圖書描述
是你選擇瞭品味，還是品味選擇瞭你？
關於品味的10萬個為什麼……
為什麼你喜歡這則臉書的貼文，卻不喜歡另一則？
為什麼你一聽到那首歌，就果斷在手機上點下收藏？
為什麼一本書得瞭奬，但是在亞馬遜的評價卻下降？
我們是怎麼學著喜歡我們討厭的事物？
為什麼競賽中的裁判都會偏好最後齣賽的參賽者？
如果「帶有罪惡感的快感」去掉罪惡感，那還會有快感嗎？
為什麼人總是覺得自己年輕時候的音樂比較好？
喜歡口味簡單的人會比美食傢快樂嗎？
你要怎麼知道Trip Adviser或是Yelp上的評價是真的呢？
是什麼讓一隻貓、一罐啤酒在專傢眼中成為理想的貓、理想的啤酒？
自由意誌靠不住，按贊偏好透露你是誰？
本書用「選擇心理學+偏好經濟學+人性行銷學」，一一為你拆解
人們為什麼樂於時時上演自嗨、腦補的內心抉擇小劇場
範德比爾特在書裏揭露，連你自己也不知道、甚至沒察覺，關於每個人最摸不透的主題：喜歡與不喜歡隻有一念之隔，討厭與不討厭瞬間善變，為什麼我們喜歡我們喜歡的人事物，以及選擇背後的機製，如何影響我們做什麼和我們是誰？
從對食物盤根錯節的品味，到陌生的藝術品，再到音樂排行榜和歌單背後的復雜因素，我們的偏好與意見廣受無數的力量左右。網路媒體盛行的年代，按贊、給星的過程，更是無形中宰製瞭我們的選擇。
品味已經移到綫上──我們、還有許多公司企業擁有比以前更多的方式，能夠看到我們消費瞭什麼、如何消費。如果你曾對Netflix如何推薦電影感到好奇，想過如何找齣捏造的Yelp評論，或是想不透很多書得瞭大奬，為何在亞馬遜的評分卻反而下降，這些問題，作者都解釋瞭，甚至，他還解釋瞭許多你可能壓根都沒想過的問題。
人世間的好惡都是偏好作祟，範德比爾特懷著極大的好奇心，發現一條直達潛意識的祕密通道，揭開品味的神秘麵紗，博引心理學、行銷學、社會學與神經科學，試圖定位品味的空間座標，迴答無數復雜而引人入勝的問題。本書研究深入，觀點獨到，也是一趟趣味盎然的知性之旅，讓我們更瞭解如何認識、判斷、評價周遭的世界，捕捉善變的品味偏好之來由。
本書特色
1.關於品味的10萬個為什麼。在當前這個眼花撩亂、任君選擇的時代，範德比爾特告訴你連自己也不知道、甚至沒察覺，關於人最神祕的主題。
2.預測、洞悉、掌握人性的偏好。對人「為何喜歡這個，不喜歡那個」有興趣；喜歡探索自己品味、偏好的好惡由來，習於思辨人類行為科學、大腦科學的人，不讀不可的燒腦好書。
3.抓住情人的喜好、洞悉客戶的愛好、加快抉擇速度。針對選擇睏難癥患者、網路小編、電商小二、街頭老闆、企業主管、閃購刷手、資料科學傢、AI工程師……有助於瞭解人類選擇行為意識背後的消費社會學、品味心理學。
名人推薦
硃傢安 哲學雞蛋糕腦闆
高琹雯(Liz) 美食觀察傢
焦元溥 樂評傢、作傢、廣播主持人
蔡康永 主持人、作傢
（依姓氏筆劃順序排列）
彭博社、紐約客、華盛頓郵報、紐約時報書評、圖書館期刊、科剋斯書評 一緻盛贊
品味依然是復雜而無規律的現象，會永無止盡地隨著環境、物質與社會等種種壓力而改變……範德比爾特善於結閤資訊，書中充滿令人意想不到的關聯。——菲力剋斯‧吉列特（Felix Gillette），《彭博社》
範德比爾特是富有纔智的作者，本書有許多值得玩味的內容……非常大膽……範德比爾特以其能力找齣兩項因素，許多例子一再顯示，這兩項因素深深影響著品味，一是社會共識，二是熟悉感。我們看到其他人對某物感興趣時，也會産生興趣；喜歡某樣東西時，喜歡得愈久，就會愈喜歡。——路易斯‧梅南德（Louis Menand），《紐約客》
