#梅西效應 🇫🇷🇦🇷🇶🇦⚽
「救世主降臨法國...但歐陸足球的版圖會因此劇變嗎？」因老東家赤字瀕臨破產而續約失敗，因而遭到釋出的阿根廷球王梅西（Lionel Messi），在結束自己21年的巴塞隆納後，10日也與家人正式飛往巴黎，並與法國甲級聯賽的油元霸王巴黎聖日耳曼（PSG），以每年稅後3,500萬歐元（新台幣11.5億）的足壇第一高薪，簽下了2+1年的入隊合約。阿根廷球王的轉隊加盟，不僅讓本就「真．財富自由」的PSG與背後的卡達王室極為亢奮，就連法甲的其他對手也對梅西的降臨感到於有榮焉，並希望「梅西經濟學」的涓滴效應，能快速餵飽瀕臨「集體破產」的法國職業足球圈——但...事情真的有那麼圓滿嗎？
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在與巴薩的續約談判確定破局後，一直夢想梅西加盟的PSG也趁勢全速搶進，並在短短5天內從零到有地完成了複雜的合約談判。巴黎方面提出極具誠意的「稅後」3,500萬歐元年薪（不含總額不詳的奪冠與進球獎金），外加2,500萬現金簽字費。雙方簽約2年，到了2023夏季——也就是2022冬季「卡達世界盃」結束後，梅西剛滿36歲時——雙方還有續約1年的合約選擇權。
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法國足球稅率最高可達49%，加上簽字費與各種獎金，PSG在梅西身上的投資或高達3億歐元。等到傍晚梅西的球衣號碼，確定選自己出道所穿的30號時，20分鐘內所有的PSG球衣都銷售一空，新賽季明明才剛開幕3天，就出現了「全球斷貨」的搶購行情。
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梅西加盟PSG的決定，在世界足壇裡也引發了極端兩極的迴響。一部分對於阿根廷10號梅西、巴西10號內馬爾（Neymar）、法國10號姆巴佩（Kylian Mbappé），這三大「鬼神級前鋒」同隊感到極為興奮；但其他則認為，PSG的巨星堆疊只是卡達王室戰略，為了國家軟實力與2022年卡達世界盃所堆疊的「惡德廣告宣傳」，PSG巨星團一向貌合神離、喜愛內鬥的不良傳統，必將因梅西的到來，而擴大隊內南北幫與本土派之間的不穩猜忌。
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但球隊戰績放在一邊，法國對於「阿根廷球王」的加盟，卻是興高采烈。這一方面是因為法甲聯賽在歐洲一直是「第二流後段」的次級梯隊，但梅西的到來，卻讓法甲瞬間成為全世界球迷關注，甚至願意收看的好奇焦點；二方面是除了有卡達王室直接注資的PSG外，法甲其他19支球隊都遭遇著嚴重的財務危機，「所有人都有破產，或變賣球隊的打算！」
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法國足球的嚴重赤字問題，主要原因有三：（1）COVID-19疫情；（2）法甲轉播權利金的價格不振與合約糾紛導致的金流中斷，讓疫情期間亟需用錢的各大球隊財政困窘、赤字快速膨脹；（３）次級聯賽的陷阱，法國本地頂尖的年輕選手都外流到英超、西甲、德甲...等高階聯賽淘金，本地球迷投資熱度陷入惡性循環，造成「PSG以外全部衰退」的詭異狀況。
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在2011年卡達國家資金入主PSG後，長期低迷的法甲聯賽一度吸引了許多來自海外——特別是美國資金——的國際投資潮。當時大家都以為法甲的聯賽生態缺少固定的傳統豪強，這讓中小型球隊更有機會爭取到參加歐洲冠軍聯賽的重要商機，投資成本與CP值也就比其他頂級聯賽來得好。若再以PSG的巨星陣容為火車頭，聯賽曝光與國際影響力日增的涓滴效應，也能產生有錢大家賺的正循環。
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像是2017夏天，原本效力巴薩卻不願活在梅西「球王陰影」下的巴西前鋒內馬爾，以2.22億歐元的史上最貴身價轉隊PSG後，法甲的國際轉播權利金也從每年2,500萬，翻倍飆漲320%。
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但好消息就此結束了，內馬爾的加盟雖讓PSG聲勢大漲，但國際關注度大多只鎖定在歐冠聯賽、不太在乎法甲；再加上每年的內鬥與歐戰不斷失利，都讓PSG成為「看好戲」比「看好球」更容易的尷尬代表。
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與此同時，法甲的海外轉播市場也一直踱足不前，不僅遠低於德甲、義甲的價格行情，更是只有西甲的11分之1。與全球商業化程度最高的英超聯賽——海外轉播價格高達15億8,200萬歐元——相比，法甲的國際商機只有英超的5%，剛好零頭而已。
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雖然法國足球界大多認為梅西的到來，能讓「扮演挨打角色」的其他19隊，多少分到一杯羹，甚至藉此拉抬法甲的全球轉播聲勢。但法國《世界報》也潑冷水式的提醒，法甲國際轉播權的下次開標，最快也要等到2024年，屆時梅西合約早就期滿，此種幻想大概連湯都喝不到，更別提危機更為迫切、卻離梅西更遠的法乙聯賽。
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「成為梅西的對手，對接近全員倒閉的法甲來說，就是刺激市場的興奮劑！」法甲洛里昂隊的主帥就如此表示：「當然啦，作為對手的教練，碰到梅西我還不屁滾尿流怕死——但這絕對利大於弊，就像我和隊上球員常講的一樣：你們一年最多踢PSG兩場球，眼睛閉著掐一下就過啦！呵呵！」
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photo credit：PSG、Reuters
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#阿根廷 #法國 #梅西 #Messi #PSG #Barcelona #足球 #Barca #巴黎聖日耳曼 #ligue1 #udnglobal #轉角國際.

