Calculating Credibility

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出版者:Cornell University Press
作者:Daryl G. Press
出品人:
页数:218
译者:
出版时间:2005-7
价格:USD 35.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780801443435
丛书系列:Cornell Studies in Security Affairs
图书标签:
  • 政治学
  • 安全研究
  • 国际关系
  • 国关理论
  • credibility
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具体描述

Calculating Credibility examines--and ultimately rejects--a fundamental belief held by laypeople and the makers of American foreign policy: the notion that backing down during a crisis reduces a country's future credibility. Fear of diminished credibility motivated America's costly participation in the Korean and Vietnam wars, and, since the end of the Cold War, this concern has continued to guide American policy decisions. Daryl G. Press uses historical evidence, including declassified documents, to answer two crucial questions: When a country backs down in a crisis, does its credibility suffer? How do leaders assess their adversaries' credibility? Press illuminates the decision-making processes behind events such as the crises in Europe that preceded World War II, the superpower showdowns over Berlin in the 1950s and 60s, and the Cuban Missile Crisis.

When leaders face the prospect of high-stakes military conflicts, Press shows, they do not assess their adversaries' credibility by peering into their opponents' past and evaluating their history of keeping or breaking commitments. Power and interests in the current crisis--not past actions--determine the credibility of a threat. Press demonstrates that threats are credible only if backed by sufficient power and only if pursuing important interests. Press believes that Washington's obsession with the dangers of backing down has made U.S. foreign policy unnecessarily rigid. In every competitive environment--sports, gambling, warfare--competitors use feints and bluffs to tremendous advantage. Understanding the real sources of credibility, Press asserts, would permit a more flexible, and more effective, foreign policy.