活潑、包羅萬象的研究……注釋具有與大衛‧福斯特‧華萊士 (David Foster Wallace) 相仿的機智，範德比爾特讓我們注意到，假如人們在鮭魚罐頭工廠吃甜甜圈，會不會覺得沒那麼美味？把葡萄口味的「酷愛」（Kool-Aid）飲料直接注入老鼠的胃中，老鼠會不會更喜歡？諸如此類的問題……說服力強、饒富趣味、條理分明、引人入勝……全書內容輕鬆易讀，是值得推薦的作者。——麗莎‧蔡德納（Lisa Zeidner），《華盛頓郵報》
這是一趟在人類偏好與試圖預測偏好的企業之間一窺究竟的旅程……［範德比爾特是一名］親切仔細的嚮導，要不是他，這個主題可能很快就變得相當繁冗或陰鬱無趣，而他鐵瞭心要刨根究底的對象，是我們頻繁進行，卻在無意間視為平常的事。——珍妮佛‧劄萊（Jennifer Szalai），《紐約時報書評》
想要一窺具影響力的網路媒體公司如何製訂決策，以及想要瞭解是怎樣的過程在主宰個人偏好與品味塑造的人，韆萬不能錯過這本書。——《圖書館期刊》（Library Journal）
饒富興味……深具說服力……本書研究詳盡、以智慧衡量人類偏好，大有看頭。——《科剋斯書評》(Kirkus Reviews)
為瞭迴答一個存在已久的問題──「為什麼我們會喜歡我們喜歡的東西」──範德比爾特在哲學、經濟學、心理學、神經學與資料科學中四處搜尋……他探索驅動這種種決定的神祕力量，同時描繪齣一幅引人入勝、層次豐富的品味圖譜。——班傑明‧萊許（Benjamin Leszcz），《環球郵報》
著者信息
湯姆‧範德比爾特Tom Vanderbilt
著有《馬路學》與《Survival City》（倖存城市）。為許多齣版機構寫稿，擔任《連綫》雜誌（英國）、Outside、Artforum雜誌特約編輯。並曾擔任紐約大學魯丁交通政策與管理中心客座研究員、加拿大建築中心研究員、公共空間設計信託基金研究員，獲得安迪沃荷基金會藝術寫作奬助。住在紐約布魯剋林。
譯者簡介
吳傢恆（前言、第1~4章）
文字工作者，擔任編輯多年，著有《基隆砲颱文化之旅》，譯有《權力的哲人：馬基維利》、《舒伯特的鼕之旅：一種迷戀的剖析》、《心動之處：先鋒派音樂宗師約翰‧凱吉與禪的偶遇》、《在一起，更好》等書。
趙盛慈（第5、6章及結論）
國立高雄第一科技大學口筆譯研究所畢業，2013年曾獲林語堂文學翻譯奬佳作，現為專職自由譯者，喜歡深思與推敲文字。
圖書目錄
第一章 你想來點什麼嗎？
想一想我們對食物的品味
第二章 錯不在偏好的評分星級，而在我們自己
在網網相聯時代的品味
第三章 我們的品味可以預測嗎？
播放列錶透露你是誰，你又透過播放列錶展露怎樣的自己
第四章 我們怎麼知道我們喜歡什麼？
藝術的欣喜與焦慮
第五章 品味為何（以及如何）改變
第六章 啤酒、貓咪與塵土
專傢如何決定什麼是好東西？
結論 品味筆記：如何去喜歡
圖書序言
你最喜歡什麼顔色（以及你怎麼會有最喜歡的顔色）？
朋友們，關於品味和品嘗，你們告訴我，並沒有引起爭議！但生命就是一場針對品味和品嘗的爭論。──尼采，《查拉圖斯特拉如是說》
「你最喜歡什麼顔色？」
有天早上，我帶我五歲的女兒──她最近迷上「最喜歡的東西」──走路上學的時候，她問瞭這個問題。她說瞭她的答案，想知道我的答案。
「藍色，」我說，感覺很西方男性（西方人喜歡藍色，而喜歡藍色的男性略超過女性）。
過瞭一會兒。「那我們傢的車為什麼不是藍色的？」
「這個嘛，我喜歡藍色，但是我不喜歡車子是藍色的。」
她繼續說。「我最喜歡紅色。」她的說法變瞭，上周她說的是粉紅色。搞不好過幾天變成綠色。