漢聲廣播電台「fb新鮮事」節目
李基銘主持人

本集主題：「演算法的一百道陰影：從Facebook到Google，假新聞與過濾泡泡，完整說明解析、影響、形塑我們的演算法」介紹

訪問編輯： 王正緯

內容簡介：
從選餐廳到選總統，演算法正全面影響我們的生活？
Facebook和劍橋分析公司分享用戶個資，讓演算法操弄人心？
Google的搜尋演算法暗藏性別與種族歧視？

讓應用數學權威帶我們一一解答以上的問題。

　　我們對科技與網路的仰賴有如開了一扇窗，讓數學家和資料研究者得以窺探我們的生活。他們不斷蒐集資料，了解我們去哪裡旅行、上哪裡購物、買些什麼、對什麼感興趣，進而預測我們的生活習慣。有些人甚至宣稱，這些資料就足以操弄人心、改變國家輿論。但這些資料到底多可靠？唯有了解數學做得到和做不到什麼，才能明白演算法正如何改變我們的生活。

演算法到底能多了解我們？
2018年Facebook爆出與劍橋分析公司分享用戶個資的事件。劍橋分析公司宣稱，他們能從資料中分析出個人的政治傾向，以針對這些人投放量身打造的競選宣傳。然而這些劍橋分析公司取得的資料，真的能讓他們做成一個完整的「人格分析」演算法嗎？另外，Google引以為傲的搜尋演算規則，是否會擴大我們的偏見，讓我們「學會」歧視？

了解演算法，不必再對科技擔心受怕
　　演算法和操弄人心的恐慌正在蔓延，而本書作者帶領我們遍觀各種演算法，看見數學不為人知的一面。藉由訪問走在演算法研究最前端的科學家並自己做數學實驗分析佐證，作者除了解釋數學與統計如何運用於現實生活，也說明了現今社群演算法的能力與極限，讓我們更了解現今的網路服務是如何影響我們。

作者簡介：桑普特David Sumpter
　　現任瑞典烏普薩拉大學應用數學系教授。於英國倫敦出生，蘇格蘭長大，在曼徹斯特大學取得數學博士學位，曾於牛津大學擔任皇家學院訪問學者，後至瑞典任教，研究領域包括魚群及蟻群的運作機制、足球隊的傳球路線分析、社會隔離、機器學習及人工智慧等等。
　　除了為《經濟學人》、《電訊報》、《當代生物學》期刊、《今日數學》等雜誌撰寫文章，桑普特也獲得數學暨數學應用學院（IMA）的凱薩琳．理查茲獎，獎勵他向大眾推廣數學的貢獻。Soccermatics是他的第一本書。

出版社粉絲頁： 貓頭鷹書房
　　
　　　
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【#轉角說：🇨🇳⚽️🇫🇷 又一位聲援新疆的足球巨星？】
　　
「只會踢足球的人，就不要裝懂、插手中國的內政！」以新疆為控制實驗場的中國天網系統，正無孔不入地強化統治科技。美國《華盛頓郵報》與美國安防研究組織《IPVM》本周就公開了一份內部的機密驗收清單，指控中國的旗艦級通訊財團「華為」，曾與「參與新疆迫害」而被美國列入制裁清單的AI公司「曠視科技」，共同研發並測試了一套足以分辨種族面譜、針對新疆維吾爾人監控的「維族告警」人臉辨識技術——此一文件與測試技術，已分別由華為、曠視的海外部門對外證實「確實存在」；但兩間公司卻都強調這套「民族人臉監控科技」只是實驗性質，「絕對沒有違反AI應用的國際倫理。」
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《華郵》的報導控訴，剛好與NGO組織「人權觀察」（HRW）的調查報告《中國的演算法暴政：對新疆警方大規模監控APP的逆向工程》同時發布，再加上曠視科技被制裁的黑案底，都讓國際社會高度懷疑華為文件中的這套「動態人臉辨識系統」，是否已融入中國監控新疆維穩的「一體化聯合作戰平台APP」？
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新疆的「一體化平台」畢竟已是人權老議題，當前的全球正忙於防疫、歐美又已進入耶誕節－新年的長假季節。因此儘管《華郵》、 《IPVM》與HRW的「逆向報告」揭露了許多具體的控訴細節，但第一時間的新聞討論、關注度，仍不如過往幾次國際媒體的大規模調查來得在意——直到法國當代的足球巨星、帶領的法國國家隊勇奪2018世界盃足球賽冠軍的王牌選手，格里茲曼（Antoine Griezmann），出面譴責華為、並於國際人權日當天，直接解除了與中國巨頭的贊助合約為止。
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格里茲曼的發聲與明白切割，是繼德國中場厄齊爾（Mesut Özil）、法國前鋒里貝里（Franck Ribéry）後，國際足壇上為「維吾爾人權議題」發聲地位最亮、球迷影響力最重的世界級球星。因此在中國球迷與社群輿論上，也同樣出現了許多針對「格子犯傻惹事」的冷處理、譴責、與反向抵制聲浪。
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但為何格里茲曼的發言，令國際足壇更加意外？對華為迫害維吾爾人的「演算法暴政」控訴，究竟又有幾分證據？
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#又寫得好長 #FreeUyghur #新疆 #華為 #中國 #格里茲曼 #AntoineGriezmann #MesutOzil #人權觀察 #Huawei #Megvii #一體化聯合作戰平台 #HRW #巴薩 #法國 #巴塞隆納 #維吾爾 #Barcelona

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人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。

其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。

當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。

也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。

雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。

不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。

像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。

Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。

人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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