為什麼明確的KPI，反而讓團隊「各人自掃門前雪」？ 明明超過新聞講的全民平均薪資，為什麼還感覺窮得要被鬼抓走？ 過於簡化的數據，與直覺型思維 往往讓漂亮的數字，化為最有力量的欺騙工具， 迷惑了思考模式，甚至可以讓你想知道的真相， 隱藏在水面下。 跟科技補考一起，了解最常見的數字迷信， 跳脫不知不覺的數據陷阱。 | 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 | ■　Carl T. Bergstrom , Jevin D. West《數據的假象：數據識讀是深度偽造時代最重要的思辨素養，聰明決策不被操弄》（天下雜誌） | 如果你還想知道更多 | ■　風傳媒〈你的薪水真的比「平均」好嗎？先看懂中位數再說吧，除非公司請你當CEO！〉https://www.storm.mg/article/2104647?page=1 ■　關鍵評論網〈《法庭上的偽科學》：在「無辜計畫」會議室桌上，我們面對的正是美國史上最大的鑑識醜聞〉https://www.thenewslens.com/article/196993 ■　哈佛商業評論〈領導人，請釐清相關性≠因果關係〉https://www.hbrtaiwan.com/article/20857/leaders-stop-confusing-correlation-with-causation ■　OpenAI, "Measuring Goodhart’s Law" https://openai.com/research/measuring-goodharts-law -- Hosting provided by SoundOn