「所以你今天穿紅褲子？」我問。
她露齣微笑。「你有紅褲子嗎？」
「沒有，」我說。我住在西班牙的時候，買過一條紅褲子來穿，因為我注意到西班牙男人在穿。我搬到紐約之後，這裏沒有男人穿紅褲，我那條褲子也就收到衣櫃裏瞭。在我眼裏，在馬德裏很夯的東西，比一九九一年美國的流行還要新潮。但我沒跟她解釋這些。
「你應該買一條紅褲褲。」
「你這樣覺得嗎？」
她點點頭。「你最喜歡什麼數字？」
這難倒我瞭。「嗯，我不知道我有沒有最喜歡的數字耶。」然後我給瞭個答案，「大概是八吧。」我邊說邊想為什麼。說不定是我小時候，我總認為這是寫起來最好玩的數字？
「我最喜歡六，」她說。
「為什麼呢？」
她眉頭一皺。「不知道耶。我就是喜歡六。」
我們為什麼喜歡我們喜歡的東西？在我跟女兒的對話中，至少碰觸到五個認知偏好科學的重要原則。第一，這些偏好傾嚮屬於某個範疇：我喜歡藍色，但是隻限於汽車（為何不是呢？）。你可能喜歡柳橙汁，但不喜歡雞尾酒裏加柳橙汁。第二，這通常與背後的脈絡相關。在西班牙穿紅長褲很好看，但在紐約穿，感覺就有點怪瞭。你可能在旅途中帶瞭一些紀念品迴傢（一雙草編鞋、一條色彩鮮艷繽紛的毯子），買的時候覺得很高興，現在放在衣櫥裏，卻顯得很刺眼。天氣越來越熱，買黑車的人越來越少；夏天買有泳池的房子，價格也比較高。第三，這些偏好往往是有架構的。要是問我喜歡什麼數字，我腦子裏會先浮現一個數字，後麵跟著可能的解釋。第四，這在本質上是比較齣來的。
小嬰兒還不會講話，就已經比較會親近跟自己喜好一樣的人。有一項設計巧妙的研究（觀看實驗過程也很有趣），先讓小嬰兒從兩樣食物中選一樣。然後會讓小嬰兒看到小狗對食物錶示齣「喜歡」或「不喜歡」。如果把喜歡同樣食物的小狗放到小嬰兒旁邊的時候，小嬰兒就會想趕快把食物拿到手裏。讓人抓狂的是，品味很少是天生的。不管我們花多大力氣想去左右品味，不管親子之間遺傳瞭多少基因，孩子的偏好很少跟父母一樣。
一般人所熟悉關於品味與偏好的事實，我跟女兒的對話大部分都涉及瞭；這些事實非常難解釋。三百年前的英國哲學傢柏剋（Edmund Burke）是最早透徹研究品味的人，他為文解釋，「這種微妙飄渺的能力，即使有定義加以約束，也太容易變動而不耐久，沒辦法加以好好測試，也無法以任何標準加以調校。」
人們想盡辦法要瞭解品味是怎麼迴事，但有時卻說沒什麼好解釋的。獲得諾貝爾奬的經濟學傢史蒂格勒（George Stigler）和貝剋（Gary Becker）曾經錶示，「假設人在品味上有差異，但並沒有任何有意義的行為受這個假設所啓發。」這個說法是有爭議的，因為任何行為──我的女兒對「六」這個數字的喜愛──都可以歸因於個人的喜好，這種喜好似乎「解釋瞭每一件事，因此什麼事都沒解釋。」史蒂格勒和貝剋認為，爭辯品味，就好像爭辯洛磯山一樣：「這兩個都在那裏，明年也還會在那裏，對所有人都是如此。」
但有一位經濟學傢說，洛磯山還在以肉眼可見的速度不斷變動呢。心理學傢得到神經科學傢越來越多的幫助，做瞭一個又一個的研究，發現品味在實驗過程中就會發生改變：聽到特定音樂的時候，東西吃起來更好吃；我們聽到作麯傢惹人討厭的事蹟，也就不那麼喜歡他的音樂瞭。
用挪威政治理論傢艾斯特（Jon Elster）喜用的話來說，我們的品味可以「調整」的範圍似乎無限寬廣。艾斯特用酸葡萄的故事為例，可憐的狐狸吃不到葡萄，就說葡萄「酸」。艾斯特指齣，狐狸並不是轉移到下一個目標──學者或許會稱之為「理性選擇」──卻是退而「貶低」葡萄。葡萄並不酸，狐狸也沒有就此對葡萄失去興趣。艾斯特認為，偏好也可能是「反嚮適應」（counter adaptive）：在不同的情境中，吃不到葡萄隻可能讓狐狸更想吃到它。在這兩個情境中，喜好似乎是由當時的限製所形塑的，問題隱隱浮現：狐狸到底喜不喜歡吃葡萄呢？
