博翔科技為專業機械設備歐規/台灣TS標章/美規及半導體設備SEMI S2輔導顧問公司
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內容簡介
這本書探討的問題是：我們到底如何影響別人、又如何被影響？了解大腦的運作原理，可以幫助我們做得更好。
在本書中，英國權威的神經科學家塔莉‧沙羅特，帶我們深入了解：影響力的本質是什麼？
我們其實隨時隨地都在影響別人，不論是為人父母、在工作時、或是在社群網站上貼文互動。但是我們做得如何？我們真的能說服別人改變觀念、改變行為嗎？
我們常常認為，舉出事實或數據，就能說服別人、或指出別人的不對，但是這樣往往徒勞無功，因為資料或數據與人類大腦的運作方式並不相容。
透過許多研究和調查，作者提醒我們如何避開一些錯誤觀念，以及當我們要說服別人時，如果能符合大腦的基本運作原理，就能大幅提高成功的機會。
作者特別強調：
在說服或影響他人時，情緒（emotion）是關鍵。
資料、數據的影響力是弱的。
好奇心的力量太強大了！
給別人做決定的空間（授權），更能有效改變其行為。
作者說：
「本書的基本假設是，你的大腦決定你是誰。閃過腦中的每一個想法、經歷到的每一份感受、做出的每一個決定——都是腦內的神經元發射所產生。可是，你的大腦並不完全屬於你，而是百萬年來不斷被寫入、改寫、編輯的密碼的產物。透過了解這組密碼，以及它為什麼編纂至此，我們更能夠預測人們的反應，並理解為什麼常見的說服方式會有成有敗。」
本書融合了最新的腦科學、行為經濟學、心理學的研究，說明影響力的七大關鍵因素——先念（既有的信念）、情緒、動機、授權、好奇心、心態和他人，並說明這些因素如何幫助我們正確、有效地發揮影響力。
本書的寫法平易近人，有許多故事、實例、還有令人驚訝的實驗結果，很適合喜歡心理學、行為科學的朋友閱讀參考。
作者介紹
塔莉．沙羅特Tali Sharot
紐約大學心理學與神經科學博士，擁有經濟學和心理學的學位。現任倫敦大學學院（University College London）實驗心理學系的認知神經科學副教授、「情感大腦實驗室」（Affective Brain Lab）創辦人兼主任。她的研究主題是關於情緒、影響力、決策的神經科學基礎，其論文屢屢發表於國際知名科學期刊如《自然》（Nature）、《科學》（Science）、《自然神經科學》（Nature Neuroscience）、《心理科學》（Psychological Science）等。她是許多電視節目的特別來賓，並且為《紐約時報》、《時代雜誌》、《華盛頓郵報》、CNN和BBC等媒體撰文。沙羅特在成為神經科學家之前，曾在金融界任職多年，並在以色列空軍服役完畢。她和丈夫與小孩現住在倫敦和波士頓兩地。
她的著作《樂觀偏見》（The Optimism Bias）頗受好評，獲得英國心理學會2014年好書獎。她2012年於TED的演講有高達200萬人次點閱。
譯者簡介
劉復苓
明尼蘇達大學新聞暨大眾傳播研究所碩士，曾任《經濟日報》記者，現專職翻譯，先後旅居美國華府和比利時布魯塞爾。曾獲兩屆經濟部金書獎，以及政治大學科管好書Top10。譯作包括《華頓商學院的高效談判學》、《超好賣的文案銷售術》、《為什麼經濟會搞砸》、《公平賽局》、《增強你的意志力》等七十餘本。個人部落格：「Clare的文字譯站」（blog.xuite.net/clarefuling/tw），以分享海外生活趣談和旅遊經驗為主。
相關著作:《公平賽局：經濟學家與女兒互談經濟學、價值，以及人生意義》《增強你的意志力：教你實現目標、抗拒誘惑的成功心理學》《華頓商學院的高效談判學：讓你成為最好的談判者！》《豐田創意學：一年100萬個創新點子，造就豐田永續競爭力》《超好賣的文案銷售術：洞悉消費心理，業務行銷、社群小編、網路寫手必備的銷售寫作指南》《輕鬆成交，業務一定要會的提問技術》《問對問題，錢就流進來》
目錄
馬匹用的大針筒
——意外、莫名又神祕的影響力個案
第一章
證據能改變信念嗎？（先念）
——證實的力量和數據的弱點
第二章
我們如何被說服支持登月計畫（情緒）
——驚人的情緒搖擺
第三章
該嚇唬別人去行動嗎？（動機）
——快樂讓人行動，恐懼讓人僵住
第四章
放手，獲得力量（授權）
——掌控的喜悅和失去控制的恐懼
第五章
人們到底想知道什麼？（好奇心）
——資訊的價值與知識的負擔
第六章
威脅下的心智會如何變化？（心態）
——壓力的影響與抗壓的能力
第七章
嬰兒為何喜歡iPhone？（他人，第一部分）
——社會學習的優勢與對獨立性的追求
第八章
「全體意見一致」真的能信嗎？（他人，第二部分）
