造不存在的學界歧見、過分偏愛另類觀點等等。

當天《獨立報》恰好印證我的觀點,一篇跨兩頁的報導標題為:「眼盲者重見光明—患者因幹細胞『奇蹟』痊癒。」然而實際情況是患者並未痊癒,雖然回報視力小幅度改善(他們原本視力極差,已被登記為盲人),但這僅僅是一項安全性研究,而且只有兩名患者參與。當然,研究本身是值得報導的,在幹細胞研究剛起步、真人試驗剛開始的時期,這是個重要的進展。問題在於報導口吻暗示科學研究取得了巨大突破,可能給成千上萬黃斑部病變患者帶來不切實際的希望。

同一天稍晚我揪著心打電話給《獨立報》科學編輯史提夫.康諾,告知我將他的報導當作科學新聞不良案例交給列文森調查庭。他當然談不上高興,但至少沒發飆,所以我鬆了一口氣。原來前一天晚上他提交的原稿內容較精緻,但夜班編輯決定將報導放在頭版,所以文字編輯就對標題進行過加工。康諾將原稿發過來,我們倆就在辦公室玩起「找出不同點」的遊戲了。

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離開法庭時,《太陽報》總編輯攔住我。我在證詞中批評他們前一週煽動恐慌,報導內容是居家用品內的化學物質,但標題卻叫做「商店貨架上滿滿的乳癌『風險』」。原本我以為對方要吵架,沒想到他說《太陽報》真心想改善科學報導品質,邀請我們為報社裡的一般新聞記者開一場科學報導培訓班。隨著列文森調查案持續推進,業界標準似乎終於迎來變革,而且這一次沒有落下科學新聞。

作證時我順便提出有必要為科學報導制訂新的指導方針,還誇下海口表示只需要幾小時就能與記者和科學家共同完成草擬。一週後,調查庭將人召集起來要我們開始,沒想到折騰了整整一天,而且過程中好幾次我都擔心無法達成共識。標題就是特別棘手的項目,記者和文字編輯很堅持標題只追求簡潔和引人注目,沒必要精準總結文章內容,但科學家聽了很火大,認為這是合理化不精準的敘述。

科學家要求標題的正確性,記者堅持要簡潔吸引,雙方激辯不休。圖/unsplash

我感覺自己成了全球和平談判的調解員,必須設法安撫所有人不拍桌走人並達成協議。所幸雙方都有成就這樁美事的意願,最終相互妥協:標題不應誤導讀者對文章內容的理解,且不應以引號包裝誇大的敘述

總體來說,新指導方針鼓勵記者從協助大眾的角度切入,告訴閱聽人什麼證據是可靠的,又有什麼證據還在研究階段。例如其中有幾條的內容是:新聞故事應附上來源以便讀者查詢。應標明研究的規模、性質和侷限性。應指出研究處於何種階段,並從合理角度預估新療法或新技術能為民眾所用的時間點。

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我們將指導方針寄給列文森勳爵,很高興他在最終版本的報告裡也建議採用。調查案結束後成立了獨立報刊業標準組織(Independent Press Standards Organisation)在各大新聞編輯部推廣指導方針,由於制訂過程有編輯和記者的參與所以接受度很高,不至於引起反彈。

為科學家舉辦講座時,我會展示一些因為科學家參與而變得更客觀準確的新聞報導,其中個人特別喜歡的一篇出自二○○八年的《每日郵報》,內容提到一項小鼠研究發現常用的保濕霜與癌症有相關。記者費奧娜.麥克雷(Fiona MacRae)引用兩位不同專家的意見質疑這項研究與人類皮膚的相關性,並指出該研究需要能在人類身上複現才有意義。

專家之一表示:因為這項研究就停止使用保濕霜太「瘋狂」,還補充說明:「小鼠皮膚癌研究其實不太能幫助我們瞭解人類的皮膚癌。」最精彩在於標題是「保濕霜與皮膚癌相關(僅限小鼠)」,而且括號內外用了同樣大小的字體。

從這個案例來看,優秀的記者可以在講述有趣故事的同時確保讀者不會過早丟掉面霜。我還會在講座使用的幻燈片裡摻入一些小報的報導實例來挑戰學術界偏見,比方說《每日郵報》的社論或許爭議頗多,但他們的科學新聞通常品質並不差,不推廣特定立場的時候更是如此,有時甚至優於大報。我還會強調《每日郵報》在英國銷量排行第二,如果連線上版也算進去讀者數超越所有大報,因此務實一點說:如果科學家希望更有效地向大眾傳遞信息,完全沒有不與《每日郵報》合作的道理。