經濟學傢會認為，從選擇可「看齣」喜好，但心理學傢卻常懷疑是選擇創造瞭偏好。如果狐狸按自己的意思，在葡萄和櫻桃做選擇，然後說牠比較喜歡牠所選擇的：牠是選牠想要的？還是想要牠所選的？兩個可能都對，因為設法釐清品味是怎麼一迴事，這是個不可靠的過程。你可能已經在想，我們所談的是品味的感官經驗嗎？還是在談衣著打扮的品味？還是社會所認定的「好品味」？這些都是微妙交織的；狐狸說不定嘗過葡萄的美味，但牠也可能喜歡那種動物裏隻有牠能欣賞葡萄的感覺。
就眼前來說，且把品味想成人所喜歡的東西（且不管基於什麼原因）。但我們還是得確認品味是什麼；去注意是什麼人的品味；嘗試解釋為何他們會有這樣的品味；然後嘗試解釋為什麼彆人沒有這樣的品味（但他們在其他的變項上可能相當類似）；嘗試解釋品味喜好為何會改變；什麼品味是受喜愛的，處理諸如此類的問題。設計評論傢貝利（Stephen Bayley）舉起白旗，「寫一部品味的學院史難如登天。」但我認為品味是可以解釋的。我們可以察知，我們為什麼會有這些品味、它們是怎麼來的，以及當我們對某個事物錶示喜好時，會發生什麼事。
你最喜歡哪一個數字？如果你跟大多數人一樣的話，你會選擇「七」。在西方，七跟藍色都很受歡迎。在一組一九七○年代的實驗中，很多人都是選七跟藍色，讓心理學傢開始談論「藍七現象」，好像兩者之間真有什麼關聯似的。我們先把顔色擱一邊，來看看為什麼七會受到青睞？
這就跟大部分受青睞的事物一樣，背後都交織著文化學習（cultural learning）、心理偏誤（psychological bias）、內在質地，同時也受到在什麼脈絡底下做選擇所影響。「七」最受喜愛，最簡單的解釋就是，它在文化上受喜愛。這是「幸運」數字，就如一位學者所言，它是「最神聖的數字」，「在聖經與猶太教經典」中頻頻齣現。或許我們處理的事情超過這個「神奇數字」時，就會記不住（所以電話號碼是七碼）。
也或許，原因在於七這個數字的本身。如果要人從一到十裏頭隨便挑一個數字，最常見的答案就是「七」（第二常見的是「三」）。他們可能希望以感覺最「隨機」的方式挑選數字，結果就挑到七。我們可以想像齣中間的思考過程是如何進行：「一還是十？不要，這太明顯瞭。五呢？剛好在中間。二呢？偶數好像沒有奇數那麼隨機，不是嗎？零呢？零是數字嗎？七是質數，跟其他的數字比較沒有關係，所以也更隨機一點：它孑然獨立，不屬於某個模式。但如果改變一下題目──在六到二十二之間選一個你最喜歡的數字，那麼七就馬上打入冷宮。但是它的影響力仍然在，十七現在是最受歡迎的。
我們每天都得以許多不同的方式，決定我們為什麼喜歡這個勝於另一個。為什麼你一聽到那首歌，就會轉換廣播電颱？為什麼你喜歡這則臉書的貼文，卻不喜歡另一則？為什麼你選擇檸檬汁，而不選健怡可樂？從某方麵來說，這些選擇都是些微小平凡的方式，用來規範我們的世界，就跟如何點早餐差不多：「您要吃什麼樣的蛋？您要白麵包，還是全麥麵包？要香腸，還是培根？」這些選擇雖然看似微不足道，但你很清楚，這些事情如果沒安排好，會很麻煩。在另一方麵，這些偏好可能會變形成更廣泛、根深柢固的品味，有助於定義我們到底是什麼樣的人：「我喜歡鄉村音樂。」「我超愛法語的聲音。」「我不喜歡科幻電影。」
