別不小心掉進「馬路三寶」陷阱裡,還跟著多數人一起謾罵或訕笑

我們想讓你知道的是
可每個人都是獨立的個體,有著各自不同的血肉與故事,如果我們還是持續用這種分類、標籤的方式來解讀人群,所謂的歧視、刻板印象,絕對不會有消失的一天。
昨天和學生閒聊,聊到「馬路三寶」。我問學生有沒有聽過
我跟他們說,有一種說法,說用路人最害怕三種人:老人、
學生皺眉頭,說這個說法很壞,是性別歧視。我說,這當然
從前在駕訓班,很多教練都會笑女學員把雨刷當方向燈、把
有的教練教學生的開場白就是:「欸,你不要像上次那個女
「女人開車技術不好」,一直都是一個普遍存在的刻板印象
這個說法很難被驗證,不過許多人總愛以自身經驗指證歷歷
這個說法有一定的危險性。
我昨天上班,路上剛好有個女騎士違停,我緊急剎車,公車
如果我這時聽到「馬路三寶說」,我很可能也會咬牙切齒連
可問題在於,我生命中遇過的其他事故,更危險的如酒駕、
但我很可能不會靜下來反省這些。
以目前的社會氛圍來看,我們並不會把這些肇事的男人圈成
對於用路女性的歧視所在多有,歧視不用思考,當我在路上
這是很危險的。
學生問我說,是不是沒經過驗證的說法,都不能說。
我說當然不是,這樣生活豈不寸步難行。但是,當我們說出
前陣子有人為了探究女人開車這件事,去調了數據出來,仔
最後結果出來,男生與女生的比率似乎相差不多,這個調查
但我著實捏了一把冷汗。
我感到不安的地方在於,如果這個調查結果出來了,而女性
事實是,這個調查對社會一點積極意義也沒有。
很多時候,分析一件事情的方法,會因為我們的目的而有所
如果我可以對肇事者身分進行調查,我同樣可以用不同的分
「南部人開車比較不守規矩」「北部人開車比較急躁」「老人容易出車禍」「年輕人比較衝動易肇事」「酒駕
可問題在於,這些「研究結果」,有時候非但沒辦法幫助我
更大的問題是,這些數據分析存在的意義,該是幫助我們釐
分析的方法再怎麼進步、得出的數據在怎麼細膩準確、推論
這並不是說理性分析不重要,事實正好相反,就因為我們都
很多看似客觀的理性分析,其實一開始就已掉入了某個偏頗
如我前面談到的「女人開車」,當人們開始嘗試去分析肇事
更糟糕的是,人們常常會先說出某個未經驗證的說法,並認
仔細想想,這其實有點本末倒置。
我們本來應該要仔細觀察、理解之後,再小心提出自己的觀
但如今我們卻常常見到這個模式被倒過來了,人們常常是先
有人自覺地再做這件事,更多人不自覺。
可每個人都是獨立的個體,有著各自不同的血肉與故事,如
難過的是,人們往往只會看到自己想看到的。
理解很難、思考很難,但直接評論、批判卻很簡單。
只是,本來人們嘗試讀解這個世界,是為了追求更好的生活
不知為什麼,我們總急著想說話。
就只是想說話,不是為了讓人們聽懂我們的話,只是想讓人
所以我們終將慢慢失去了傾聽與關懷的能力,只苦苦想向外

本文獲作者授權刊登,原文請見:地表最強國文課沒有之一
責任編輯:吳象元
核稿編輯:楊之瑜
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我們想讓你知道的是
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回首2022年來勢洶洶的數位轉型浪潮,數據運算、資料儲存、提升安全性等雲端技術早已成為企業製程最佳化、擴充業務規模、創造價值的重要利器,而在新的一年中,數據分析公司也指出,整合AI分析平台上雲不只能有效降低部署時間、減少人力成本,亦是在可見的未來中,提升商業價值、邁向永續轉型的科技大勢。因此,許多企業也延續轉型浪潮餘波,積極導入大數據、人工智慧(AI)、機器學習(ML)等進階數據科技,並搭配各式雲端服務來強化企業內部運轉效能,迎戰全新的市場挑戰。
數位革新不落人後,AWS助您入門雲端
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