這是抄襲著名的時間序列學者的寫在他部落格裡的系列文章 Books to Read While the Algae Grow in Your Fur。比他更糟的是，本文作者甚至只是普通的研究生，無論是學識還是讀過的書都不可能高過他，因此文章品質又更差了。
這是作者趕著跑離校時，在短時間努力看完後還學校的書，因此吸收能力遠比平時糟糕。
世界史の誕生 :蒙古帝國與東西洋史觀的終結
作者 ： 岡田英弘
譯者 ： 陳心慧
出版社： 新北市 :八旗文化出版 :2016.03
這本是為了更加了解蒙古帝國史才看的，看完覺得心情小複雜。
先簡單介紹一下本書，本書於 1992 年日本發佈初版，作者當時的目的是要彌補當時日本史學教育的不足。所謂史學教育的不足，具體來說當時日本的義務教育區分史學領域為日本史、東洋史、西洋史，這三個領域彼此之間分隔明確、各自發展。1但作者心中有一元史觀的傳統，他認為歷史與文明的定義不應該因地域而有所不同，因為依循不同的地域發展出來的史學觀不同，會導致試圖整合這些地域歷史時無法順利統合，進而在概念出現誤譯的結果，「世界史」也無法產生。2作者認為解決前述問題的關鍵在於歐亞草原民族歷史，因為他們沒有編篡歷史的傳統。歐亞草原民族很多，其中蒙古人的影響力最廣，他們遺留下來的史學著作以成吉思汗的族譜為中心敘述，作者認為這相比有編篡歷史傳統的文明所撰寫出來的史學著作更貼近真實，亦能解決不同史觀的問題，故嘗試編寫本作。
考慮到作者的時代背景，會有一元史觀的想法很合理，我也能理解作者背後想解決的痛點。不過，作者重新定義文明與歷史時，有些地方的論點感覺有點奇怪，也有的地方的觀念放在今日顯得有些過時。此外，作者所謂融合成一元的寫作似乎沒有很明顯的作用，反而有點受制於作者對不同地區的歷史理解不夠深入，在我看來前1-5章的敘述只是從某些經典著作放下來的 Copy Paste，沒有達到融合在一起的結果，反而只凸顯不同文化背景下的史料各有各的限制。不過，作者的對於歷史的見解以當時的東亞史領域來說可能已經算非常的前衛了，而且作者對於不同史料的長處與限制也有相當深刻的理解，足以當成初探蒙古帝國史的參考。
總體來說，我認為本書後面對於提及蒙古史料的評價是必讀，提及不包含蒙古的史料看看就好。
Web應用系統安全 :現代Web應用程式開發的資安對策
作者： 霍夫曼(Andrew Hoffman)
譯者： 江湖海
出版者： 臺北市 :碁峰資訊,2021.11
這本書是在 AI 興起之前撰寫的，格外有閱讀價值，因為目前 LLM 的攻擊模式某部分就是人類駭客手法的延伸。本書從無到有的解釋與 Web 相關的資安議題，從攻擊到防禦手段、測試，以及預防手段都應有盡有，並提供範例 JavaScript 程式做解說。適合想了解 Web 安全的初心者閱讀。
The rise of statistical thinking, 1820-1900
作者 ： Theodore M. Porter
出版者 ： Princeton, N.J. :Princeton University Press,1986.
扣掉為了研究技術而讀的 textbook，這本是我第一本完整看完的學術英文書。雖然跟數學家寫的 SOC 句子相比不太好讀，甚至中間有地方沒看懂。3但我看得非常開心，並且強烈希望能有翻譯品質良好的繁體中文版。
整本書實際上以 Adolphe Quetelet 在 1844 年發表的 paper 為中心，闡述統計學的思考模式為何在早期不被社會科學接納，以及後來是如何漸漸被接納、影響。4 Quetelet 的論點主要有兩個：
社會中 Error function 的機率分佈因為大數法則會呈現常態分配，也就是等於天文學量測誤差的分佈。
提出「平均人(average man, 原文 l’homme moyen)」的觀念，用平均數代表社會的整體。
而他的論點在早期不被接受的原因有以下幾個：第一，主要是因為早期的社會科學強調個體意志與選擇，這點即使是現在的社會科學有依然有類似的傾向，如經濟學會討論兩個人在什麼情況會選擇合作交換東西、社會學會討論一個人選擇自殺的原因，如果說一個人選擇自殺的原因是因為自殺率服從某一個機率分配，所以他自殺了，這聽起來實在是太讓人難以接受了；另外一個問題是用平均數代表整體，即使原來的數學意義是成立的，但是社會是由形形色色的個體組成的，平均數應用在此根本是代表一個社會上不存在的個體；最後，早期的機率學在發展時，會假定機率發生的數值，如一枚公正的硬幣出現正面的機率是\(\frac{1}{2}\)，這種被稱為先驗機率的敘事模式對於依賴實際數據做判斷的早期社會科學來說也是不合理的。以上這些是當時社會科學家們經常提及的論點。
這些問題的本質來自19世紀以前做統計的學者大多是純數學出身，他們處理的問題也是以純數為主。除了少部分興趣廣泛的學者，當時的社會科學學者對數學大多沒有涉獵，因此對於數學家的研究成果究竟能不能推廣到關心人類互動的社會科學上缺乏詳細的論證。
令人驚訝的是，改變社會科學家看法的關鍵人物並非無腦的支持者，而是那些一開始詳細寫出不支持原因的反對者，以及從頭到尾都沒有正面回應爭議的統計學家後來發展出的統計方法貼合社會科學的需要(如 Galton 的研究)。此外其他學科，尤其是物理學跟哲學後來的接納論點也是關鍵。這些學者某種程度上讓社會科學家們更加瞭解統計學的長處與短處，也逐漸發展出合理解釋統計數據的方式，我認為到超出本書範圍的時間點的 1950 年代後，社會科學解釋統計的方式已與傳統統計出現很大的歧異。自從進入統計領域後，我就一直對統計學跟社會科學側重的點跟對數據的態度不同這件事抱有很大的疑惑，閱讀本書後才終於明白可能原因，這種茅塞頓開的感覺非常愉悅。
另一個有趣的地方是，我之前在Rob J Hyndman 的部落格中得知一個叫做 MGP 的網站，裡面收集歐美讀到 PHD 的數學學者的師生譜系，我的指導教授也在裡面。當時我隨意探索下意外老師的譜系中發現許多歷史上有名的統計學家，包含本書提及的 Galton 與在本書中偶爾作為統計史學家登場的 Karl Pearson，也感覺到了同一支譜系下學術的轉向。也許可以驕傲地說我的老師的老師的老師…(念 n 次)…的老師影響歷史甚鉅 XD
延伸心得
以下是我覺得寫得很好的書評。
腳註
頁261。↩︎
頁261-262、269。↩︎
主要在看物理學家跟哲學家論點的那一章，物理是因為都還給老師了，哲學我看的時候 be like：明明每個單字都懂，為什麼合在一起就不懂了？？？↩︎
有關 Quetelet 的介紹除了閱讀本書外，也可參閱 The history of economic thought 的簡介。↩︎