至於我的女兒為何對喜歡什麼東西這件事如此著迷，這方麵的研究並不多。帶著一絲警覺我注意到，我在科學文獻中找不到什麼提到「最喜歡的數字」的研究，其中一篇是在探討強迫癥。因為背後沒有一整套完整的理論，所以容易以為「喜歡的事物」不難理解，是錶達身分認同的廉價方式，藉以主張自我、瞭解他人，展示你跟彆人既相同但又不同。我的女兒認識瞭新朋友，說來也不意外，她告訴我這個小朋友的生日之後，也說瞭他最喜歡的顔色。
有人或許會以為我們是從這個不斷變動的偏好鏇風中磨練齣來的，最後能理性地擁有穩定的品味。但情況並非總是如此。比方說，我們彷彿是齣於迷信一般，會喜歡那些並不優於其他的選項。
當你進入公共淋浴間的時候，你喜歡用哪裏的淋浴間？假設每一間都可以用，你會用最裏麵的，還是中間的？根據至少一項在「一處加州海灘的更衣間」進行的研究結果（顯然這是個尚待開發的研究領域），人們喜歡用中間的淋浴間，勝過最裏麵的。該研究沒有訪談使用者，但背後的理由跟挑選數字一樣，倒是不難想像。最前麵的淋浴間可能因為太靠齣入口，而最裏麵的淋浴間又離齣入口太遠。所以，中間的淋浴間最「剛好」。這個選擇是最好的嗎？這要看你從什麼角度來看（說來諷刺，有一位醫學專傢研究過細菌數量，最多人喜歡用的淋浴間可能是最不乾淨的）。
再舉一個跟淋浴間相關的例子。廁所的捲筒衛生紙，取紙的方嚮可朝前也可朝後，在功能上並沒有太大的差彆。衛生紙是正著掛還是反著掛，這會影響取紙嗎？這兩種方式似乎並沒有差彆，但是專欄作傢蘭德斯（Ann Landers）以此為題，寫過一篇文章，結果這是她收到最多讀者來信的文章──超過她寫墮胎、槍枝管製。
或許是因為洗澡間是個私密空間，讓人對此有特彆深刻的感受。但是偏好的成分在此甚微，似乎可以歸為心理學傢所說的「不具動機的偏好」，或者說這些偏好之所以齣現，並沒有什麼道理。照某些研究的描述，不具動機的偏好是「實驗的破瓦殘礫，心理學理論還沒清理這一塊。」說不定我們用的是肉眼看不到、幾乎沒人歸納過的規則在做選擇。即便如此，大部分人都有相同的偏好，這說明瞭這些選擇看似沒道理，但背後其實是頗有文章的（也因此不能說是不具動機）。
但是，這偏好從何而來？語言學有個經典的測驗，要受試者迴答，底下哪一個字最可能是英文。例如，blick和bnick。你不必是拼字比賽冠軍也能猜到，blick的可能性較高，因為的確有字是以bl開始，但是沒有以bn開始的字。但是，麻省理工學院的語言學傢奧布萊特（Adams Albright）要問的是，如果要人從一些都不是英文裏會齣現的字裏頭，挑一個自己喜歡的──像是bnick、dbick、bzick，結果會如何呢？在沒有明確的偏好基礎下，又必須做齣選擇（這被稱為「強迫選擇」），人要如何決定自己的偏好？又為何如此決定呢？如果有人喜歡bnick這個字的話，是因為它長得最像既有的字嗎？還是因為有「語音偏見」呢？這意思是說，我們比較喜歡其中一個字的「聲母叢」（這是語言學傢對bnick或bzick這兩個字開頭子音的稱呼）？答案似乎藏在我們所學的東西與我們本來就偏好的，這兩者難以言喻的組閤中。因為學習喜歡某個東西，這件事通常發生在意識的層次之外，很難把兩者區分清楚。
圖書試讀
我在這件事所想的是，透過演算法來推薦，這套係統實在太厲害瞭：從曆史的垃圾桶裏，用一種看不到、超過我所能理解的方式，挑瞭一部沒人知道的電影。是什麼東西把《木馬贏傢》跟伍迪艾倫的經典喜劇、希區考剋的驚悚片和柯恩兄弟黑色幽默的西部片連在一起？我所做的評分動作是如何把這四部電影兜在一起？如果我喜歡希區考剋，但是不喜歡《安妮霍爾》，這會給齣其他的推薦電影嗎？
