2014年会计从业资格无纸化考试仿真模拟试卷系列：会计基础 pdf mobi txt 2024 电子版 下载

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• 作者：伊冯 发布时间：2022-02-05 17:48:27

  书店粗略读+翻了一遍。基本上是每一段话都能引发很多思考，也能解释很多人们的困扰。有很多困扰很多抱怨很多不满的话，可以看看。看完不能让你暴富，但可以和自己的一部分和解。

• 作者：壹次心 发布时间：2019-12-19 14:54:24

  上班时间翻完了 也没什么营养

• 作者：抱一君 发布时间：2021-04-13 10:23:25

  回味派日系格调，这个版本很是有味道。

• 作者：桃花石上书生 发布时间：2022-06-02 16:29:54

  读得哭了，这是一部如此真实和有力的作品。书里是一个个的“人”，而不是数字，他们的自救、愤怒、抗争，都是活生生的。这本书里提到的普通人的尊严，也正是我们需要坚持的，普通人的抗争，也正是我们需要做的。一部适合此时此刻此地的人阅读的书。

• 作者：大壮他爹 发布时间：2020-04-23 14:14:22

  《老夫子》漫画原作者为朋弟，抄袭者王家禧，欺世盗名，说自己是原创者，可以参考冯骥才《文化发掘 老夫子出土》。

  传到儿子王泽的时候，不但画工更差，格调更低，笑点更是不断重复，真是抄袭都抄到自己头上了……

• 作者：瞌睡君小沫。 发布时间：2022-01-06 16:28:30

  说了很多可能正确的废话，没有大作用吧，懂的都懂。

• “群体智慧”如何走向“群体疯狂”

  作者：lavi 发布时间：2023-06-15 10:29:53

  “群体智慧”的理论最早在100多年前由弗朗西斯·高尔顿提出，具体的想法很简单——

  一群拥有不同独立观点的平等个体，如果可以把他们的观点集合在一起并以此来利用群体智慧，那么在很多不同的任务中，他们的集体表现将会超越绝大多数的专家。

  这是一个简洁的理论，但是在很大程度上，当你把所有东西放在一起计算时，它会是完全正确的。

  2004年詹姆斯·索诺维尔基在《群体智慧》（the wisdom of crowds)一书引述了这一理论，提出在解决人类最具挑战性的问题上，比如预测、创新、治理、战略决策以及一些更琐碎的事情上，所谓的集体决策具有强大的力量。

  同一年，马克·扎克伯格创立脸书。在随后的10年中，人类创建了一个超过30多亿人的动态全球性网络。人们每天点赞、分享、转发和评论的形式发布在社交媒体上的反馈数量就像海啸一般急速增长。炒作机器使人们在炒作中高度社交化，它使我们的个体判断因为系统和算法而产生了相互依赖。

  

  社交网络

  (2010)

  8.2

  2010 / 美国 / 剧情 传记 / 大卫·芬奇 / 杰西·艾森伯格 安德鲁·加菲尔德

  从智慧到疯狂：谷歌流感趋势的案例

  炒作机器常常被描述成蜂巢式思维的先驱，如果算法运用得当就可以用非常聪明的方法，快速汇聚群体的意见来增强我们的群体智慧。但是当这些算法把我们的集体缺陷融入群体行为时，就可能消除我们的预测能力，并使我们的集体判断偏离正轨。

  一个典型案例是2009年谷歌推出谷歌流感监测系统。该系统利用谷歌上现有的5000万种和流感有关的搜索查询程序所进行的数千次的个人搜索来预测全美每周的流感发病率。这个系统预测流感的平均相关性达到0.97，比cdc的方法要快得多。通常只延迟一天而不是传统上延迟一到两周。

  从公共卫生监管来讲，这种方法被认为是互联网利用群体智慧的一个里程碑。

  从2009年6月到2011年6月，谷歌流感趋势做出的估算近乎完美地追踪了实际的流感病例。然而从2011年6月开始，谷歌流感趋势所做的预测突然偏离了轨道。

  从2011年到2013年，谷歌流感趋势对流感病例的估算比实际数量高出50%，此后2012年到2013年冬季，谷歌的估算数量是cdc报告数量的两倍以上。（这个案例读起来是不是并不陌生？）