《计算信誉》 一、 核心概念:信誉的本质与量化 《Calculating Credibility》深入剖析了“信誉”这一复杂而关键的概念,并提出了一个革命性的框架——信誉的量化。本书不仅仅是对抽象概念的探讨,更侧重于如何将信誉这一无形资产转化为可衡量、可分析的数据。 信誉,究竟是什么?它是一种信任度,一种可靠性,一种在信息爆炸时代脱颖而出的关键特质。在个人交往、商业合作、学术研究乃至社会治理等各个层面,信誉都扮演着至关重要的角色。然而,长期以来,信誉的评估往往依赖于直觉、经验甚至偏见,缺乏系统性的方法。 本书打破了这一局限,将信誉的构建、维持和衰减过程进行了细致的分解。它首先界定了构成信誉的基石要素,例如: 历史记录与一致性: 过去的言行是否与其当前的陈述相符?承诺是否得到了兑现? 专业知识与能力: 是否拥有足够的知识和技能来支撑其观点或行动? 透明度与开放性: 是否愿意公开相关信息,接受审视? 独立性与客观性: 是否受到不当影响,其判断是否公正? 社区反馈与声誉: 来自他人的评价和共识又是如何? 在厘清这些构成要素之后,《Calculating Credibility》的核心贡献在于,它提出了一套严谨的“信誉计算模型”。这并非简单的加权平均,而是一种动态的、多维度的评估体系。模型将每一个构成要素转化为可量化的指标,并考虑它们之间的相互作用和影响。例如,一次失误可能会对历史记录产生负面影响,但如果能以极高的透明度进行解释和修正,其对整体信誉的损害程度又可能被一定程度上抵消。 本书详细阐述了如何采集和处理与这些指标相关的数据,以及如何运用统计学、机器学习等先进的分析技术来计算出一个人、一个组织或一种信息的“信誉得分”。这个得分并非一成不变,而是随着新的信息和行为的出现而实时更新,反映了信誉的动态变化。 二、 应用场景:信誉量化在各个领域的实践 《Calculating Credibility》的理论价值不仅体现在其创新的模型构建,更在于其广泛而深刻的应用潜力。本书详细探讨了信誉量化如何在不同领域带来变革: 个人层面: 求职与招聘: 雇主可以更客观地评估候选人的可靠性和过往表现,降低招聘风险。 社交与关系: 个人可以更清晰地了解他人的信誉水平,做出更明智的交往决策。 个人品牌建设: 个人可以主动管理和提升自己的信誉得分,从而在竞争中获得优势。 商业层面: 供应链管理: 企业可以评估供应商的信誉,确保供应链的稳定性和产品质量。 合作与投资: 投资者可以更准确地评估潜在合作伙伴的可靠性,规避风险。 客户关系: 企业可以通过提升自身信誉来赢得客户的信任和忠诚。 风险管理: 量化的信誉指标可以成为金融机构评估信用风险的重要参考。 数字营销与内容评估: 平台可以利用信誉评分来识别和推广高质量、可信赖的内容,打击虚假信息。 学术与研究领域: 论文与出版物评估: 帮助研究人员快速识别具有更高可信度的研究成果。 研究者信誉: 评估研究人员在学术界的声誉和影响力。 社会治理与公共领域: 信息辨别: 帮助公众在海量信息中识别可信来源,对抗“信息茧房”和“回音室效应”。 公共服务评估: 提升政府部门和公共机构的透明度和问责制。 在线社区管理: 建立更健康、更值得信赖的在线交流环境。 本书不仅列举了这些应用场景,还深入分析了在不同情境下,信誉量化模型需要进行的调整和优化。它强调了模型的灵活性和适应性,以及在实际应用中需要考虑的伦理和社会影响。 三、 方法论与工具:实现信誉量化的技术路径 《Calculating Credibility》并非停留在概念层面,它提供了实现信誉量化的具体方法论和技术指导。本书深入浅出地介绍了: 数据采集与清洗: 如何从多元化的数据源(如公开记录、社交媒体、交易数据、用户反馈等)中高效、准确地获取与信誉相关的原始数据,并进行必要的数据清洗和预处理。 特征工程: 如何将原始数据转化为有意义的、可供模型使用的特征,例如,将“过去的交易记录”转化为“准时还款率”、“违约次数”等量化指标。 模型构建与算法选择: 介绍包括但不限于贝叶斯方法、支持向量机、决策树、神经网络等多种适合信誉评估的机器学习算法,并分析它们各自的优劣和适用场景。 模型验证与评估: 如何通过交叉验证、准确率、召回率、AUC等指标来评估模型的性能,确保其预测的有效性和鲁棒性。 可解释性与透明度: 强调在信誉量化过程中,模型的“黑箱”问题需要被解决。本书探讨了如何通过可解释性AI技术,让人们理解信誉得分是如何计算得出的,增强了模型的透明度和公信力。 持续优化与反馈机制: 信誉是动态变化的,因此模型也需要不断地进行更新和优化。本书介绍了如何建立反馈机制,根据新的数据和模型表现来迭代改进信誉计算模型。 书中还可能包含一些实际案例的分析,展示了这些方法论是如何在真实世界中应用的。这些案例将使抽象的技术方法变得具体,为读者提供可操作的指导。 四、 挑战与未来展望:信誉量化的深远意义 《Calculating Credibility》的作者深知,任何一项革命性的技术都伴随着挑战。本书也毫不回避地讨论了在信誉量化过程中可能遇到的困难,例如: 数据隐私与安全: 在收集和分析大量个人数据时,如何保护用户隐私和数据安全是一个核心问题。 算法偏见: 如何避免算法中潜在的偏见,确保信誉评估的公平性,避免歧视。 主观性与客观性的平衡: 如何在量化客观数据的同时,也纳入一定的社会共识和主观价值判断。 “马太效应”的潜在风险: 已经拥有高信誉的人可能会更容易获得更多机会,从而进一步巩固其优势,需要关注潜在的“赢家通吃”现象。 虚假信息的对抗: 如何防范恶意操纵信誉评分的行为。 然而,尽管存在挑战,《Calculating Credibility》坚信,信誉量化是信息时代不可逆转的趋势,它将为构建一个更透明、更公平、更值得信任的社会奠定坚实的基础。本书展望了信誉量化在未来可能的发展方向,例如: 跨平台信誉互认: 建立统一的信誉评价标准,实现跨平台、跨领域的信誉信息共享。 去中心化信誉体系: 利用区块链等技术,构建更加去中心化、抗审查的信誉评估系统。 个性化信誉画像: 根据不同的应用场景,生成更具针对性的个性化信誉画像。 《Calculating Credibility》不仅仅是一本关于技术和理论的书籍,它更是一份关于构建信任、提升效率、促进合作的蓝图。通过掌握信誉量化的工具和方法,个人、组织和社会都将能够更好地导航信息时代的复杂性,做出更明智的决策,并在互信的基础上实现更大的发展。

