我也順手查了一下學歷有沒有影響，發現大專學歷對警察的信任度恢復較慢。

國外也有AirDrop性騷擾，甚至「連續送出」，讓受害人無法按「設定」 而這樣的狀況不只出現在台灣，全世界各地都有類似的案例，在日本，他們將這類犯罪者稱為「AirDrop癡漢」，而歐美則將這樣的行為稱作「cyber flashing」。AirDrop是蘋果手機、平版、iPod Touch和電腦內建的一個功能，只要開啟Wi-Fi和藍牙，兩台距離9公尺以內的裝置就可以互相傳送圖檔、影片檔、文字、網址。

然而，加害者還是有可能像Jessica遇到的那樣，以「防疫小知識」之類的無害來源，引誘受害者接收。AirDrop可以隨時改署名、警察機關難追查 而長期關注科技性暴力的團體「數位女力聯盟」也曾發新聞稿指出，根據聯盟的律師成員，這種利用AirDrop隨機發送生殖器不雅照，可能構成《刑法》第235條的「散布猥褻物品罪」，依法最高可處兩年有期徒刑。」「時間上不可能叫列車停下來，二來是如果對方手機名字改了、照片刪了，你也找不到他。Jessica第一次收到不雅照時，因為緊接著還要上班，直到午休時間才向捷運警察報案，但必須確認車廂、調閱監視器、前往轄區分局做筆錄，整個報案流程花了3、4個小時阿光對台灣人的看法是友善、親切，做事都非常謹慎，至於決定返鄉的原因，是因越南未來十年是黃金十年，「身為越南年輕人，一定要回去試試」。

影片製作：Hang TV - 越南夯台灣 越南夯台灣是由來自台灣的John和來自越南秋姮一同主持，內容透過輕鬆的影片，分享台越之間的文化觀察和語言教學。阿光和秋姮都是來台留學，過去台灣人都不太習慣有「越南留學生」，都以為是因結婚或工作而來，如今也有許多台灣人到越南發展，相信未來會有更多交流這是調和平均數與算數平均數不同的地方。

要算這些反機率，就必須用到貝氏定理。本文嘗試用基本統計檢定概念來詮釋這些名詞，更進一步用數據科學中衡量搜尋、辨識工具準確度的概念來探討醫療檢測的準確度。這樣的文本處理過程，其實與醫療檢測有類似之處：對同一篇貼文，用關鍵詞為工具來辨識貼文性質的結果可以有偽陽性、真陽性、真陰性、偽陰性四種類型。召回率可以用型二機率表示如下： 召回率＝敏感性＝真陽性的機率＝Pr（採檢結果陽性｜受採檢者為帶原者）＝1-β 精密性則是召回率的反機率： 精密性＝召回率（敏感性、真陽性）的反機率＝Pr（受採檢者為帶原者｜採檢結果陽性） 為什麼算準確度除了召回率，還要加上召回率的反機率？這是因為反機率其實是更實際、更重要的考慮。

召回率的分母是不特定的群體，而精密性（召回性的反機率）的分母是特定的。你希望這組關鍵詞能夠正確地指認出每一篇相關貼文。

特異性、敏感性這兩個概念，其實都還是傳統所謂「頻率學派」（frequentist）統計學的概念，它們並未涉及貝氏定理的反機率。如果樣本數固定、所要檢定的效應（即H0跟HA的差距）也固定，通常α愈小β會愈大、α愈大β會愈小，因此特異性跟敏感性之間也有同樣的互換關係。但是不論你使用了哪些關鍵詞，你的工具的準確度不會是百分之百。特別值得注意的是：作為調和平均數，F1的值永遠小於或等於召回率和精密性的算術平均數。

有時明明跟研究主題無關的貼文，卻被認定有關。關於貝氏統計學派對傳統頻率學派統計檢定方法的批評，請參考我的文章〈看電影學統計：p值的陷阱〉。最近因為大家關心「COVID-19」（2019年新型冠狀病毒疾病，簡稱武漢肺炎、新冠肺炎）是否要全面篩檢的問題，媒體上常見一些醫事檢驗學的術語。這些名詞，不熟悉醫檢學的讀者可能會覺得莫測高深，但其實它們與基本統計學所教的統計檢定的基本概念，是互相對應的，只是著重點有所不同。

