世界盃文化 – 南美足球

作者:林書維

我這一日球迷對足球的文化背景可能比輸贏比數還要來的看重,每個國家隊的表現風格至戰略部署當然受自身文化熏染,本文就從人文的角度討論下世界盃列強的林林種種。
 

歐洲和南美的足球無疑均屬世界頂尖,兩方特殊的歷史背景與關係也決定了它們足球風格上的差異。南美大多的國家官方語言均為西班牙和葡萄牙文,當中又只有巴西的官方語言為葡萄牙文。因此西班牙、葡萄牙足球的華麗風格都可以在南美隊伍當中得到體現。 19世紀後更多來自歐洲的人來到南美,例如阿根廷的義大利移民就將嚴謹的戰術風格帶進阿根廷,使阿根廷的打法相較巴西顯得更為保守且具有更多的歐洲傳統,但融合南美的奔放與歐式的傳導;組織能力與攻擊性的融合也為他們帶來了不少勝利。這次的主辦國巴西則是種族最複雜的國家,白、黑、黃人種皆有。這樣的基因也使巴西足球是南美最複雜的風格體系。南美印第安人剽悍的精神與黑白人種的身體素質在巴西隊中都能瞧見縮影。而巴西球員令人眼花繚亂的個人表演則是人文融合過後的獨特風格——街頭足球。

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2010年世界盃巴西對克羅埃西亞的比賽 來源:wikimedia 作者:Agência Brasil

另外地理關係也使得南美足球不同於歐洲。像是秘魯、智利和哥倫比亞這些國家,歐洲人的比例較其他地方少,而這些國家在風格上雖依舊是有歐洲與美洲風格,但豪邁的風格卻更加濃厚、粗放。

在動機上,南美洲球員與歐洲球員也大不相同。南美的經濟遠不如歐洲,足球也就成為了很多南美孩子的夢想與維持生計的方法。很多知名的南美球員都是來自當地的貧民窟,他們刻苦勤奮的練球為的就是要改變自己與家人的生活狀況。這也使得南美球隊從來都不缺乏人才或是新血,甚至還向歐洲等地出口足球人才。阿根廷名將Gabriel Omar Batistuta更是直截了當的說“我踢球就是為了賺錢!”

農藝到觀光休閒遊憩 – 林韋佑

Q: 大學所學的農藝學系跟研究所觀光暨休閒遊憩學系的領域?

農藝學系屬於三類組,學習的重點偏向生物、化學、數學。以專業的科目大概可分成三部分,分別為遺傳、育種、生物統計,研究的材料多半為糧食作物,如水稻、玉米、大豆,特用作物,如:中草藥。與園藝系的差別在於其材料以蔬菜、果樹、花卉為主,另外園藝系的學生有景觀設計規劃上的認識或專業。而農藝系除了課堂上、實驗室裡基礎專業科目的學習外,也有在農田裡的實作課程,必須對土壤、肥料、水分、雜草等栽培管理農事知識以及作物的生理反應機制有基本了解。

        觀光暨休閒遊憩學系則比較偏向一類組,屬於社會科學的一環,但其實觀光本身綜合許多領域的學科,像是行銷、經濟、管理、統計、地理、森林遊樂、人類學、社會學等,其涵蓋的範圍是多面向的,其所包括的產業如餐飲、旅宿、旅遊三者在經營管理也就很不同。因此你可以說觀光學系是一個學而不精的科系,但反之你也將其稱之為多元的人才。
 

 Q:  什麼原因讓你想從農藝領域轉換到觀光休閒遊憩領域? (未來你希望成為怎樣的人才?)

大學的時候因為系上多數老師的授課方式及學習內容讓我對農藝本身沒有產生太大的興趣,又加上自己喜歡學習不同領域的知識,因此在大學的時候就修了〈農村休閒事業管理學程〉,其涵蓋的學科正如同觀光一般,非常地多樣且彈性,比較偏向人文、經營、管理,和我的興趣部分重疊。此外,加上自己愛好旅行又天生反骨,也認為走出大學以後就要更為自己的人生負責,既然選擇升學就應該要選擇自己喜歡的科系就讀,而不是跟大多數同儕一樣去考公務員,做研究人員或科技人才,畢竟待在辦公室裏一成不變的生活,或是在實驗室裡對著機器或材料的感覺,不是我想要的。

在過去一門課:遊憩經濟學的小組報告中,了解業者、設計問卷、到景點覽遊客做問卷調查,又更啟發了我對觀光這門學科的好奇心,因此在也算是半誤打誤撞走進觀光休閒遊憩的大門。
 

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受訪者林韋佑 圖片提供:林韋佑
 

Q:  入研究所之後對原來的大學培養的專業邏輯上有什麼變化?

