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刊登要錢、訂閱也要錢,做研究就是要被期刊出版社剝削?學術界奮起抵抗出版巨商的血淚史

活躍星系核_96
・2019/09/17 ・4272字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 576 ・九年級

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  • 鄭婷宇/編譯
圖/改自 2013 (CC) julochka, “amazon haul” @ flickr, CC BY-SA 2.0.

在研究過程之中,學者需要閱讀大量的參考資料,並時常需要更新、交流最新發布的文獻以跟上知識產出的腳步,但面對一個由少數大型出版商集團寡占的學術出版市場,全球各地的圖書館都面臨無力負擔高昂訂閱費用的窘境

面對節節高升的訂閱費用,臺大圖書館在 2016 年 12 月 6 日開出第一槍,發出明年起停止訂閱 Elsevier Science Direct 的公告,清大、交大等大學也隨後跟上。

對學術研究來說,此資料庫涵蓋理工與生醫領域的許多文獻,退訂的決定將對師生造成重大影響,但唯有聯合的抵制運動,方能有一絲爭取合理價格的機會。事實上,抵制 Elsevier 的運動早已在世界各地發生。

期刊逐漸由六大廠商集中出版

世界上第一本科學期刊誕生於 1665 年,分別是法國的 Journal des Sçavans (智者雜誌)和英國皇家學會出版的 Philosophical Transactions of the Royal Society (皇家學會哲學會刊)。在期刊系統出現以前,學者們大多藉由私人信件的往返、各式會議及專書中討論彼此的研究,訊息傳播的範圍與效率都受限。科學期刊的創立,幫助科學家擴大資訊接收的範圍,並得以定期交流研究成果,同行評審的原則也由此奠定。

從期刊問世到第二次世界大戰之前,雖然商業出版的期刊比例不低,傳播效率也較高,但大多數的出版業務仍由各學會負責。不過, 1990 年代中期的資料顯示,出版界的情勢出現了逆轉——商業出版的比例佔期刊總數的 40% 、學術與專業學會出版比例佔 25% 、大學與教育出版佔 16% 。在 1994-1998 年間出版的論文當中,出自 Elsevier 的比例就已高達20%。

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Larivière 的研究分析了於 1973-2013 年出版的 4 千 500 萬份的科學論文,證明了在自然暨醫學科學與社會科學暨人文學等領域,發現文獻出版集中於六大出版商的現象日益顯著。這六大出版商分別為 Reed-Elsevier 、 Wiley-Blackwell 、Springer 、Taylor & Francis、 The American Chemical Society 以及 Sage ,其中前四家身兼兩大領域的龍頭, Sage 僅在社會科學暨人文學中躋身前五大出版商, The American Chemical Society 亦僅在自然暨醫學科學佔有前五大之一的地位,並且是上述出版社中唯一的學術學會,其餘五家全都是商業出版商。

數位科技的應用,非但沒有使得知識的傳播更加普及與自由,反而讓大型的商業出版集團獲利更多。

在自然暨醫學科學領域, 1973 年之前,前五大只佔該領域約 20% 的論文出版比例,到了 2013 年激增到 53% ,其中 Reed-Elsevier 、  Springer 和  Wiley-Blackwell 三家就囊括了 47% 的比例,足見出版比例分配的不均。社會科學暨人文學領域, 1973 至 1990 年間,前五大商業出版商所出版的論文比例佔該領域不到 10% ,卻在2013年時飆升至 51% 。

換句話說,在這兩個領域做研究的學者在查詢資料時,大概每兩篇文獻,就會有一篇名列於這六大家出版商的資料庫之中(圖一)。

2013年前五大學術出版社在兩領域的期刊出版比例。資料來源:The Oligopoly of Academic Publishers in the Digital Era / Vincent Larivière。製圖:鄭婷宇。

