【@marketfocus.hk 】【虛擬貨幣】誤傳沃爾瑪接受LTC 支付 Walmart 證實「這是假新聞」萊特幣急跌20%
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虛擬貨幣爆出假新聞公關災難，一篇有關沃爾瑪接受顧客以萊特幣（LTC）付款購物的假新聞稿於提供發放新聞稿服務的通訊社GlobeNewswire之網站上刊出，多間外媒「中伏...
【@marketfocus.hk 】【虛擬貨幣】誤傳沃爾瑪接受LTC 支付 Walmart 證實「這是假新聞」萊特幣急跌20%
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虛擬貨幣爆出假新聞公關災難，一篇有關沃爾瑪接受顧客以萊特幣（LTC）付款購物的假新聞稿於提供發放新聞稿服務的通訊社GlobeNewswire之網站上刊出，多間外媒「中伏」紛紛當作是真消息報導，刺激萊特幣價格急升約三成，兼帶挈包括比特幣在內的其他虛擬貨幣走高。隨著新聞稿其後被事件主角沃爾瑪踢爆造假，萊特幣價格亦急劇回吐全數升幅。
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事緣美國時間周一早上，GlobeNewswire於其網站發放了一篇有關沃爾瑪接受顧客以萊特幣付款之新聞稿，稱沃爾瑪嘗試向顧客提供一個「以虛擬貨幣支付的無縫機會。」，並引述了沃爾瑪行政總裁Doug McMillon與萊特幣始創人Charlie Lee對於是此合作的言論。新聞稿內容隨即獲多間著名外媒如《CNBC》、《路透》等報導，連萊特幣的官方Twitter亦有轉載外媒相關報導。合作消息刺激萊特幣短短20分鐘內急升約三成，高見233美元，連帶其他虛擬貨幣亦水漲船高，比特幣期間一度抽升4%至46631美元。
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峰迴路轉的是，主角沃爾瑪其後澄清與萊特幣並無任何關係，兩者合作的新聞稿事實上是一篇「假的新聞稿」。萊特幣基金會之後亦指，對於涉事新聞稿的來源「沒有資訊」，且沒有與沃爾瑪進入任何形式的合作，並將較早時有關兩者合作報導的Twitter帖文刪除，稱是公司負責社交媒體的同事太心急之過。而包括《路透》在內，有份轉載假新聞稿的外媒，亦紛紛澄清消息並不真確。陷入公關災難的GlobeNewswire則解釋，發放假新聞稿的公司帳戶屬偽冒帳戶，並將涉事新聞稿從官網移除。至於美國證券交易委員會暫未則對事件有回應。
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假消息獲澄清後，萊特幣大半小時內全數回吐所有升幅，「插水」逾兩成，重返190美元之下。由急升至打回原形，前後只是約一小時的事。與此同時，其他虛擬貨幣亦一併回吐之前的升幅。截至本港時間周二中午12時30分，萊特幣升不足1%，報177.9美元；比特幣升1.1%，報45192美元。
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有分析認為，這篇假新聞稿的真確性並非完全沒有端倪可尋。第一，該篇是第一篇、也是唯一的一篇，沃爾瑪在GlobeNewswire所發放的新聞稿；第二，新聞稿底部附上的沃爾瑪電郵地址根本並不存在；第三，全篇新聞稿只有短短六段，當中已有兩段內容是描述萊特幣較比特幣優勝之處。
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萊特幣是受到比特幣啟發的虛擬貨幣，兩者技術上具有相同的實現原理，前者是在2011年7月經Github的開源客戶端發布。萊特幣現市值約120億美元，按市值計是全球排行第16大的虛擬貨幣。
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Text by BusinessFocus Editorial
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github發布網站 在 Facebook 的精選貼文
【#請讓我先校正我自己-#認真解讀數字意義】下午我轉了則迷因段子，簡短地寫上了「喔別」。非關立場，我覺得這件事上我做錯了。在這邊我希望能道歉彌補，也透過這則貼文，回歸粉專該有的樣貌。