——如何從不明智的群眾中找出答案
第九章
影響力的未來？
——你的大腦在我體內
附錄 具有影響力的大腦
注釋
致謝
序
這是一本有深度的著作，充滿實用見解，將會改變你的人生。絕對經典。
——凱斯．桑思坦（Cass R. Sunstein），哈佛大學法律教授、暢銷書《推力》作者
某位權威的神經科學家曾說：我們每天都不斷錯失影響他人的機會。這本書來得正是時候，令人想一探究竟，它說明了要改變別人的態度和行動為何如此困難——以及怎麼做才會成功。
——亞當．葛蘭特（Adam Grant），華頓商學院教授，暢銷書《給予》作者
在行為科學的領域中，發展最為快速的是行為神經科學，並且以社會影響（social influence）方面的研究進展，貢獻最大。塔莉．沙羅特的這本書，以具啟發性又有趣的方式說明了神經科學和社會影響的關聯性。
——羅伯特．席爾迪尼（Robert B. Cialdini），暢銷書《影響力》作者
形成信念和想法的一場美好旅程。
——謝家華（Tony Hsieh），賣鞋網站Zappos.com執行長
這不光是一本談論說服、影響力的入門書，還有更高的價值。它說明為什麼我們基於善意想要改變他人時，常常適得其反。
——羅利．沙瑟蘭（Rory Sutherland），奧美集團（Ogilvy & Mather）副總監
詳細資料
- ISBN：9789869526395
- 叢書系列：
- 規格：平裝 / 304頁 / 21 x 14.8 x 1.62 cm / 普通級 / 單色印刷
- 出版地：台灣
- 適讀年齡：20歲~60歲
- 本書分類：> >
內容連載
馬匹用的大針筒
意外、莫名又神祕的影響力個案
你我都在扮演同一個角色。也許你從未靜下心來思考過這個角色，也可能它一直在你腦中揮之不去。如果你身為他人的配偶、父母或朋友，則你正在扮演這個角色。如果你身為醫生、老師、財務顧問、記者、經理人、或人類——則你也在詮釋它。
這個角色的職責是去影響他人。我們教導子女、照護病人、協助客戶、幫助朋友、為網路粉絲提供訊息。我們這麼做是因為我們各自擁有別人可能沒有的獨特經驗、知識和技能。然而，這個角色我們是否勝任愉快呢？
在我看來，那些言必有中、能提供最有用建議的人，不一定能造成最大影響。近代歷史上多的是這樣的例子，有創業家號召投資人拿出數十億美元投入不可靠的生物科技事業，也有政治家無力說服國民一同為地球的未來命運而努力。那麼，是什麼決定你能影響別人想法、或是被別人忽略呢？又是什麼決定了別人是否能改變你的信念和行為？
本書的基本假設是，你的大腦決定你是誰。閃過腦中的每一個想法、體驗到的每一種感受、做出的每一個決定——都是你腦內的神經元發射所產生。可是，你的大腦並不完全屬於你，而是百萬年來不斷被寫入、改寫、編輯的密碼的產物。透過了解這組密碼、以及它為什麼編纂至此，我們將更能預測人們的反應，並理解為什麼常見的說服方式會有成有敗。
過去二十幾年來，我致力在實驗室研究人類行為。我和同事們進行了數十次實驗，想要了解致使人們改變決定、更新信念、與改寫記憶的因素是什麼。我們有系統地控制動機、情緒、情境、和社會環境，然後窺視人們的大腦、記錄他們的身體反應、並詳細記錄他們的行為。結果發現，我們一般認為能改變別人想法和行為的因素居然是錯的。本書的目標，就是要揭露我們平常企圖影響別人時會犯的系統性錯誤，並且說明當我們成功說服他人時，究竟發生了什麼事。
讓我先說個發生在自家後院的故事，我差一點就被人說服而抹煞我多年的科學訓練，對方不經意地影響了數百萬人，這件事讓許多人感到不解。
***
二○一五年九月十六日晚上，大約八點左右，我坐在客廳裡觀看有線電視網（CNN）直播的共和黨總統候選人第二次辯論。二○一六年的美國總統大選是史上最有意思的一次，充滿了意外的轉折和驚奇，也成為極迷人的人性研究個案。
近年來深度學習在CV、NLP等非結構化領域展現出超強的統治力，突破最高水平的算法層出不窮。深度學習在結構化和非結構化領域表現出來的巨大反差已成為熱門話題，自從以XGBoost、LightGBM為代表的高性能集成樹模型訓練框架的問世，深度學習在結構化領域就一直沒有超越配角的地位。到目前為止，Kaggle結構化數據競賽中，傳統機器學習算法依然是最主要的贏家。 神經網絡強大的表示學習能力真的在結構化數據上無法展現威力嗎?近日由國內的數據科學平臺領導廠商——九章雲極發布的開源項目DeepTables正在打破這個局面。DeepTables(簡稱DT)經過大量的測試驗證，在使用相同數據訓練模型的條件下，DT在70%以上的測試數據集上超越XGBoost和LightGBM，DT團隊後續會發布詳細的測試報告。