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——本文摘自《是炒作還是真相?媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰:從基改食品、動物實驗、混種研究、疫苗爭議到疫情報導的製作》,2025 年 03 月,商周出版,未經同意請勿轉載

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內容農場給我下去!搜尋引擎的內容守門員:Panda 熊貓演算法
Abby T
・2021/06/04 ・2997字 ・閱讀時間約 6 分鐘

當你使用 Google 查資料時,是否曾經看過打著「看完這個我震驚了!」「知道這件事,讓全網都傻眼了!」這類吸睛標題的文章,點進去卻發現內容乏善可陳、錯誤百出甚至跟標題完全無關?這就是所謂「內容農場」文!

內容農場透過稿費低廉的寫手,在短時間內大量產生品質不穩定、缺乏資料來源,且內容缺乏價值的文章,用聳動標題吸引點擊,並在網站中插入一堆廣告,藉此將流量變現。

假如每次查資料,出現的搜尋結果都是內容農場的文章,讓人無法得到問題的真正解答,搜尋者的感受肯定糟透了。圖/Giphy

假如每次查資料,出現的搜尋結果都是內容農場的文章,讓人無法得到問題的真正解答,搜尋者的感受肯定糟透了。因此,Google 為了解決內容農場氾濫的問題,在 2011 年推出名為「熊貓」的演算法(Google Panda),以維護使用者的搜尋體驗。

什麼是熊貓演算法?從 2010 年開始說起

2010 年左右,內容農場大舉興起,隨便搜個關鍵字都可能會跑出帶有聳動標題、內容卻毫無意義的廢文。當時,一間名為 Demand Media 的網路公司突然竄起、擠進美國前二十大網路媒體中,靠的就是內容農場。

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Demand Media 一天可以產出七千多篇品質低劣的文章、透過廣告把高流量轉成鉅額收入,甚至在 2010 年下半宣布申請公開募股。2011 年初,美國知名的網路媒體商業內幕(Bussiness Insider)發布一篇報導直指 Google 的搜尋引擎演算法已經「被摧毀」,顯見內容農場的猖狂。

Demand Media突然竄起、擠進美國前二十大網路媒體中,靠的就是內容農場。圖/Wikipedia

2011 年 2 月,Google 宣布新演算法正式上線,此次更新為的是打擊內容品質低下或是對使用者來說價值極低的網站,直衝內容農場而來。隨後,Google 當時負責搜尋引擎的領頭人物之一 Amit Singhal 在採訪中表示內部稱呼這個演算法為「熊貓」 (Panda) 、取自其主要開發工程師 Navneet Panda 之名,熊貓演算法的名號就此廣為人知。

官方提到,熊貓演算法推出後有效影響了 11.8% 的查詢結果。2012 年初,洛杉磯時報報導 Demand Media 的營收虧損了 640 萬美金,正是受到熊貓演算法的衝擊;Demand Media 也在自家的前景報告中兩次提及 Google 演算法變化帶來的潛在風險,足見熊貓演算法對內容農場的「殺傷力」。

熊貓演算法的打擊對象

根據美國 SEO 權威網站 Moz 的整理,熊貓演算法主要打擊的低品質對象有這些類型:

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  • 內容農場
  • 惡意抄襲、剽竊他人的原創內容
  • 低可信度、高誤導性的內容
  • 膚淺內容(Thin Content),也就是對使用者而言價值極低、毫無幫助的內容。例如在內文裡刻意堆一堆關鍵字,整體文章卻跟該關鍵字毫無關聯;大量轉載別人的文章或熱門論壇的討論、沒有自己的原創內容等。
  • 為了塞廣告而打造的內容,廣告佔幅遠遠超過內文。
  • 標題聳動,內容卻毫無相關的網站。例如標題寫「肯德基優惠券」,點進去卻根本找不到優惠券。
  • 被使用者手動封鎖的網站。會讓使用者花時間和心力手動封鎖,極可能是內容品質真的太差勁。

一旦被熊貓演算法判定為垃圾內容,就會受到懲罰、拉低該網頁在搜尋結果頁的排名。隨著排名下降,使用者依循關鍵字搜尋而點擊進來的自然流量當然也會瞬間盪到谷底;更嚴重者,甚至可能會直接消失在網路世界,再也無法被搜尋到。

被使用者手動封鎖的網站。會讓使用者花時間和心力手動封鎖,極可能是內容品質真的太差勁,就會被熊貓演算法判定為垃圾內容,受到懲罰、拉低該網頁在搜尋結果頁的排名。圖/envato elements

不想被熊貓演算法懲罰,該怎麼做?

