含有〈信息〉标签的文章(17)

饭文#T8: 蛮缠滥打将淹没真正有用的食品安全信息

蛮缠滥打将淹没真正有用的食品安全信息
辉格
2011年8月10日

食品安全话题又起波澜,最近,几家媒体相继“揭露”了知名餐饮企业的“丑闻”,永和豆浆和肯德基的豆浆被“发现”是豆浆粉冲泡而不是现磨的,随后肯德基的炸薯条用油也被“发现”不是每天更换,接着,矛头又转向山西陈醋,许多品牌被“发现”并非100%酿造,而是兑入了醋酸,许多还添加了防腐剂苯甲酸钠。

由于这些报道是以“惊天发现”的口吻叙述的,似乎揭开了一道长期被掩盖的黑幕,于是不明就里的读者们就跟着大惊失色了;其实,这些算(more...)

标签: | | | | | |
2014
蛮缠滥打将淹没真正有用的食品安全信息 辉格 2011年8月10日 食品安全话题又起波澜,最近,几家媒体相继“揭露”了知名餐饮企业的“丑闻”,永和豆浆和肯德基的豆浆被“发现”是豆浆粉冲泡而不是现磨的,随后肯德基的炸薯条用油也被“发现”不是每天更换,接着,矛头又转向山西陈醋,许多品牌被“发现”并非100%酿造,而是兑入了醋酸,许多还添加了防腐剂苯甲酸钠。 由于这些报道是以“惊天发现”的口吻叙述的,似乎揭开了一道长期被掩盖的黑幕,于是不明就里的读者们就跟着大惊失色了;其实,这些算不上什么发现,只是揭露者将自己一厢情愿臆测的标准强加于商家,进而将不符合该臆测标准的事实认定为黑幕和丑闻而已,而实际上,永和并未曾宣称他们的豆浆都是现磨的,肯德基也没宣称过他们的油是每日更换的,相关法律和行业标准也没有这么要求。 甚至,从常识出发,也得不出这样的推断;有人凭经验宣称6度以上的陈醋无需防腐剂即可无限期保质,即便这一缺乏研究和统计支持的说法果真成立,也不能因此认定添加防腐剂是非酿造醋的证据,甚而是无良行为,选择添加的厂商或许是出于审慎考虑,或许是因为食醋未达到6度,毕竟,山西陈醋的行业标准是4.5-6度,而迄今被披露的添加者,都作出了明确标注。 对豆浆粉的指责更是欲加之罪何患无辞,甚至翻出了基于材料成本计算“暴利”的陈词滥调,照这么算餐饮服务业遍地是暴利,30多块一杯的咖啡材料成本也不过两三包豆浆粉,更有趣的是,假如材料成本低是一件值得大惊失色而产生被欺骗感的事情,那么指责者们所钟爱的“现磨”才更离谱,它的材料成本更低。 从这一片蛮缠滥打的恬噪之中,有一种人会得到好处,就是那些在食品安全上劣迹斑斑并曾被揭露的厂商,他们或许正在暗处窃笑;这些在产品质量和安全控制上缺乏优势,也不愿在信誉和品牌上做长期投入的商家,最希望看到的局面就是,市场的食品安全信息一片混沌,消费者缺乏可据以判断的有效信息,这样,他们与那些在质量和安全上表现优秀的企业便处于同等竞争地位了,甚而他们在安全上的低投入还会带来成本优势。 创造如此混沌状态的一个办法,就是制造大量不能反映真实安全信息的噪音,来淹没那些有效信息,从而在消费者眼里造成天下乌鸦一般黑的印象;对于消费决策来说,天下乌鸦一般黑和一般白是完全等价的,即:颜色将不再是影响选择的因素;这种把水搅浑的手法人们大概不会陌生,某些组织在无法维持自身的高大清白形象时,便会转而一个个抹黑周围的其他人,好让大家相信自己并不比别人更黑,所以你们也就别再挑三拣四了。 当然,这不是说报道上述事件的媒体都是在替黑商家干活,或许他们只是无法区分真正重要的安全信息,这样的话,他们该给自己强化一下自己的辨别力和审慎习惯了,或者他们只是为了博得一点眼球和喝彩,毕竟这是媒体的主要激励来源,但假如明知这么做会恶化社会的食品安全信息环境,却仍不惜以此博眼球,那就很不道德了,至少不能再以“社会良心”自居了,假如他们果真拿了欲搅混水者的好处,那就比乌鸦还黑了。
科学的信息学阐释(一)

科学的信息学阐释(一)
辉格
2008年12月27日

对于“什么是科学?”这个问题,在我刚接触科学哲学的时候,我的想法比较朴素:科学是用来解释事实的。那什么叫解释呢?我说:解释就是降低听众对某些事件的惊讶程度,即,解释者所面对的那些听众,在听过他的解释之后,对原本让他们较为惊讶的事件感觉不再那么惊讶了,这种差异越强烈,我们就说:解释者所持理论的解释力越强。(当然,前提是他的理论是逻辑自洽的,这一点先不讨论)

有一段时间,我对自己的这一表述比较满意,但总是觉得它不够形式化,如果解释者面对的不是人而是机器,这一区别方法还能有效吗?于是我想,如果要让一台机器对不同的事件表现出惊讶或者泰然,我会如何着手?