高昂的文章處理費與訂閱費,逼研究者起身抗議

呈現寡占狀態的學術出版市場,衍生出文獻集中化的現象,加上不合理的商業模式,使各大圖書館漸漸無力負擔出版商不斷提高的訂閱費用。早期,當學者想出版研究成果時,只能無償交付出版商,後續學者本身因不再擁有著作權利,以致不得自行散播著作、與同業交流,除非圖書館付出大筆費用買回期刊,納稅資助國家研究的公民也無法閱讀這些最新的知識。有感於期刊出版商以販賣他人研究成果獲取利潤的商業模式,對研究者、圖書館與納稅民眾都不公平,開放近用的新型商業模式在一連串摸索中逐漸成形(詳情可參考)。在開放近用的出版形式中,期刊出版商轉而向學者或其所屬的機構索取文章處理費,刊出後的論文將可免費釋出給所有人取用。

在混合型期刊 (Hybrid journals) 中,資料庫的取得須透過訂購,但支持文章以開放近用的方式投稿,此部分便會向作者所屬機構索取文章處理費,以「彌補」該文提供給任何人免費取用所減損的經濟收益。期刊 Lingua 的前主編 Johan Rooryck ,批評混合型期刊是「雙重收費」,不僅向作者索取高達每篇 1800 美元的文章處理費,期刊的訂購也要價不菲。即使 Lingua 所屬的 Elsevier 表示已收取文章處理費的文章是免費開放,但許多研究者仍對於期刊訂立的高昂文章處理費與訂購費感到不滿,認為自己無償勞動所產出的學術貢獻,成為出版商獲取高額利潤的來源。畢竟 Elsevier 、 Springer 和 Taylor&Francis 等幾家大型出版商的獲利率皆高達 35% ,這可是比 Facebook 獲利率 27% 還驚人的利潤。

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期刊大盤商索取的高昂費用,對學術成果的流通與近用性皆造成傷害。研究者的怨念在 2015 年爆發開來,要求 Elsevier 降低文章處理費、讓作者保留其著作權等。在 Elsevier 拒絕後, Lingua 的六位編輯與 31 位編輯委員集體辭職以示抗議。這群編輯另創一個新的開放近用期刊── Glossa ,只向作者收 400 美元的文章處理費,並取消對無資金之投稿者的收費。

認知科學的社群則在 2016 年接續了這場對 Elsevier 的抗議運動。一群研究者向 Elsevier 請願,要求降低 Elsevier 在該領域的權威期刊── Cognition 的文章處理費。由 David Barner 發起的聯署請願,在一週內就集結了超過 1200 位附議,其中包括至少十位 Cognition 的編輯委員會成員。截至目前為止,該網站共收集了 1661 位科學家的連署。

期刊訂閱費用節節高升,大學圖書館紛紛抵制

在期刊與出版商彼此合併或兼併之後,學術出版市場被少數幾家廠商寡占的情形,使圖書館更無議價的空間。根據美國研究圖書館 (Association of Research Libraries) 之統計,自 1986 年至 2012 年以來,期刊價格已上漲 456% ,約為同期間消費者物價指數 (CPI) 上漲幅度的四倍,期刊價格居高不下,穩坐圖書館開支最高的寶座多年。

面對不斷上漲的資料庫訂閱費用,各國學術機構的採購經費日漸捉襟見肘。

2012 年,英國劍橋大學數學家 Timothy Gowers 在其部落格發表一篇「知識的代價」(The Cost of Knowledge) 的文章,呼籲學界共同抵制 Elsevier 剝削研究者與社會的商業模式,加入拒絕向 Elsevier 擁有之期刊投稿、協助審閱或編輯的行列,目前已累計有 16,484 人響應。以 Gowers 的文章為序幕,一場向 Elsevier 抗議的「學術之春」 (Academic Spring) 開始在世界各地的學術機構蔓延而起。加州、哈佛等名校先後譴責 Elsevier 資料庫售價高額的漲幅,停止訂閱。

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儘管 Gowers 的登高一呼獲得熱烈迴響,但這場杯葛似乎缺乏後續的威力與參與動能。

根據 Tom Heyman 等人於 2016 年追蹤化學、心理領域約 500 名參與聯署的科學家後續動向的研究指出,有 23% 簽名的科學家仍在 Elsevier 發表論文(圖二)。對科學家來說,要遵守「不發表」的承諾所必須付出的代價不小,面對學術工作環境崇尚的高影響力指標,科學家常有投稿主流且高影響力期刊的壓力與誘惑。