  谷歌流感监测系统为何迅速从“群体智慧”转向“群体疯狂”？主要有两种解释：

  其一是大数据的傲慢。后续研究发现，如果在一个相对只有少量客观流感记录的预测任务中投入海量数据（数百万不同关键词的数十亿次搜索），相关模型就出现了“过度拟合和虚假相关”，在谷歌的5000万个与流感相关的搜索项目中，很多与时间相关，与流感完全无关。

  其二是算法的调整削弱了系统精确度。期间谷歌曾对搜索算法策略有过数次微小的调整，例如增加用户的选择倾向性等维度，结果导出比以往更多的流感有关搜索条目，导致谷歌的监测系统提出的流感病例的数量要比实际存在的多得多。

  这个例子显示了软件代码是如何决定炒作机器带来的影响。任何对算法的微小改变都可以把一个有关群体智慧的例子转变为群体疯狂。

  "群体智慧"三大支柱

  就核心而言，群体智慧实际上是一个数学概念，涉及的是各种集体的或者汇集在一起的意见所呈现出来的模式。依据“群体智慧”的理论，一个明智的群体通常拥有三大支柱：独立、多样、平等。

  独立性——

  当一个群体允许个体在不受到其他观点污染的情况下，将自己的信息带入群体猜测中，就可以相互抵消个体所犯的错误，保证群体预测机制的精准度。

  多样性——

  研究证明，在认知上呈现多样性的团队比那些拥有最好的解决问题能手的团队表现更好。所有在数学上表现出来的规律性，在很大程度上取决于群体的多样性。在实际解决问题的团队中，多样性比同质性更加重要，在合适的条件下，多样性比团队成员的能力更重要。

  平等性——

  最有可能支撑起群体智慧的社会结构特性是平等性。平等性对于智慧有着至高无上的重要性，我们的世界观在某种程度上依赖于周围人所带来的信息和观点，将我们联系在一起的社会关系结构会影响我们的视角、观点以及思想的流动。在社交媒体时代，维护平等性和少数群体的表达权不仅仅出于道德价值，更是为了实现群体智慧所拥有的潜力。

  炒作机器动摇三大支柱

  网络社交媒体组成的炒作机器如今正系统化地削弱了以上三大"支柱"。

  受互联网的炒作机器影响，今天我们做出决定的时候听取其他人意见成为一种常态，每天从早到晚各种推送信息都在用其他人的观点不断向我们轰炸。这大大削弱了网络群体的独立性。

  自动化的、个性化、目标定位以及趋势化的算法加速了社交网络的“聚类”和“同质”效应，将社会推向更严重的同质化和两极分化。社会因为炒作机器呈现出高度社交化，造成"思想气泡"和"回声室效应"，导致多样化降低。

  炒作机器也催生"网红效应"，使得某些群体的影响力远远超过其他群体，这样的社会很容易走向疯狂。

  在一个公平的网络中，每个人都用几乎相同的方式和其他人连接在一起，当其中的参与者相互进行沟通时，这种连接方式会提升他们进行预测的精准度。

  而在一个集中的网络中，人们预测的结果往往会倾向于网络中最著名的网红个人所持有的信念。“不成比例的受欢迎程度是通向群体智慧唯一的障碍”。因为失衡的社会影响力将削弱社群的多样性和独立性。

  炒作机器也加剧互联网社群的两极分化。2015年《科学》杂志通过分析1000万名美国脸书用户的网络行为以及网络信息流算法后发现，用户在内容管理和流转的各个环节可接触到不同意识形态的观点正变得越来越少，好友推荐算法和个人网络连接偏好加剧了这种社交网络上的两极分化。

  以美国为例，研究发现民主共和两党及其拥护者群体在最近十年间比例没有明显改变，但意识形态分歧加剧，分歧甚至外溢到消费零售等领域。

  根据《西蒙斯全国消费者报告》2004到2018年的消费者品牌偏好调查显示，共和党人一般购买威格牌牛仔裤，民主党买李维斯更多，共和党人通常买通用汽车的产品，民主党购买德国福斯汽车，共和党人通常看fox电视台，民主党人则观看cnn新闻台。这种两极分化在美国以外的国家也可以观察到。

  在最近的十多年中，互联网的炒作机器运作机制动摇了群体智慧的三大支柱，不仅侵蚀实现群体智慧的能力，也更轻易地将社会导向两极分化和不平等，其中涉及的元素都和群体疯狂有关。

