如何善用且避免誤用統計：以網路輿論的大數據分析為例
已更新：2021年9月17日
時間：2020/11/11（三）08:00-10:00
地點：W11
講者：劉正|東海大學社會學系 特聘教授
紀錄者：高苡瑄|社會統計課程 教學助理
活動宗旨：
1. 了解統計學的功能與其不能
2. 反省常犯的錯誤、思考如何改善
3. 在學習過統計學之後，如何更清楚的看世界
一、 介紹何謂統計、切記勿過度推論
1. 是蒐集資料、分析資料、展現資料的學問；是發現問題、尋求解決方法的重要工具。
2. 案例分享，同學發表自行看法
3. 是發現問題、尋求解決方法的重要工具。
4. 在課堂上打破許多研究結論-研究就是不停的搜尋原因，尋找最可能的結論。
二、 別急著下結論
1. 真有所謂M型化社會？
2. 應屆畢業生失業率高達七成五？
3. 如何判斷資料？首先要尋找資料、補足相關資訊，錯錯誤的結論
三、 統計可幫助我們理解社會現狀與變遷，請同學尋找數據，並討論影響原因。
1. 出生率的變遷
(1) 台美出生率比較（1981-2008）
(2) 生育率為何下降？講者談論到人口轉型理論，老人人口快速增長，如果沒有好好因應可能會造成危機。未來年輕人所需負擔將快速加重。
2. 如何理解高齡社會：從講者所做的研究《臺灣高齡者的居住狀況與機構照顧的需求趨勢》中顯示生活滿意度與快樂程度來看，闡述住在機構中的女性長輩較高，因為在機構中不必負擔照顧責任；住在機構中的男性長輩之生活滿意度與快樂程度較低的部分，則是因為在機構中無親人（妻子或未出嫁女兒）照顧，對生活的掌握度比在自己家中低。
3. 婦女勞動參與率
4. 教育流動
(1) 「代間教育流動是因子代個人的努力程度較父代高…….？」討論。
(2) 代間明顯的教育流動，是各級教育普及之升級、發展與擴張的結果。
5. 大數據分析舉例
(1) 要執行大數據分析之前的簡單前置作業，以及基本的注意事項。
(2) 資料取自：非核家園政策的民眾意向：大數據分析(殷志偉、劉正，2020)
(3) 結論：經過大數據分析，民進黨議題比蔡英文議題，與非核家園議題的負面情緒有更高的關聯；民進黨議題負面情緒輿論的增加，將可能提升非核家園議題的負面情緒輿論。
四、 重要之學習態度。
以講者自身學習歷程以及教學經驗，勉勵同學三個重點。
1. 常識，常常是錯的（不說我也知道，其實常是什麼都不知道）
2. 觀察是智識累積的基礎，但不用心、不精確的觀察，只會帶來錯誤推論（亞里斯多德阻礙科學進步幾百年）。
3. 從事學術研究的初衷是了解事情的真相與狀況，並非只能或只是用來批判（有南威之容方可論於淑媛；有龍泉之利始得議於斷割）。
五、最印象深刻之章節
同學分享：分娩之產婦研究、M型化社會、機構與一般住戶之快樂程度與生活滿意度、姓名聲韻分享、教育流動現象。