抵制 Elsevier 承諾跳票的科學家。資料來源:On the Cost of Knowledge: Evaluating the Boycott against Elsevier / Tom Heyman, Pieter Moors, Gert Storms.。製圖:鄭婷宇

荷蘭是 Elsevier 的發源與總部所在地,當地的學術圈同樣對沉重的訂購費用感到不滿。 2015 年,荷蘭教科文部次長 Sander Dekker 出面與 Elsevier 談判,加上 14 所公立研究型大學聯合發動杯葛計畫,威脅集體辭去於 Elsevier 編輯等職務,甚至投稿。這場由政府帶頭、學界團結對抗壟斷的學術出版集團的運動,在 Elsevier 的妥協下落幕。雖然荷蘭學界提出的條件被打了些折扣,但仍成功爭取到更好的開放近用條件。

為了抗議 Elsevier 不透明的商業模式,德國 DEAL Project 計畫共有多達60所大學及研究機構共同抵制 Elsevier ,全面停訂 Elsevier 期刊的決定將自 2017 年 1 月起生效。

臺灣各大學對出版商的反擊

臺灣也在這波抵制 Elsevier 的浪潮中挺身而出。臺灣全國每年花費於購置 Elsevier Science Direct 電子期刊的費用不斷攀升, 2016 年的費用較 2008 年增加了 53% ,達到 2700 萬美元,占目前大專校院的年度電子資源採購經費近 1/3 。經全國學術電子資訊資源共享聯盟 (CONCERT) 小組與 Elsevier 討論後,因 Elsevier 堅持其計價模式及內容, CONCERT 小組決定延緩續訂,並呼籲各圖書館考量全體會員的利益,集體停訂以促使 Elsevier 與臺灣簽訂合理的合約。

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各校圖書館長年承受不斷調漲的資料庫訂閱費用壓力,即使是資源豐厚的臺灣大學也難以承受。 Elsevier Science Direct 的驚人訂價,排擠圖書館引進其他期刊資源的經費。臺灣大學於首先發出明年起停止訂閱 Elsevier Science Direct 期刊的公告,緊接著清華大學、交通大學、成功大學、中興大學、臺灣師範大學、臺灣科技大學、勤益科技大學、實踐大學等學校先後發表停止訂閱的聲明(圖三)。

Elsevier Science Direct 採購經費與效益不成比例。資料來源:臺灣大學、清華大學、交通大學三校圖書館之公告。製圖:鄭婷宇

推動、取得開放近用論文的其他管道

對抗大型期刊出版商壟斷之運動前途未卜,學者與研究機構是否能夠團結面對是關鍵所在。

除了抵制訂閱、投稿、編輯大型商業期刊之外,還有其他可行的實際行動可推動學術出版環境的開放。

Ginsparg 架設的 arXiv ,提供科學家上傳自己論文發表前的預印本的平台,開放所有人瀏覽與下載,讓最新的研究成果能迅速且更大範圍的交流。 Alexandra Elbakyan 創立的 Sci-Hub 提供用戶免費下載論文的服務,遇到付費論文時,該網站會自動登錄志願者提供的已訂閱帳號進行下載,並自動備份論文,方便下個用戶的使用。

當知識成為可以估價的商品,研究成果的流通範圍及可近性勢必會受限。長久以來,期刊出版商以學者產出的論文為獲利基礎來源,在收取高昂文章處理費、訂購費的狀況下,年年賺得豐厚利潤的商業模式,一直引起研究者與學術機構的怨懟。儘管開放近用的概念在學術界已漸次推廣開來,大型商業集團壟斷學術出版市場的情形,讓許多研究及教育機構在面對年年抬升的期刊資料庫價格面前,幾無議價能力。當知識成為一項價格難以負擔的商品、資訊的流通被付費高牆阻隔,難以取得參考資料的研究將停滯,對整體社會也將會是弊大於利的悲劇。