  炒作机器束缚了我们通过处理社交信息获取最佳社会效益的能力，使得社会愈加趋于两极分化，形成了一大堆同质群体。只有趣味相投的人才会聚拢在一起，这也将我们禁锢在了一个不平等的沟通体系中。最终我们背离索诺维尔基关于“群体智慧”的观点，转向了它的智识上的对手查尔斯·麦基所说的“群体疯狂”。

  炒作机器的四大杠杆

  如今数字网络、各种炒作环路以及智能手机分别组成互联网“炒作机器”的底层、处理层和媒介层。要想把握和控制“炒作机器”，往往需要从经济、技术、社会和法律的角度去理解和引导。金钱（商业模式）、代码、规范、法律组成了平衡炒作机器的四大杠杆。

  通过以上四个角度考察，能够让我们更好的理解社交媒体运行的基本原理，评估其对人类社群的影响，以及我们如何才能适应社交媒体的存在。

  社交媒体公司在庞大的利益面前所选择的商业模式和平台设计策略必然会影响其用户的行为方式，也导致某些特定的社会组织和经济结果更易变成现实。

  代码和技术上的限制正在以令人惊讶甚至有时非常危险的方式影响我们的在线行为，沟通模式以及社交网络的演进，进而塑造这个社会。

  通过分析规范，我们可以理解炒作机器中起作用的社会性力量。因为我们使用社交媒体的方式上由构成这个社会的所有群体共同认同的规范引导得来。

  最后通过研究法律，我们可以了解政府如何尝试纠正由炒作机器造成的市场失灵，同时审查各种法规对商业、政治以及社会造成的影响。

  我们的选择？

  由此可见，我们如何设计、使用和管理“炒作机器”，将决定我们自己被引领走向智慧还是走向疯狂。

  炒作机器并不必然导向群体疯狂。一些研究结果显示，因炒作而出现的高度社交化最终导向群体智慧还是群体疯狂，主要取决于以下几方面要素：

  我们所创造的网络结构

  在社会上传递社交信号的系统设计

  网红的智慧

  用建设性还是毁灭性方式从社会环境中不断学习的能力

  在高度社交化的时代，我们是否还有可能运用修复群体智慧的三大支柱，重新回归理性智慧？

  戴蒙·森托拉关于“网络化群体”的研究发现，当最有影响力的个体同时也是预测最精准的个体时，群体智慧可以通过社会影响而获得改善。

  这项研究发现，如果社交网络能够将点赞机制运用于信息真实性的评估机制中，用户可以自主根据信息真实性机制动态调整关注对象，对于限制虚假信息的传播或许有所帮助。基于反馈更改关注对象的自适应网络会表现出更高的群体智慧。

  遇到不同人的“机会”影响了我们最终能够形成一个多元化的社交网络，还是一个同质化的社交网络。网络的多样性又直接影响了我们看到的观点、思想以及信息的多样性。

  比如在一项关于信息流管理筛选算法的调研中发现，自认为自由派的用户通过个人选择可以看到不同内容的机会要明显高于保守偏好的用户。

  所以在社交媒体上出现两极分化、仇恨言论以及错误信息传播的可能性有多大，取决于我们遇到的我们相似或不同的人的“机会”有多大。

  让一个群体变得聪明的最佳方法是让群体中的每一个人都尽可能地独立思考和行动。我们可以通过设计反馈机制和社会适应过程使人类作为一个物种变得更加聪明。

  但是问题是我们该如何设计这一系统，如何适应和操控如今不可思议的颠覆性的技术，去驾驭群体智慧的力量，同时避免陷入群体疯狂。

  PS：《炒作机器》中印象比较深刻的是关于群体智慧和群体疯狂的观点陈述。对照看看最近加速粪化的网络舆论环境，觉得可以分享下。

• 好书

  作者：口袋小丫头 发布时间：2013-07-16 16:39:28

  看完之后才知道，原来身体真的有很多我们不知道的秘密。非常喜欢。

  以前一直觉得身体不舒服就连带着心情也变坏了，现在才知道，原来这就是身体给出的警示，知道痛比麻木要好多了。

  里面有很多关于身体的细节描写，很细致的展现了身体想要传达给人的秘密，现在都知道了。

  好书，值得一看。