在3月31日剛剛結束的Kaggle競賽Categorical Feature Encoding Challenge II 中DT團隊獲得了第1名的成績，其中DT的一個單模型得到第3名，這在Kaggle比賽動則用數十數百個模型Ensemble的標準動作下，單模型取得如此突出的成績實屬不易。 ... Public Leaderboard ... Private Leaderboard 本屆比賽來自全球的參賽隊伍超過1100支，其中不乏Bojan Tunguz, Sergey Yurgenson, KazAnova 這些Kaggle頂級大神的身影，Google的Auto Tables也參加了本場比賽但排名在300以外，所以雖然是Playground類競賽，但這個冠軍的含金量依然不低，DeepTables正在為深度學習正名。 實際近年來深度學習在結構化的一些細分領域裡已經開始嶄露頭角，在CTR預測和推薦系統方面，神經網絡算法利用其在高維稀疏特徵上先進的表示學習能力逐步超越了傳統機器學習算法。 從2015年Google公司的Wide&Deep網絡開始，到Deep&Cross、PNN、DeepFM、xDeepFM這些模型不斷刷新在公開數據集上的紀錄。研究人員也在不斷嘗試將CV、NLP上的技術引入到結構化領域。 2019年北京大學的研究團隊提出的AutoInt網絡應用了大名鼎鼎的BERT中Multi-head Attention 思想，有效的提升了結構化數據自動特徵生成和提取的效率，並且一定程度上解決了深度學習缺乏解釋性的問題。 華為諾亞實驗室提出的FGCNN在利用卷積神經網絡的同時創新性的提出Recombination Layer將局部特徵組合進一步重組，有效的避免了CNN過於關注局部特徵交互的短板，FGCNN在華為AppStore的推薦系統中大幅提升原有算法的表現。 以上成果確實足以讓業界重拾深度學習在結構化數據上的信心，但目前這些成果主要在少數的網際網路巨頭企業中發揮價值，對於大多數企業和數據科學家來說只是看上去很美，想要應用到實際的建模工作中面臨著不小的代價。 1)這些模型大多落在論文層面，部分論文雖然提供了用於驗證模型的源碼，但想把這些源碼應用到實際業務上，代碼改造的工作量和難度都不小。 2)結構化和非結構化數據之間最明顯的區別是在結構化領域每一個數據集的語義空間和數值的物理含義都有所不同，同一個模型在不同數據集上的表現有時天差地別，常常需要同時評估各種不同模型才能找到最優方案，這也進一步放大了第1點中提到的工程代價。 3)上面提到的大部分模型重點解決的是高維稀疏的類別型特徵的學習能力，對於連續型的數值特徵關注有限，這個部分恰恰是GBM模型的殺手鐧，因此遇到以連續型特徵為主的數據集這些模型往往不盡人意。 九章雲極的研發團隊基於以上痛點，加上長期服務於金融行業所積累的經驗開發並且開源了DeepTables深度學習工具包，目前後端計算框架支持Tensorflow2.0以上版本。 ... DT極其易用，僅5行代碼即可完成任意一個數據集的建模工作，數據不做任何的預處理和加工也可以完成建模，不管是專家型的數據科學家還是沒有建模能力的業務分析人員，DT都能夠提供開箱即用的卓越性能，這是高度依賴手工特徵工程的傳統機器學習算法難以實現的。 另外，DT有著非常開放的架構設計，DT把近年來最優秀的研究成果中的關鍵網絡架構抽取出一組神經網絡構件(nets)，這些構件可以任意組合出一個新的網絡架構，可以非常簡便的在不同數據集上探索最優的網絡組合。 同時，DT支持插件式的擴展方式，用戶可以按DT的接口開發自己的構件和內置的構件融合在一起構成一個新的模型。之前需要幾周甚至上月的時間完成的工作，在DT的助力下幾個小時甚至幾分鐘就可以完成。 DT項目地址 DT官方文檔 DT目前還處於相對早期的階段，剛剛發布了0.1.9。DT下一個計劃是開放神經架構搜索(NAS)引擎，用AI算法實現在不同的數據集上自動搜索最佳的網絡架構，實現真正智能的AutoDL。 九章雲極一直以來秉持擁抱開源的態度，旗下的分布式機器學習平臺APS，其開放的技術架構和開源生態完美融合，受到廣大企業客戶的青睞。九章雲極受益於開源社區，同時也在持續大力回饋於開源社區。 最後插播一個廣告 (*￣︶￣) DT團隊目前人才緊缺，歡迎有志於AutoML、AutoDL領域的各類人才加盟，為DT團隊注入洪荒之力。有興趣的同學可以直接向DT團隊負責人(yangjian@zetyun.com)投遞簡歷。廣闊天地，大有可為!
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