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本文轉載自 台灣創用CC計畫 ,原文為〈失衡的期刊出版市場:學界力抗出版巨商的奮鬥史

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除了蚯蚓、地震魚和民間達人,那些常見的臺灣地震預測謠言
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/02/29 ・2747字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

災害性大地震在臺灣留下無數淚水和難以抹滅的傷痕,921 大地震甚至直接奪走了 2,400 人的生命。既有這等末日級的災難記憶,又位處於板塊交界處的地震帶,「大地震!」三個字,總是能挑動臺灣人最脆弱又敏感的神經。

因此,當我們發現臺灣被各式各樣的地震傳說壟罩,像是地震魚、地震雲、蚯蚓警兆、下雨地震說,甚至民間地震預測達人,似乎也是合情合理的現象?

今日,我們就要來破解這些常見的地震預測謠言。

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漁民捕獲罕見的深海皇帶魚,恐有大地震?

說到在坊間訛傳的地震謠言,許多人第一個想到的,可能是盛行於日本、臺灣的「地震魚」傳說。

在亞熱帶海域中,漁民將「皇帶魚」暱稱為地震魚,由於皇帶魚身型較為扁平,生活於深海中,魚形特殊且捕獲量稀少,因此流傳著,是因為海底的地形改變,才驚擾了棲息在深海的皇帶魚,並因此游上淺水讓人們得以看見。

皇帶魚。圖/wikimedia

因此,民間盛傳,若漁民捕撈到這種極為稀罕的深海魚類,就是大型地震即將發生的警兆。

然而,日本科學家認真蒐集了目擊深海魚類的相關新聞和學術報告,他們想知道,這種看似異常的動物行為,究竟有沒有機會拿來當作災前的預警,抑或只是無稽之談?

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可惜的是,科學家認為,地震魚與地震並沒有明顯的關聯。當日本媒體報導捕撈深海魚的 10 天內,均沒有發生規模大於 6 的地震,規模 7 的地震前後,甚至完全沒有深海魚出現的紀錄!

所以,在科學家眼中,地震魚僅僅是一種流傳於民間的「迷信」(superstition)。

透過動物來推斷地震消息的風俗並不新穎,美國地質調查局(USGS)指出,早在西元前 373 年的古希臘,就有透過動物異常行為來猜測地震的紀錄!

人們普遍認為,比起遲鈍的人類,敏感的動物可以偵測到更多來自大自然的訊號,因此在大地震來臨前,會「舉家遷徙」逃離原本的棲息地。

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當臺灣 1999 年發生集集大地震前後,由於部分地區出現了大量蚯蚓,因此,臺灣也盛傳著「蚯蚓」是地震警訊的說法。

20101023 聯合報 B2 版 南投竹山竄出蚯蚓群爬滿路上。

新聞年年報的「蚯蚓」上街,真的是地震警訊嗎?

​當街道上出現一大群蚯蚓時,密密麻麻的畫面,不只讓人嚇一跳,也往往讓人感到困惑:為何牠們接連地湧向地表?難道,這真的是動物們在向我們預警天災嗎?動物們看似不尋常的行為,總是能引發人們的好奇與不安情緒。

如此怵目驚心的畫面,也經常成為新聞界的熱門素材,每年幾乎都會看到類似的標題:「蚯蚓大軍又出沒 網友憂:要地震了嗎」,甚至直接將蚯蚓與剛發生的地震連結起來,發布成快訊「昨突竄大量蚯蚓!台東今早地牛翻身…最大震度4級」,讓人留下蚯蚓預言成功的錯覺。

然而,這些蚯蚓大軍,真的與即將來臨的天災有直接關聯嗎?

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蚯蚓與地震有關的傳聞,被學者認為起源於 1999 年的 921 大地震後,在此前,臺灣少有流傳地震與蚯蚓之間的相關報導。

雖然曾有日本學者研究模擬出,與地震相關的電流有機會刺激蚯蚓離開洞穴,但在現實環境中,有太多因素都會影響蚯蚓的行為了,而造成蚯蚓大軍浮現地表的原因,往往都是氣象因素,像是溫度、濕度、日照時間、氣壓等等,都可能促使蚯蚓爬出地表。

大家不妨觀察看看,白日蚯蚓大軍的新聞,比較常出現在天氣剛轉涼的秋季。

因此,下次若再看到蚯蚓大軍湧現地表的現象,請先別慌張呀!

