職場上的世代差距

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【新聞挖掘工坊：第 2 篇】Google News RSS 祕密通道：怎麼抓新聞連結？

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開啟 RSS 密道的初衷 那天，我們在討論如何快速收集海量新聞時，無意間發現 Google News 提供的 RSS 功能就像一條隱藏的捷徑。這條捷徑並非一般人手機、電腦上常用的新聞推播，而是基於開放標準的資訊分發管道。對於想要系統化蒐集新聞的我們來說，RSS 就像從地圖上挖出了一條秘密通道，能讓我們不必再一條條打開網站。 當我們第一次點入 RSS 的連結，映入眼簾的是一長串 XML 格式的內容，裡頭包含著最新的標題、摘要、連結與發佈時間。雖然對一般使用者而言顯得有些「科學怪人」，但對資深的數據偵探來說，這些條目就是每天新鮮出爐的「情報清單」。於是，我們決定用程式自動去讀這份清單，替後續的大規模分析打下基礎。 更妙的是，RSS 這條密道還有一個好處：它不需要登入、沒有人機介面互動，就能定時更新。只要我們把 RSS 的網址丟到程式中，它便會在固定間隔自動拉取最新條目。如此一來，我們不必再手動刷網頁，也能將所有符合關鍵字的新聞一網打盡，讓自動化腳本化身最貼心的「情報小幫手」。 RSS 的力量：從資訊洪流中擷取重點 在正式投入程式撰寫之前，我們先思考了一件事：每天媒體發出的新聞量龐大，要是從各個網站手動複製標題和連結，肯定力不從心。RSS 的出現，就像在資訊洪流中架設了一台水車，只要你預先定義好水車的濾網，源源不絕的資料就會被自動收集下來。 接著，我們將這條 RSS 線路視為「每日固定包裹」，包裹裡裝著符合「台灣警政」等條件的文章摘要。每次程式啟動，它就會向那條管道發訊號，取回最新的條目列表。從 JSON 轉成 DataFrame，再把每一列的  link  欄位存入清單，就是我們蒐集工作的第一步。這樣的做法不僅穩定，也避免了直接爬取所有媒體首頁所帶來的反爬風險。 值得一提的是，RSS 還能大幅減少網路流量與運算負擔。一般爬蟲要下載整頁 HTML，解析後再擷取標題與摘要，十分耗時。使用 RSS，我們只需要處理輕量化的 XML 結構，就能把重點欄位提取出來，真正做到「按需取材」，讓程式運行更有效率，也能更快地進入下一個分析階段。 when="1y" 的陷阱：粗篩無法滿足需求 帶著對 RSS 的信心，我們首先嘗試了 pygooglenews 套件提供的  when="1y"  參數，想要一次抓取過去一整年的新聞。理論上，一年內所有與警政...
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How to Investigate Phishing Websites with Redirection (3/5)

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In this third installment of our five-part series on phishing website investigation, we dive deep into using Chrome DevTools to analyze and understand how redirection is controlled by JavaScript and other methods. This post is your step-by-step guide to uncovering the inner workings of redirection techniques on scam websites, with practical examples and clear tactics for both beginners and advanced users. 🧰 Introduction to Chrome DevTools Chrome DevTools is an indispensable toolkit for developers and cybersecurity professionals. It allows you to inspect the underlying code and behavior of any website. With DevTools, you can view: JavaScript Code: See exactly which scripts are running, including those that trigger redirections. HTML Structure: Understand the page layout and embedded elements. Redirection Behavior: Identify commands such as window.location that manipulate the browser’s location. Network Requests: Examine the complete redirect chain to trace where e...
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【統計抽樣 × NLP 節能分析：第 2 篇】你需要抽多少？輕鬆算出樣本數

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抽樣計算的核心：從理論到實踐 在任何抽樣設計中，樣本數的決定都關乎結果的可信度和資源的斟酌。理論上，我們追求的是真實母體特性的最佳預估，卻又不希望為此耗費不必要的時間與電力。這就像選擇看電影，我們不需要花一整天去看每一部評價影片，而是透過影評或預告片挑出最值得觀賞的那幾部。 從統計學角度而言，樣本數不僅決定了估計值的穩定性，更代表了我們對結論的自信程度。抽樣公式中的參數彼此牽動，一旦調整，就會影響到後續分析所需的工作量。當我們用簡單卻強大的公式計算出約千篇的樣本數，就能在節省資源的同時，保留足夠的精確度。 理論的美妙在於它能讓我們在現實操作時，有據可依，也有彈性可調。當你理解了信心水準與誤差界限的角色，就能在不同場景下，靈活選擇所需的樣本規模，既不浪費，也不妥協。 信心水準與誤差界限的意義 信心水準是我們對結論可靠程度的背書，代表著在相同條件下，重複實驗後有多少機率能涵蓋真實值。選擇95%或99%信心水準，其實是兩種不同的信念：前者在多數情境下已足夠，而後者則在要求更高時才會使用。這種選擇背後，反映了我們願意為更大確定性付出多少額外樣本。 誤差界限則是對偏差範圍的宣告，它告訴我們抽樣估計可能與真實母體相差多少。當設定3%誤差時，我們允許結果在母體比例上下浮動這麼多。若將誤差調小，樣本數必然攀升，正如在鏡頭下看全球地圖，解析度越高，需要的像素就越多。 這兩者合力決定了最終樣本數，並構築出一個可量化的風險與資源分配框架。當我們換一種視角，將抽樣比作拍照對焦，就能更直觀地感受：信心水準是快門快慢，誤差界限是畫面清晰度，二者調和後，才能捕捉到最理想的瞬間。 無限母體樣本數的數學推導 在假設母體無限大的情況下，樣本數公式能夠以最直接的方式呈現。這個公式以信心水準的Z值、母體比例的保守估計，以及誤差界限為主要變數。當我們選擇最保守的母體比例0.5，其實是為了在不確定性最高時，也能保證估計的穩健性。 運算過程看似複雜，但其本質是衡量樣本變異度與誤差容許度的平衡。Z值對應著信心水準的嚴謹度，而誤差界限則映射了我們對離散性的容忍度。當你帶入1.96、0.5和0.03，就能得到「無限母體樣本數」大約1067的結果。 理解這個推導過程的意義，在於掌握樣本數與信心、誤差三者之間的數學關係。它讓我們在進行實際計算前，先理解背後的邏輯，進而避免盲目套用工具，而是成為公式的...
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