我做不對的地方是，當資訊複雜難消化，第一時間我該爬梳國際案例，比較目前幾種選項的執行優劣，同時也該嘗試徵集專家學者智慧，創造討論讓大家更安心，而不是創造對立。但上面那些我沒有做到，反而第一時間迷因式、鬆散地轉貼一則嘲諷式譬喻：這不僅不夠尊重辛苦的指揮中心和一線防疫人員，也不符合大家對粉專的期待：這不是現在社會所需要的。對不起我讓大家失望，希望透過這貼文，我自己先校正我自己，彙整資訊如下供討論。（感謝下午和我通過電話讓我詢問的醫師）✨
國際上，因為通報流程或採檢量能（或遇到國定假日），而造成官方數據與實際情況有時間差，這現象在英國、日本、美國華盛頓州、加州、亞利桑那州都發生過：台灣不是第一個面臨這種情況的國家。這在英文中被統稱為“#Backlog”，不只是管理數據或採集流程的問題，還有實驗室量能的問題。
【針對篩檢量能】，英國目前做法，是政府緊急在全國範圍內廣設測試站點，分散壓力，同時也增設移動型的測試點來輔助；而【針對數據統計和大眾溝通】，美國菁英型分析雜誌 The Atlantic〈大西洋〉，有兩位先鋒記者，去年找來一群基礎架構工程師和大數據科學家，結合Github與實體志工，發起一項稱為“The Covid Tracking Project”的聯合數據計畫。（連結放在留言處）
他們從一開始邀集志工手動輸入確診數據，到後來優化流程，把運行一年來的經驗公開分享。他們說到：「防疫工作、尤其在數據採集上，是複雜且消耗大量資源的。建立強大社區回報機制，第一時間公開透明是最終解方。」面臨時間差問題，他們採取幾個替代做法整理如下：
✨👉 (一)以 #移動平均值 為考量，而非看單一一天資訊👈✨
實際案例告訴他們，相較於在意「時間差」，更應該在意的是「時間差出現的延遲是否一致」。只要延遲 #合理一致 ，那數據就具有可信度。一年來的經驗之後他們寫下：「當疫情拉長，任何一個給定日期的數據，都會隨著時間推移而增加。」意思是，時間差造成的數據落差（或說校正回歸）就是會發生。只有當大批數據延遲的時間 #出現異常 才是需要注意的警訊。因此，要更多加注意的數據是「#移動平均值」，例如，從每7天或每14天平均值 #觀察趨勢，這會幫助大家解讀只從「一天」這個時間段看到的高低起伏。
✨👉 （二）#增添數據欄位 標示「數據未完整」或校正回歸。👈✨
當發生通報效率、採驗或流程問題時，如果當天採而來不及驗，他們建議增添數據欄位，直接在當天公開資訊庫標記 #數據統計未完整 data incomplete (probable cases)。最後檢驗完成時，也會再次在圖表上添加清楚筆記。綜合第一點，目前他們建議政府公開公布的圖表上面該有：*1) confirmed cases *2)incomplete (probable cases) *3)incomplete confirmed cases *4)total cases:7 days avg
*5)incomplete total cases:7 days avg 這幾個指標。
✨👉 (三) #更該加重關注陽性率解讀👈✨
林氏璧孔醫師每天衛教時間，一直在倡導的概念，和美國一年來的經驗是一致的。網站上也寫下認為我們更該關心PCR陽性率有沒有逐日下降。至於陽性率的採檢母體和認定標準，大家可以追蹤孔醫師粉專或是podcast，他有更專業的脈絡提供。先說結論，對照台灣數據，目前台灣陽性率的最高點落在5/15，當日是6.3％，陽性率之後有逐漸下降。
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最後，為什麼會忽然出現這個說法呢？從大眾溝通的角度，今天指揮官陳時中說：「把這些案例歸在今天 #會造成很大的誤解，#對於疫情的判斷很不利，我們需要透過看每日採檢的陽性率，去研判需要採用措施的強度」
只是我感覺閱聽大眾在第一時間，忽然聽到新字眼「#校正回歸」似乎比較沒有心理準備。會冒出幾個的問題，例如今天的案例，會不會明天有校正回歸讓今天的案例攀升？我自己在第一時間聽到的心情是有些疑惑的。我很感謝大家對我的監督，督促我回歸有意義的討論溝通，我承諾下午那篇讓人誤會的迷因貼文減少發布，也請大家持續督促我🙏🙏。
那同樣的，我們是不是也可以溝通凝聚更多專業意見，讓政府和民眾流程更順暢，讓大家安心？如果大家有好的作法，或是看到國外案例分析參照，歡迎私訊或是留言給我。
最後的最後，再次感謝第一線辛苦的指揮中心和防疫人員，感謝你們辛勞和專業的付出。I don't say it enough.