假如你掷4个一组的骰子,A)掷出4个6会让你很惊讶,B)掷出3个6、1个2个则略感惊讶,C)掷出2、3、5、6各1个则丝毫不惊讶,差别在哪里?我是这样想的:人对之惊讶的东西,不是事件,而是现象,上面三次掷骰子,就事件本身而言,其在整个事件空间中所占据的位置,是同等的,但它们所表现出的现象——或者说当我们用某种语言把它们表述出来时,则十分不同:这三个现象所覆盖的事件,所占据事件空间的比例分别是:A=1/1296,B=4/1296,C=12/1296。

标签: | |

504

科学的信息学阐释(一)
辉格
2008年12月27日

对于“什么是科学?”这个问题,在我刚接触科学哲学的时候,我的想法比较朴素:科学是用来解释事实的。那什么叫解释呢?我说:解释就是降低听众对某些事件的惊讶程度,即,解释者所面对的那些听众,在听过他的解释之后,对原本让他们较为惊讶的事件感觉不再那么惊讶了,这种差异越强烈,我们就说:解释者所持理论的解释力越强。(当然,前提是他的理论是逻辑自洽的,这一点先不讨论)

有一段时间,我对自己的这一表述比较满意,但总是觉得它不够形式化,如果解释者面对的不是人而是机器,这一区别方法还能有效吗?于是我想,如果要让一台机器对不同的事件表现出惊讶或者泰然,我会如何着手?

假如你掷4个一组的骰子,A)掷出4个6会让你很惊讶,B)掷出3个6、1个2个则略感惊讶,C)掷出2、3、5、6各1个则丝毫不惊讶,差别在哪里?我是这样想的:人对之惊讶的东西,不是事件,而是现象,上面三次掷骰子,就事件本身而言,其在整个事件空间中所占据的位置,是同等的,但它们所表现出的现象——或者说当我们用某种语言把它们表述出来时,则十分不同:这三个现象所覆盖的事件,所占据事件空间的比例分别是:A=1/1296,B=4/1296,C=12/1296。

一个现象所占据的事件空间的比例大小,对应着观察者从该现象中所获得的信息量的大小,比例越大,信息量越小。可以这样理解:有人问你住在哪里,你回答1)广东2)广州3)海珠区,这些答案占据事件空间的比例一个比一个小,所含信息量一个比一个大。反过来,事件空间的缩小,也会降低该空间中事件的信息量。比如,在一个9x9棋盘上的一颗落子,比在19x19的棋盘上,信息量小很多。

所以,区分惊讶与否的关键是信息量。于是,我把“解释”一词的含义形式化为:所谓解释,就是对原有的事件空间(S)追加约束(R),使得被解释现象(P)的信息量从原有的I0减少为I1,且约束本身的信息量Ir小于I0-I1。科学,通过引入一组自然律,约束了事件空间,因而降低了现象在观察者眼里的信息量,从而达到了降低惊讶程度——或者说解释的效果。

还是拿骰子说明:假如你连掷三次,结果都是1、2、3、4各一个,你感觉很惊讶。此时,一位骰子科学家提出“点数守恒定律”——一次掷四颗骰子的点数之和恒等于10,并以此作为对上述现象的解释。看看是否与我的说法吻合:在没有守恒定律之前,事件空间(S0)的容量是6的4次方1296,“1234各一个”这一现象占据了该空间的12个位置,其信息量I0=-log2(12/1296)=6.75bit【注】,引入点数守恒定律之后,新的事件空间(S1)的容量为83,于是“1234各一个”的信息量变为I1=-log2(12/83)=2.79bit,比I0减少了3.96bit。

那么点数守恒定律本身包含了多少信息量?四颗骰子点数和的值空间是6~36,容量31,因而定律的信息量Ir=-log2(1/31)=4.95bit,超过了其节省的3.96bit,但这一定律不仅能解释(1,2,3,4)骰子组合,至少还能解释如下6种组合:(1,1,2,6),(1,1,3,5),(1,1,4,4),(1,2,2,5),(1,3,3,3),(2,2,3,3),所以,它节省的总信息量是3.96bit*7=27.72bit,这样,该定律一共节省了22.77bit。

好久没做代数题了,请大家帮我检查一下有没有算对。

(未完待续)

注:信息量的计算方法,见Wiki条目:Entropy)。