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读后感

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用户评价

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《Calculating Credibility》这个书名,立刻吸引了我,因为它直接点明了我们这个时代最核心的挑战之一。我设想,这本书会深入探讨“可信度”这个概念的生成和评估过程。这可能涉及到对信息来源的深度挖掘,例如,分析一个机构的声誉、历史记录以及其背后的利益关联。书中是否会探讨,当信息来源本身存在争议时,我们应该如何处理?又或者,当信息以一种看似科学、严谨的方式呈现,但实际上却隐藏着逻辑谬误时,我们又该如何辨别?我期待作者能够提供一些实用的工具或框架,帮助读者在日常生活中,对接收到的信息进行更准确的“可信度计算”。这不仅仅是对外部信息的辨别,也可能涉及到对自身判断能力的审视。一本能够帮助我们提升认知能力,变得更加理性和睿智的书,无疑是值得我们去深入研读的。

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《Calculating Credibility》这个书名本身就散发着一种严谨而又引人入胜的气息。我尤其对“Calculating”这个词感到着迷,它暗示着一种科学的、可量化的方法。在如今这个信息泥沙俱下的时代,辨别信息的可信度已经成为一项必备的生存技能。我设想,这本书可能会提供一套详细的框架,让我们能够系统性地评估信息的可靠性。也许会从信息的来源入手,分析不同平台的信誉度,以及作者的专业背景和潜在的利益冲突。接着,可能会深入到信息的具体内容,考察论证是否充分,证据是否确凿,逻辑是否严密。此外,我也期待书中能探讨一些更深层次的问题,比如,在快速传播的信息中,我们应该如何保持冷静,避免情绪化的判断?如何识别那些精心设计的、具有欺骗性的信息?这本书,在我看来,不仅仅是一本关于信息鉴别的指南,更可能是一本关于如何建立和维护个人声誉的参考,因为一个人的“可信度”往往与其所传播的信息质量息息相关。

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对于《Calculating Credibility》这本书,我充满了好奇。想象一下,如果我们能够像计算数学题一样,将“可信度”量化,那将是多么奇妙的事情。这本书的出现,或许能为我们提供这样的视角。我猜想,作者很可能在书中会剖析不同类型信息的“可信度”评分机制,例如,学术研究论文的可信度是如何评估的?新闻报道的可信度又有哪些影响因素?甚至,网络评论和个人观点又该如何看待?是否会涉及到一些心理学上的偏差,比如确认偏误、群体思维等等,这些都会影响我们对信息可信度的判断。这本书的精髓可能在于,它不仅仅是告诉你“什么”是可信的,更重要的是告诉你“如何”去判断。我期待作者能够分享一些实用的技巧和案例,帮助我们识别那些看似有理有据,实则漏洞百出的“伪信息”。这对于我们在日常生活中做出各种决策,无论是投资理财、健康医疗,还是人际交往,都会产生深远的影响。一本能够武装我们头脑的书,总会是受欢迎的。

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《Calculating Credibility》这个书名,让我在第一时间就产生了浓厚的兴趣。在我看来,这本书并非仅仅是关于“如何不被骗”,而更像是一门关于如何构建深刻理解和有效判断的艺术。我设想,作者在书中可能会细致地剖析“可信度”这个概念背后的多重含义。它可能不仅仅是信息本身的准确性,还可能包含了信息传递者的意图、传播方式的影响,甚至是接收者自身的认知偏差。我期待书中能详细阐述,在多元化的信息渠道中,我们应该如何去筛选和识别那些真正值得我们投入时间和精力去关注的内容。书中是否会涉及到一些关于“信任”的心理学研究?如何建立和维护一个值得信赖的信息源,以及如何去信任那些真正可靠的人和事,这些都是我非常感兴趣的方面。一本能够帮助我提升自身洞察力和判断力的书籍,在我看来,其价值是无法估量的,因为在很多时候,一个正确的判断能够改变一切。

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我一直对那些能够帮助我更好地理解世界的书籍情有独钟,《Calculating Credibility》无疑具备这样的潜力。我脑海中勾勒出这本书的模样:它或许会以一种平实而富有洞察力的方式,揭示出判断信息可信度的底层逻辑。我推测,作者在书中会深入分析,为什么我们会轻易相信某些信息,而对另一些信息持怀疑态度。这其中可能涉及到我们大脑的运作机制,我们是如何处理和加工信息的。书里会不会探讨“专家”的定义?在专家意见泛滥的今天,我们如何去辨别真正的专家,而不是那些披着专家外衣的“伪专家”?我非常期待书中能够提供一些量化的指标,让我们能够更客观地去评估信息的价值。或许,书中会引用大量的实际案例,通过分析这些案例,让我们更直观地理解如何运用书中提出的方法。这本书如果能够帮助我提升自己在信息辨别上的能力,那么它无疑就是一本值得反复阅读的宝典。