林登（Greg Linden）曾協助亞馬遜率先投入演算法的開發，他提醒我們，不要讓電腦太有能力去找齣一些古怪的建議、「電腦隻是在進行人類做的分析而已。」但是，創造這些電腦的人也承認，數學的宰製會越來越精巧復雜，變成像是電影《二○○一太空漫遊》裏頭的超級電腦一般的「黑盒子」，其行為不再能被決定或預測（這至少還是人類所獨有的特性）。
Netflix的推薦偶而會惹毛我──一部亞當山德勒主演的電影？你在搞笑哦？有這麼多影片可以看，這也就意味著要花更多的時間來決定要看什麼。於是，我已經慢慢可以接受，在一個常常感到睏惑的時代，我已經沒時間去看過期的法國雜誌《電影筆記》（Cahiers du Cinéma），或是去翻唱片行外頭的特價花車瞭。我把一部分做決定和發現的過程交給電腦，或許也是有好處的。我們已經把記憶的誤差交由Google來負責瞭。
但是有一段時間，我很認真地研究我的Netflix演算法。每一部看過的電影，我都給評分，然後研究我會得到什麼推薦電影。我希望事情穩定下來，能掌握我的品味的麯摺麵貌。我想知道，我喜歡《屍變》（Evil Dead）並不錶示我也喜歡其他的驚悚片。我想讓它不隻是知道我喜歡什麼，而是我為什麼喜歡它。我想要的超過它所給的。
用户评价
**第四篇** 《品味選擇題》這本書，簡直是一本關於「數位時代選擇術」的入門指南。作者用一種極其生動且貼近生活的方式，為我們揭開瞭 Netflix、Spotify、Amazon 等平颱「推薦演算法」的神秘麵紗。我尤其喜歡書中探討的「協同過濾」和「內容基礎過濾」等概念，雖然聽起來有點專業，但作者卻能用非常淺顯易懂的比喻，讓我們理解這些演算法是如何透過分析「你」和「你」類似的使用者行為，來預測你的喜好。例如，書中提到，如果你和你的某位朋友的電影觀看清單有很大的重疊，那麼當你還沒看過某部電影，而你的朋友卻喜歡，那麼 Netflix 就很有可能推薦給你。這種「物以類聚」的邏輯，在數位世界裡被發揮到瞭極緻。更讓我覺得驚喜的是，書中還探討瞭這些推薦機製如何影響我們的「品味」演變，透過不斷地「餵養」我們相似的內容，讓我們在不知不覺中，對某些風格或類型產生更深的偏好。這讓我開始思考，我所認為的「個人品味」，有多少是真實的自我，又有多少是被這些平颱「塑造」齣來的呢？這本書不僅讓我對這些平颱有瞭更深的理解，也讓我開始反思自己在數位世界裡的「選擇權」。
评分**第一篇** 最近在誠品書局晃，隨意翻瞭翻架上的新書，就被這本《品味選擇題》吸引住瞭，書名乍聽之下有點學術，但內容卻意外的貼近生活。我平常就超愛逛 Netflix 挑片，常常看著推薦清單猶豫不決，或是 Spotify 歌單裡被演算法「餵養」齣一些驚喜。書裡就深入探討瞭這些平颱是如何「算計」我們的喜好，透過海量的數據分析，精準預測我們下一個會喜歡的電影、音樂，甚至是網路購物上「你可能也喜歡」的商品。作者用瞭很多生活化的例子，像是某個節日剛好想聽輕快的歌，演算法就立刻推播相關歌單；或是剛看完一部科幻片，隔天就收到類似題材的電影推薦。這些種種「巧閤」，其實背後都有一套精密的思維演算。讀完之後，我對這些平颱的推薦機製有瞭更深的理解，也不再那麼容易被「演算法綁架」，反而能更主動、有意識地去探索，不再隻是被動接收。書裡還提到瞭許多關於「決策疲勞」的概念，像是選擇障礙的科學成因，以及如何在資訊爆炸的時代，做齣更有效率、更符閤自身價值的選擇。這對我這種每天都要麵對無數大小選擇的人來說，簡直是醍醐灌頂。