既然熊貓演算法是為了清掃低品質內容而生,遠離演算法懲罰的最好辦法就是產出優質內容。

什麼才是優質內容呢?Google 在其官方說明中已經給了解答:搜尋引擎的根本目標是要針對使用者的疑問,最有效率地找出相關答案。也就是說,搜尋引擎的本質是為使用者服務,對用戶來說實用、有價值的,就是高品質內容。

在判斷內容品質低劣與否時,使用者的操作數據是重要指標之一。Google 會從網頁的點擊率、跳出率、停留時間等數值,來評判人們是否喜歡這個網頁。此外,Google 亦從第三方聘請許多搜尋品質評分者(Google Quality Rater),從讀者的角度審查網頁內容的專業性、可信度等等,以衡量搜尋結果的品質。

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由於內容農場空洞乏味、言不及義,很難通過這些考驗;由此也可看出,好的內容並非是要迎合演算法。事實上,只要能為使用者帶來幫助、受到青睞,自然會成為優質內容。

只要能為使用者帶來幫助、受到青睞,自然會成為優質內容。圖/envato elements

至於打造高品質內容的具體方式,Moz 所提出的「十倍內容法」(10 x Content)是很實用的技巧。在資訊爆炸、SEO 成為顯學的現在,「好」內容的競爭力已經不夠,必須要比搜尋結果排名第一的網站好上十倍、達到「極致好」,才有可能脫穎而出。例如,在文章中加入自己的親身體驗、數據研究、精美懶人包等等,都是實踐十倍內容法,創造與競爭對手不同的獨特性,進而打造出極優秀內容的好方法。

在撰寫內容之前,也可以參考當初 Google 在設計熊貓演算法時,所制定的 23 條基本問題。比如:「你是否信任這個網頁所提供的資訊?」、「這個網頁是否提供任何原創資訊、報告或數據?」、「這是一個你會想收藏或是分享、推薦給朋友的網頁嗎?」等等。假如你的內容能夠確實且良好地回答這些問題,正符合了「優質」的標準。

總結

多虧了熊貓演算法,比起 2010 年代初,內容農場出現在搜尋結果的頻率已減少許多、確實提升了整體搜尋體驗。

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時至今日,熊貓演算法仍持續更新,以因應不斷變化的網路世界與層出不窮的低品質網頁。事實上,2016年時熊貓演算法被整合為Google核心演算法 (Core Algorithm)的一部分,雖然熊貓演算法不再是獨立存在的演算法,但其「打擊低品質內容」的精神仍被保留於核心演算法中。

無論演算法如何演變,打造優質內容都是遠離懲罰、經營 SEO 和爭取排名的不二法門;瞭解了熊貓演算法的來龍去脈和運作規則後,更有助於你往創造高品質內容的路上邁進!

資料來源

  1. Google’s Search Algorithm Has Been Ruined, Time To Move Back To Curation
  2. Finding more high-quality sites in search – Google Official Blog
  3. TED 2011: The ‘Panda’ That Hates Farms: A Q&A With Google’s Top Search Engineers
  4. Demand Media posts $6.4-million loss in fourth quarter – Los Angeles Times
  5. Google Panda Update Costs Demand Media $6.4 Million In 4th Quarter?
  6. Google Panda – Moz
  7. Google 官方說明
  8. How to Create 10x Content — Best of Whiteboard Friday – Moz
  9. Google 搜尋中心
  10. Google’s Panda Now Part of Its Core Ranking Algorithm
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Abby T
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任職於 JKL SEO 公司的 SEO 顧問兼內容行銷專欄作家。對 SEO搜尋引擎優化相關演算法小有研究,致力於將 SEO 相關知識,以淺顯易懂方式撰寫成科普文章,使普羅大眾有機會認識 SEO 這項專業數位行銷技術。