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事實上,除了地震魚和蚯蚓外,鳥類、老鼠、黃鼠狼、蛇、蜈蚣、昆蟲、貓咪到我們最熟悉的小狗,都曾經被流傳為地震預測的動物專家。

但可惜的是,會影響動物行為的因素實在是太多了,科學家仍然沒有找到動物異常行為和地震之間的關聯或機制。

遍地開花的地震預測粉專和社團

這座每天發生超過 100 次地震的小島上,擁有破萬成員的地震討論臉書社團、隨處可見的地震預測粉專或 IG 帳號,似乎並不奇怪。

國內有許多「憂國憂民」的神通大師,這些號稱能夠預測地震的奇妙人士,有些人會用身體感應,有人熱愛分析雲層畫面,有的人甚至號稱自行建製科學儀器,購買到比氣象署更精密的機械,偵測到更準確的地震。

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然而,若認真想一想就會發現,臺灣地震頻率極高,約 2 天多就會發生 1 次規模 4.0 至 5.0 的地震, 2 星期多就可能出現一次規模 5.0 至 6.0 的地震,若是有心想要捏造地震預言,真的不難。 

在學界,一個真正的地震預測必須包含地震三要素:明確的時間、 地點和規模,預測結果也必須來自學界認可的觀測資料。然而這些坊間貼文的預測資訊不僅空泛,也並未交代統計數據或訊號來源。

作為閱聽者,看到如此毫無科學根據的預測言論,請先冷靜下來,不要留言也不要分享,不妨先上網搜尋相關資料和事實查核。切勿輕信,更不要隨意散播,以免造成社會大眾的不安。

此外,大家也千萬不要隨意發表地震預測、觀測的資訊,若號稱有科學根據或使用相關資料,不僅違反氣象法,也有違反社會秩序之相關法令之虞唷!

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​地震預測行不行?還差得遠呢!

由於地底的環境太過複雜未知,即使科學家們已經致力於研究地震前兆和地震之間的關聯,目前地球科學界,仍然無法發展出成熟的地震預測技術。

與其奢望能提前 3 天知道地震的預告,不如日常就做好各種地震災害的防範,購買符合防震規範的家宅、固定好家具,做好防震防災演練。在國家級警報響起來時,熟練地執行避震保命三步驟「趴下、掩護、穩住」,才是身為臺灣人最關鍵的保命之策。

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論文好多看不完?研究生的救星!用 AI 幫你分析統整!
泛科學院_96
・2023/10/14 ・761字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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近期科技界最熱烈討論的新聞,應該就屬韓國有研究單位宣布找到了新的室溫常壓超導體 LK-99 ,聽說可以在一般的高中大學實驗室中完成。這讓我不禁好奇它的製作原理,但,大部分的朋友應該跟我一樣都不是專業材料工程人員,看不懂論文怎麼辦呢?除了等泛科學出影片,別忘了我們有 AI 呀!今天我要來分享一套專門訓練來閱讀論文的 AI —— SciSpace Copilot。

今天的影片簡單的跟大家分享了基於 GPT 技術且針對閱讀學術文章進行特別優化的 AI —— SciSpace ,我只要遇到研究型文章都會特別開這個工具起來使用,其他的大語言模型都無法做到如此細緻。我覺得生成式人工智慧的未來就會到處是這種基於某種目的,比如讀論文,使用某個大模型進行微調 Fine-Tuning 之後的小模型,將會協助我們解決各種問題。

是說現在的研究生做研究的工具真是越來越多,你會想要把這支影片分享給你的指導老師看嗎?
歡迎你把使用的經驗與想法在影片下方留言與我分享!