在瘟疫變成每個人生存威脅的時候，這些專門術語也變得跟我們的生活息息相關。在數據科學裡，F1常被用來做為搜尋、辨識「相似」資料準確度的度量。

特異性是不帶原者中採檢陰性的比例，一般簡稱為「真陰性」的比例。台灣這邊，你要找出一月以來所有與疫情及兩岸情緒互動有關的貼文。

但α、β並不是互相獨立的。以醫療檢測來說，召回率（敏感性）的分母包括所有帶原者，但受採檢的個人並不知道自己帶不帶原，採檢的防疫人員也不知道帶原者是哪一群人，因此召回率只是一個抽象的概念。如果召回率和精密性之一的值趨近於0，F1的值也會趨近於0。而敏感性則是帶原者中採檢陽性的比例，也可稱為「真陽性」的比例。什麼是召回率？什麼是精密性？召回率其實就是醫檢學中的敏感性（真陽性），之所以喚作召回率，應該就是真正具有某種性質的受檢群體，有多少比例能夠被正確指認出來的意思。F1是這兩個成分的平均數，但不是算數平均數而是調和平均數： 因為召回率和精密性的值都介於0與1之間，F1的值也會介於0與1之間。

有時一篇貼文明明跟你研究的主題有關，你的辨識工具卻指認不出來。它可以用來衡量搜尋引擎的準確度，也常用在自然語言處理中資料的搜尋、辨識，當然它也可以用於人臉辨識。

這裡先簡單地解釋它們與統計檢定概念的關係，以利讀者了解醫檢學的術語。這些名詞都與新冠病毒檢測的準確度有關。

其中最常聽到的是「偽陰性」，但也常讀到「特異性」與「敏感性」。F1包含了兩個成分：召回率（Recall）和精密性（Precision）。

見表一： 圖片來源：作者提供 如果把上圖，跟基本統計學學生所熟悉的下圖相比較，就可以看出醫檢術語與傳統統計檢定概念的對應關係。不論召回率和精密性之中哪個成分的值較小，在計算F1時．較小那個成分實質上有較大的權重。這也就是說：相較於算術平均數，F1的值會更被它的成份中比較小的那個數值拉低。你使用的辨識工具是一組包括疫情及兩岸關係的關鍵詞。

如果召回率和精密性的值都等於1，F1的值也會等於1。這基本上跟表一是一樣的

而影像創作者也沒閒著，美國時間4月21日，《紐約時報》在線上發佈數位國際名導演以「武漢肺炎」為背景，藉「空間」為題，聚焦「隔離生活」狀態的短片。花不到五分鐘，看完這支以黑白為底蘊的短片，第一個想法是「非常非常好看」。

賈樟柯第一場戲便巧妙運用「聲音」抓人心，開場，友人到訪，敲門數秒，迎面而來的是探身而出的「額溫槍」，賈樟柯在此配上「槍枝」音效，「額溫槍」喻為「槍枝」，肅殺氛圍秒瞬建立，疫情底下人心惶惶，戒慎恐懼，額溫槍具備防身效果，口罩轉化成防毒面具，此情此景，戰爭可比擬。或許幾年之後，世上的導演能分為另外兩種：經歷過肺炎疫情的，和沒經歷肺炎疫情的。

」 百年之前，第一次世界大戰甫結束，當時所謂的電影還是新興玩具，影像媒材尚未普及化，許多那時代的生活紀錄與寫照，並未如此豐富，而當代人手一支高畫質的智慧型手機，影像的鮮活生命力正旺盛地不斷跳動，尚未被限制，待疫情消散，幾十年後的回望，這些影像創作與紀錄都會成為刻骨銘心的時代印記，讓世人以這次的災難為鏡，反思人類、社會、科技與自然的關係。「COVID-19」（2019年新型冠狀病毒疾病，以下簡稱武漢肺炎）肆虐至今，除了醫療體系的超載之外，各大產業也損失慘重，包含航空業、觀光旅遊業、服務業等等，而影視產業受到的衝擊，當然也不例外。正如賈樟柯所言，我們仍舊可以通過電影呼吸，並彼此連結，不管幾年都是如此，彷彿成永恆。這是僅用一天、一支手機就拍攝完成的作品，極富詩意且深具人文關懷，短短五分鐘，足見創作者深厚功力。

此計畫不少國際影人響應，其中包含阿根廷導演Mateo Bendesky 、美國知名演員John Carroll Lynch、美國知名紀錄片女導演Rachel Leah Jones 等人。在時代疫情的巨輪下，那些無辜的、不幸的、哀働的靈魂該如何撫慰，人心漂流又該何去何從，這樣的拋問，遺憾且無力。

例如不少博物館在此時啟動「快速回應收藏」團隊，蒐集武漢肺炎的資料與照片，透過真實的記錄來書寫歷史，未來幾十年，都會成為寶貴的當代史。而後，客人來訪的招待茶水，消毒洗手液取而代之，人們的社交與生活，在疫情中走了樣、變了味，這些都是創作者觀察生活的精準敏銳度。

最後一場戲，聲音仍出奇效，賈樟柯挪移影像，將數以百計的人潮聚集，加入海潮之聲，就成了載浮載沉的意象繚繞。多數的藝文展演活動都發生在畫廊、劇場、音樂廳、電影院等密閉空間，此外，戶外的大型音樂祭演出，也因避免群聚紛紛停辦。