前面提到,農藝系屬於自然科學,但觀光較偏向社會科學。不同於自然科學一板一眼的數據、實驗結果,有固定形式的答案,社會科學較著重批判思考,只要有理說得通,能夠讓人信服,就算是自圓其說也罷,都很有可能成為一個強而有力的論述,甚至成為一個理論架構,這是和自然科學一定要「有憑有據」方能成體統是很不同的。

儘管在大學的生涯裡,因為通識教育的課程,和自身較在意土地環境與人之間的關係,自覺思辨和觀察能力較身邊的人來的高,但在研究所的學習裡面,更加深了從不同角度切入去思考的思辨方式的實踐,透過人類學、社會學、人文地理學類等學科的雜合訓練,也才發覺原來這一生要學習的東西還很多啊!

並期望在這樣透過兩種不同類型的訓練方式交會出來的火花,期許自己能夠成為社會上那個能同時聽見和理解多元聲音的人才,在未來為所服務的對象帶來更全面性的考量。
 

Q: 如何透過跨科際的經驗解決團體內的溝通問題?

        因為不同領域的學習,所以較能理解各種不同視角切入所發現的癥結點不同之處,也較能夠將心比心地去站在另一個角度為他人設想。例如在還沒有接觸到社會科學相關的思維領域之前,其實對於同志的議題不甚熟悉且有點排斥討論,只是尊重他們有自由的意志。但在經過閱讀相關文章和課堂上的學習之後,開始會去思考在社會科學中的「探討」現象,其目在於一種現象陳述,至於是非評論則由個人不同的理解去詮釋。因此在針對較具有爭議性的議題在與人聊天時闡述自己想法的時候,也會以敘事的方式告訴他們事情各個不同面向,請他們先放下自己既有的成見,待較全盤的了解之後,思考,再表達自己的意見。
 

Q: 臺灣近年來常有政府、財團和農民爭地的現象,觀光發展與土地正義可能平衡嗎?或是如何能平衡?

    在過去農人的權益大多被財團跟政府給忽視,覺得有錢就能夠大聲!打著觀光發展的口號將一個個美麗的自然環境變成水泥怪獸,甚至偷來暗去,憑藉著操弄法律和文字徵收他人的農地,甚者將農地轉換成違建地。此外,在稻田裡種房子的景觀,沙灘上蓋房子都成為了農田、海岸線的悲歌。

觀光發展與土地正義如何能平衡?我想最終還是要回到政府的政策不應該視「無上限」的發展觀光,能為台灣本身或在地方帶來經濟效益,而是要重視審視,如何能夠透過行銷和包裝將在地產業的活化和推動,提升遊程整體的附加價值,讓消費者願意付出較高的價格來體驗整個行程,而非將蓋觀光旅館為觀光發展唯一的途徑。另外藉由農事體驗或相關教育活動,如食農教育,開始改變在這塊土地上的人們的生活方式和習慣,由內而外的透過再教育人民關於糧食、土地的重要性,如果沒有糧食的供應,沒有大自然的多樣生物,就算擁有再多金錢,也買不回生態多樣性,和良好的生活環境。讓土地正義的聲音重新在世人的價值觀中重建、被重視,讓觀光發展有除了破壞自然的另一種可能。
建議閱讀《
小農復耕:好食材、好生態、好市集、好旅行

大數據時代來臨,人腦準備好了嗎?

作者 : 馮郁容


根據美國IBM(International Business Machines Corporation)公司對大數據(Big Data)的定義,其特性包括動輒上兆位元(TB)甚至千兆元(PB)的巨量資料、能即時取得和以文字、影音、日誌檔等方式呈現的多樣性。

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圖片來源 : flickr by Michael Mandiberg / CC BY-SA

奧地利大數據權威麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)更指出,大數據除了海量,並以雜亂(Messy)及相關性(Correlation)的態樣,顛覆以往資料有組織的外觀,以及資料研究著重釐清因果的思維。