评分**第二篇** 身為一個對數位時代的細節充滿好奇的科技愛好者，這本《品味選擇題》簡直是為我量身打造的。它沒有艱澀難懂的技術術語，而是用一種引人入勝的方式，揭示瞭那些我們每天都在接觸，卻又鮮少深入思考的「推薦邏輯」。書中對於 Netflix、Spotify 和 Amazon 這幾個巨頭平颱的推薦係統，做瞭非常細緻的拆解。我最感興趣的是，它們是如何透過分析我們的觀看習慣、聆聽偏好、購物記錄，甚至是你停留時間的長短，來構建一個獨特的「用戶畫像」。書裡舉例，當你在 Amazon 上搜尋瞭一件廚房用品，可能接下來幾天，你的瀏覽頁麵就會充斥著各種鍋碗瓢盆、食譜，甚至是一些看似不相關，但數據顯示購買這些商品的人，也很可能對廚房用品感興趣的商品。這種「關聯性」的建立，其實就是演算法在背後默默運作的結果。更讓我驚訝的是，書中還探討瞭這些推薦機製如何影響我們的「品味」塑造，讓我們在不知不覺中，被引導嚮某些特定的內容或商品。這讓我開始反思，我所認為的「個人喜好」，有多少是真正源於自身，又有多少是被這些平颱「餵養」齣來的呢？閱讀這本書，就像是拿到瞭一把解鎖數位世界推薦邏輯的鑰匙，讓我對這些平颱的運作有瞭一種前所未有的清晰認知。
评分**第三篇** 最近在朋友推薦下，入手瞭《品味選擇題》這本書，老實說，一開始是被「Netflix、Spotify、Amazon」這些日常常用的平颱吸引，想知道它們是如何「抓」到我的喜好的。翻開書，纔發現內容遠比我想像的更豐富、更有趣。作者沒有直接告訴你「該怎麼做」，而是透過大量的案例分析，讓你理解這些平颱背後的「思維演算」到底是如何運作的。例如，書中就提到，當你連續幾天都聽某種風格的音樂，Spotify 不僅會給你推薦類似的歌麯，甚至可能會調整你整個歌單的氛圍，讓你更容易「沉浸」其中。這讓我想起自己常常被 Spotify 推播一些讓我驚喜的獨立樂團，原來這背後也是有「套路」的！書中還探討瞭「推薦係統」如何影響我們的消費決策，透過「你可能也喜歡」的機製，巧妙地引導我們去購買一些我們原本可能沒想過，但卻又似乎「剛剛好」需要的東西。這種潛移默化的影響力，真的非常強大。看完這本書，我對自己的消費習慣和資訊接收方式有瞭更深的覺察，也學會瞭如何在被動接收的同時，保持一份獨立思考，不被演算法牽著鼻子走。
评分**第五篇** 這本《品味選擇題》的齣現，真的是恰逢其時。在這個資訊爆炸、演算法無所不在的年代，我們每天都在被各種「推薦」淹沒，卻很少真正去思考這些推薦背後的邏輯。《品味選擇題》就以 Netflix、Spotify 和 Amazon 這幾個我們最常接觸的平颱為例，深入剖析瞭它們如何透過精密的「思維演算」，去預測我們的喜好，並精準地推送「你可能也喜歡」的內容。我特別喜歡書中探討的「數位足跡」的概念，它揭示瞭我們在網路上的每一個點擊、每一次搜尋，甚至是用戶停留時間的長短，都會被這些平颱記錄下來，並轉化為重要的數據。這些數據，最終就匯聚成瞭我們獨特的「用戶畫像」，而演算法正是依據這個畫像，來量身打造我們的個人化推薦。書中舉的例子非常生動，例如，你對某個歌手的某張專輯情有獨鍾，Spotify 不僅會推薦你聽他的其他作品，還會給你推送和他風格相似的其他歌手，讓你沉浸在一個不斷擴大的音樂宇宙裡。這種「貼心」的推薦，雖然帶來瞭便利，但同時也讓我開始反思，我們是否會因為過度依賴這些推薦，而失去瞭主動探索、發現新事物的樂趣？這本書讓我對數位時代的「選擇」有瞭全新的認識，也提醒我們要保持一份警惕，不被演算法的「便利」所綁架。
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