也歡迎加入泛科學院的頻道會員,或者科學AI的Discord論壇,一起討論交流。

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如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,或是透過超級感謝展現你的心意,讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

泛科學院_96
28 篇文章 ・ 37 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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你對大數字有「感覺」嗎?一本電子書檔案有多大?一間國家圖書館有多少藏書是合理的?——《一輛運鈔車能裝多少錢?》
三民書局_96
・2023/07/07 ・3010字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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ZB(zettabyte,皆位元組)相當於 10 億兆位元組:1 後面帶了 21 個 0。1 ZB 相當於可以儲存美國國會圖書館(Library of Congress)所有藏書量的 1,000 億倍。」——《紐約時報》,2009 年 12 月 10 日

科技帶來的巨大單位和微小單位

科技帶來了許多大數字,大多數都以陌生單位表示,因此又多了另外一組大單位:M(mega,百萬)、G(giga,吉)和T(tera,兆),這些單位日常生活中就會用到,而更大的單位:P(peta,拍)和E(exa,艾)現在也會時不時出現。

現今電腦和智慧手機非常普及,因此我們早已習慣 GB(gigabyte,吉位元組)和百萬像素(megapixel)等單位。然而,這些前綴單位經常使用在位元組(byte, B)這類無形實體上,相較於更常見的十億(billion)和兆(trillion)來說,我們更難理解這些單位的意義。

科技的發展,尤其是電腦、資訊科學的突飛猛進,帶來了許多前所未有、人腦已經不太能「想像」的大數字。圖/envatoelements

這裡幫大家統整一下,通常會使用 K(kilo,千)代表一千、M 代表一百萬、G 代表十億、T 代表一兆。如果你想要為未來的科技發展進一步做好準備,接下來的單位依序為:P、E、Z(zetta,皆)和Y(yotta,佑)。依序後者為前者的1,000倍。

電腦的速度極快也同樣有一系列相對應代表小數量和小尺寸的前綴單位,往往更令人陌生:m(milli,毫)、µ(micro,微)、n(nano,奈)和 p(pico,皮),分別代表千分之一、百萬分之一、十億分之一和一兆分之一。這些前綴單位通常使用在長度和時間上,例如毫公尺(millimeter, mm)和奈秒(nanosecond, ns)。

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國際通用單位的符號、名稱和詞頭。表/維基百科

這些數字到底多大多小?可以「感覺」一下嗎?

大多數人對這些微小單位毫無感覺,也不知道提供這些數字的人是根據什麼資料算出來的,因此只能任由資訊提供者擺布。以下是幾個能帶給你啟發的例子。

幾年前的聖誕節前夕,贈送亞馬遜 Kindle 或其他新推出的電子書閱讀器作為禮物蔚為風潮,甚至聽說蘋果公司(Apple)也將推出平板裝置(iPad 在 2010 年 1 月下旬發布,但一直到 3 月才上市)。2009 年12 月 9 日,《華爾街日報》指出巴諾書店(Barnes & Noble)的 Nook 電子書閱讀器擁有 2 GB 記憶體,「約能存下 1,500 本電子書」。隔天,《紐約時報》提出 1 ZB 記憶體,「相當於可以儲存美國國會圖書館所有藏書量的 1,000 億倍」。

一間圖書館有多少藏書是合理的數字?

我當時很幸運正要開始出課程的期末考題,這些科技領域數字,正是上天贈與我的靈感。我在試題中問到:

假設以上兩個描述皆正確,請計算美國國會圖書館大約有多少本書?

回答這個問題只需要簡單的算術,然而計算數字非常龐大,而大部分的人不見得擅長大數字計算。出現太多0的時候,腦袋往往會轉不過來。寫下 Z 所代表的完整數字(1 後面帶著 21 個 0)可能會有幫助,但往往會寫錯。

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接下來我會提到,使用科學記號(scientific notation)書寫是較佳方法,但像「Z」這樣的單位,除了極少數人外幾乎沒人知道,對大部分的人來說根本毫無意義。