希望大家平安。
github發布網站 在 iPhone News 愛瘋了 Facebook 的精選貼文
開發者 Tihmstar 在 GitHub 代碼網站發布了一個名為「jelbrekTime」的越獄工具，它支援 watchOS 4.1 系統的 Apple Watch Series 3 進行越獄。舊款 Apple Watch 和之前的 watchOS 版本也可以相容，不過需要對 jelbrekTime 的代碼進行一些細微修改。
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【Amazon公布S3故障原因的解釋】
Amazon的雲端服務AWS S3於2月28日在美國地區大當機接近4小時，導致Adobe、Slack、GitHub、Airbnb、《Business Insider》、《The Verge》、時代雜誌等公司和政府機關全都受到波及，也讓亞馬遜股價在當天硬生下跌了0.4%。
昨天AWS發布了一份報告，解釋這次癱瘓的原因：
有一個工程師在調查S3的一個帳務系統時，本來是想要刪掉S3子系統的一小部分伺服器再重建資料。
結果打錯了一條命令，刪掉了一大堆本來沒有要刪的伺服器，其中包括兩個S3重要的子系統。
─“Unfortunately, one of the inputs to the command was entered incorrectly and a larger set of servers was removed than intended.”
與GitLab在1/31發生的伺服器誤刪事件一樣，該工程師本來要刪掉故障的二號伺服器、結果誤刪到正常的一號伺服器，永遠丟失了六小時的資料量😑😑
只能說兩次事件都正好是工程師的Fat Finger (這個詞栩栩如生的描繪了手滑👆) 造成的。
工程師爆肝到神智不清的情況下、隨便敲錯一個Bug，和遊覽車因疲勞駕駛駕駛撞車的情況差不多… 只能說無論是Command Line還是開車，只要是給人用的工具，都得加上一定的防呆設計。
Amazon在報告中將問題剖析成兩個方面：
1. 以後要怎麼預防人為誤刪資料？(防呆設計)
—將刪除速度變得更慢以好反悔、加一個伺服器最小容量限制的Safeguards等等。
2. 誤刪後要怎麼改善恢復的速度？(4小時實在太久)
—將大型服務進一步分解為一塊塊的小Cell，讓工程團隊在測試服務或恢復流程都能更快。
🤡 Lynn 短評🤡
GitLab和Amazon在過失發生後，都很有誠意的將問題和改進方式明確寫成了文章放在網路上，即使是超低級的人為疏失也絲毫不掩蓋...哪怕會影響投資人信心。(GitLab還開在YouTube直播搶救的過程!!!)
國內廠商常見作法可能是將原因推託給硬體故障之類的，然後叫客戶去找硬體商吵架🤐 只能說這次GitLab和Amazon的公關雙雙滿分！這才是消費者想要的態度😑
註：GitLab網站創立於2014年，目前已獲得2,000萬美元的B輪融資。
提供的服務和GitHub差不多，都是Git託管服務，然而在GitHub創建專案時，若是程式碼開源出來就免費、想私人鎖起來就要錢；GitLab則是私人專案也免費。
什麼，你說你不知道什麼是Git和Github？好吧，歡迎您參考我的文章🤗🤗🤗
傳送門：
👉 Amazon故障分析報告：https://goo.gl/Ke6bIY
👉 GitLab故障分析報告：https://goo.gl/YoEBcX
👉 GitLab直播搶救過程：https://goo.gl/UrIKEO
👉 Git與GitHub教學：https://goo.gl/GBhf8z