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我对《Calculating Credibility》这本书抱有极大的兴趣,因为它触及了我一直以来都在思考的问题:在这个信息爆炸的时代,我们如何才能真正辨别出可靠的信息?我设想,这本书的作者可能会深入探讨“可信度”的构成要素,而不仅仅局限于信息本身的真伪。也许,书中会分析信息来源的背景、作者的专业性、以及信息呈现方式的客观性。我期待书中能够提供一些实用的方法论,帮助我建立一套属于自己的“可信度评估体系”,从而能够更自信地应对各种信息。是否会有关于“信任”的心理学解析?如何识别那些精心伪装的虚假信息?我希望这本书能够成为我认知世界的一盏明灯,帮助我穿透迷雾,看到事物的本质。

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《Calculating Credibility》这个书名,给我一种非常务实和深刻的感受。我猜想,这本书并非仅仅是教我们如何去识别虚假信息,而是会提供一套更全面的框架,帮助我们理解“可信度”是如何被构建、传播和评估的。我期待作者能够深入剖析,影响信息可信度的各种因素,例如,信息来源的透明度、证据的充分性、以及论证过程的严谨性。书中是否会探讨,在信息快速传播的社交媒体时代,我们应该如何保持批判性思维,不被煽动性的言论或看似确凿的“证据”所误导?我希望这本书能够为我提供一套可行的工具,让我能够更有效地过滤信息,识别那些真正有价值、值得信赖的内容。一本能够帮助我提升独立思考能力的书,在我看来,其价值是无法估量的。

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一本让人深思的书,虽然我还没有机会细细品读《Calculating Credibility》,但从书名就能感受到其份量。在信息爆炸的时代,辨别真伪、洞察本质的能力变得前所未有的重要。我们每天都在接触海量的信息,从新闻报道到社交媒体上的碎片信息,从专家观点到亲朋好友的分享。如何从中筛选出可靠的、值得信赖的内容,避免被虚假信息误导,是每个人都必须面对的挑战。这本书的题目精准地抓住了这个核心痛点。我设想,它或许会深入探讨“可信度”这个概念的多重维度,而不仅仅是停留在表面文章。比如,作者可能会分析信息来源的权威性,如何评估一个机构或个人的专业背景和历史记录;也可能涉及内容本身的逻辑性和一致性,是否存在自相矛盾之处,或者是否有确凿的证据支撑其论点。我期待书中能够提供一套系统性的方法论,帮助读者建立起一套属于自己的“可信度计算器”,从而在纷繁复杂的讯息海洋中保持清醒的头脑,做出明智的判断。这不仅仅是一本关于信息鉴别的书,更可能是一本关于批判性思维和独立思考的指南,其价值将远远超越信息本身。

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我一直在寻找能够帮助我更好地理解和 navigating 这个复杂世界的书籍,《Calculating Credibility》恰好契合了我的需求。我推测,这本书的精髓在于提供一套可操作的方法论,让我们能够系统地评估信息的可靠性。作者可能会深入分析,是什么构成了“可信度”?是信息的客观性?是信息传递者的专业性?还是信息本身的逻辑一致性?我非常好奇,书中是否会探讨,在人工智能生成内容越来越普遍的今天,我们该如何去识别和评估那些由算法生成的“可信”信息。此外,我也期待书中能够提供一些案例分析,通过具体的例子,让我们更直观地理解如何在实际生活中应用这些评估方法。这本书如果能够成为我的“信息辨别指南”,那么它将极大地提升我应对信息洪流的能力。

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我对《Calculating Credibility》充满了期待,因为它触及了一个我一直以来都非常关注的领域——信息的真实性与价值判断。我猜想,这本书可能会提供一套系统性的方法,帮助我们在浩如烟海的信息中,建立起一套有效的筛选和评估机制。书中或许会深入探讨,是什么因素构成了一个信息的可信度?是信息来源的权威性?是信息的逻辑严谨性?还是信息的实际影响力?我希望作者能够分享一些能够落地实践的技巧,例如,如何通过交叉验证来核实信息,如何去识别那些带有偏见或误导性的信息。更进一步,我期待书中能够探讨,在信息传播的速度越来越快的今天,我们应该如何保持审慎的态度,避免被 superficial 的信息所迷惑。这本书如果能够成为我在信息辨别上的“秘密武器”,那将是我巨大的收获。

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