既然直覺無法帶來任何幫助,就仔細計算一下吧。根據《華爾街日報》的說法,2 GB 可以儲存 1,500 本書,代表一本書略多於 1 MB。再根據《紐約時報》的說法,1,000 億倍等於 1011 倍,將總位元組數 1021除以 1011 倍,會得到國會圖書館藏書量約相當於 1010 位元組。如果每本書為 106 位元組(約為 1 MB),將 1010 除以 106 可以得出,國會圖書館藏書本數約為 104 本,也就是 10,000 本書。如果你對這裡使用的指數和科學記號不太熟悉,接下來會有更深入的解釋。

10,000 本是合理的估計值嗎?比起盲目猜測合不合理,可以試試評估這個數值是否過大或過小,也就是試題的第二部分:

一間圖書館的藏書應該有幾本才算是合理的範圍?一萬本是合理的數字嗎?圖/envatoelements

計算出來的數字看起來太多、太少,還是差不多?為什麼?

當然如果一開始就算錯了,就沒辦法正確回答這個問題。部分學生遭遇到這個狀況,而必須試圖解釋小至分數或大至數億以上的數字。

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儘管計算正確的學生狀況會好一點,但某些學生在評估數字合不合理時,依然遇到了困難。看來就算是比較小的大數字,依然難以想像出實際情況。不少學生認為一間大圖書館藏書 10,000 本十分合理,完全出乎我的意料。

其中一位學生回答:「我猜就算是普林斯頓大學的圖書館,隨便也超過 10,000 本書吧!」實際上這樣說也沒錯啦!但回答得還不夠好。單單我自己的辦公室就有超過500本書,我敢打賭許多更專注於學術研究的同事,都擁有好幾千本書。至於坐落在校園中心的巨大建築、貌似學生都十分熟悉的學校圖書館,藏書整整超過 600 萬本。

一本書到底有多大?TB 或是 MB 又到底有多大呢?以下是簡單的答案。以常見的文本來說,一位元組可以儲存 1 個英數字元。珍‧奧斯汀(Jane Austen)的《傲慢與偏見》(Pride and Prejudice)約有 97,000字,共 550,000 個字元,因此一本純文字的浪漫小說或傳記,大小基本上可以評估為 1 MB,因此 1 GB 可以儲存這類書籍約 1,000 本。圖片則要佔據更多空間,每張圖約幾KB到幾MB。

《華爾街日報》的計算結果十分合理,但相比之下,《紐約時報》卻大錯特錯。

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電子書檔案有多大?

大家可以評估看看,以下 3 則關於電子書大小的說法:

「《欽定版聖經》(King James Bible)的文字檔案大小很可能不超過 500 KB。」

「如果以文字檔來看,1 GB 可以儲存相當於 2,000 本《聖經》文字量的書籍。」

「整個微軟 Office 套裝軟體程式,約會佔用與一本厚書相當的硬碟空間。例如,微軟 Office 中小企業版僅佔用 560 MB。」

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《聖經》文字量可比《傲慢與偏見》多上許多,字數整整接近 800,000 字,相當於約 4.5 MB 的純文字,稱得上一本厚書。前兩則描述還算合理一致,雖然都過於樂觀。資料壓縮技術雖然可以減少所需儲存容量,但並沒辦法壓縮到 500 KB 這麼小。然而,第三則描述則差了 1,000倍,560 MB 的微軟Office軟體佔用的空間,整整接近 500 本厚書佔用的硬碟空間。

一本聖經多達八十萬字。圖/envatoelements

順道一提,根據 loc.gov(國會圖書館網站)上的資料,國會圖書館藏書約為 1,600 萬冊,外加 1.2 億件其他資料。另外提一個有趣的說法,《紐約時報》的電子書閱讀器報導,也試圖幫助讀者視覺化國會圖書館的藏書量:「相當於可以在美國本土和阿拉斯加蓋上 7 層書籍。」先不管這段資訊實不實用,資訊是否真的正確就交由你來計算吧。但我想給你個提示,幫助你開始計算,1 平方英里超過 2,500 萬平方英尺,而一本書籍的大小就大概與你手上的這本書相當。

——本文摘自《一輛運鈔車能裝多少錢?:輕鬆培養數感,別再被數字迷惑》,2023 年 6 月,三民出版,未經同意請勿轉載。

三民書局_96
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