投注資源累積龐大資料、培養巨量資料管理和分析人才,已是產、官、學界的共同趨勢。

1.    掌控大數據的人腦

隨著巨量資料分析軟體的開發,有效利用巨量資料的關鍵,在使用者的思考,能否跟上科技更新的速度。

首先是使用習慣。許多業者仍然依賴傳統紙筆紀錄,或是對於花成本建立、公開和業務並無直接關係的數位檔案,意願較低。

比如財團法人中衛中心兩年前推動「食品雲」計畫,輔導國小營養午餐盒餐業者每日即時上傳菜單和食品資訊,初期即遭來中小企業為主的業者反彈。但當業者發現,透明化的資訊能夠減少家長來電質疑、增加信賴感,進而增加訂單,便改變了態度。

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圖片來源 : 財團法人資訊工業策進會 

 

其次是克服「雜亂」:不知該如何從中提取「有用」的資訊。

荀伯格解釋, Google目前堪用的翻譯系統,便是將網路上的官方網站、電子說明書等多語言資料,全丟給電腦。產生的翻譯結果雖然會有缺漏、錯誤,但是因為資料庫夠大、翻出的字句夠多,質量問題可以被包容-以量取勝、容錯率高,是大數據時代的一大特點。

2.    以大數據創造商機

如同Google翻譯系統利用龐大資料的「相關性」、找出新用途,進而創造商機。德國漢莎航空公司憑藉機上即時氣象探測儀器收集的氣象資料,竟然讓德國氣象局的天氣預報準確率提升了7%。如今,出售氣象資料給氣象公司,已成德航零投資的一項「業外收入」。

荀伯格建議,在大數據時代,人們應改變找出因果才能解決問題的思考模式。舉例來說,美國沃爾瑪公司(Wal-Mart Stores)曾從交易資料中發現,颶風前夕,不只電池、手電筒暢銷,有一種果醬吐司餅乾也跟著熱賣。但對沃爾瑪而言,消費者為何喜好在颶風時嗑這種甜食並不重要,重要的是在風雨來臨前「把庫存的零食全部上架」。

3.    以大數據促進公益

目前最受矚目的大數據發展領域,是公共事業。

麻省理工學院統計學家辛西亞魯丁(Cynthia Rudin)曾受託解決紐約市道路孔蓋爆炸頻傳的問題。她一改探討爆炸原因的做法,而是分析所有爆炸的孔蓋,結果發現電纜年份是孔蓋爆炸的指標,從而排定孔蓋例行檢查和維修順序,有效降低意外發生率。

涂爾幹計畫(Durkheim Project)是一項由美國國防部支持的計畫,企圖透過Facebook等社群網路,蒐集美軍退役士兵的大量活動資料,再以退伍軍人管理局的臨床筆記,建立自殺預測模型、進行資料分析,從而預測美國退役士兵的自殺行為。但這個計畫的限制是,對於已被預測自殺的高危險群,其實並不能採取強制的預防措施。

4.    大數據衍生道德難題

類似討論出現在電影《關鍵報告》中。預測犯罪後,究竟應該作為還是不作為?這牽涉到公權力與個人人權的界線。美國目標百貨(Target Corporation)為了鎖定孕婦精準行銷,透過自家的消費資料庫,分析女顧客的消費行為,早顧客一步算出孕事,也引發侵犯隱私的爭議。

而如荀伯格強調,大數據的核心價值,是不斷重複使用資料。這意味人生的每一步,大至一生情史,小至誤擊網站,都會成為無法磨滅、被反覆使用的資料。因此,誠實面對大數據所衍生的道德難題、建立使用規範,和擁有一顆能掌控大數據的人腦,同等重要。
 

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圖片來源 :http://www.forbes.com/sites/davefeinleib/2012/06/19/the-big-data-landscape/

資料來源:

http://www-01.ibm.com/software/tw/data/bigdata/

http://udn.com/NEWS/FINANCE/FIN3/8734998.shtml

http://udn.com/NEWS/FINANCE/FIN3/8734995.shtml

http://udn.com/NEWS/FINANCE/FIN3/8735274.shtml

http://www.chinamgt.com/article.php?id=2953&token=2b2607bd62ade594156182ecbc72ec76

http://www.inside.com.tw/2014/05/29/they-find-gold-in-data-case-study-google-ups-amazon

http://www.inside.com.tw/2014/06/10/gold-mining-in-big-date

http://www.inside.com.tw/2014/06/12/big-data-coauthor-victor-mayer-schonberger-first-visits-taiwan

http://www.euractiv.com/sections/eskills-growth/economist-editor-big-data-goldmine-companies-301933