大家一定都有類似這樣的經驗，因為想追求健康，看了很多健康相關的資訊，像是「英國研究指出」、「日本醫學博士表示」，這類的開頭，應該大家都不陌生。但是英國研究或日本醫學博士講的就會是對的嗎？
如果你看到英國研究說一天不能吃超過 1 顆蛋，但是日本醫學博士說一天不能吃超過 4 顆蛋，那你該怎麼辦？每天吃兩者的平均 2.5 顆蛋嗎?
這時候你應該就會發現，其中必定有些問題了。現在許多媒體，為了衝高瀏覽量，成為了「標題黨」，但是內容本身卻不願意去做考證，或刻意誤導、扭曲解讀，這對整個社會來說，都是非常糟糕的事。在個人的層次，我們可以靠著底下的幾個建議，來避免自己受到「壞資訊」的傷害，進而有機會幫助其他人也免於這樣的壞處。
媒體在講的是「事實」還是「觀點」？形成觀點的過程合乎「邏輯」嗎？
金城武身高 180 公分，體重 70 公斤，這是一個描述性的「事實」。金城武很帥，這是一個「觀點」。金城武身材高挑精壯、五官輪廓立體，所以很帥。這是從「事實」到形成「觀點」的 「邏輯」。
你應該可以發現，即便是相同的事實，也還是可以形成不同的「觀點」。畢竟還是有人會覺得金城武不帥，甚至可以不必附上什麼邏輯或理由。反正「帥」或「不帥」是一個相對主觀的事情，沒人可以逼你覺得誰就是帥。
讓我們小小練習一下：
歐巴馬推行了美國的健保，是一個事實。歐巴馬是一個好總統，是一個觀點。
台灣是個四面環海的國家，是一個事實。所以台灣人熱愛水上活動，是一個觀點，有待查證檢驗。
使用較多「數字」、「科學性描述」、「事件」，會比較接近事實。但還是要查詢一下，這是否是捏造的事實。
使用比較多形容詞，或者比較形容詞的，會比較接近觀點。分清楚事實跟觀點的區別，是基本的媒體識讀的第一步。
當你清楚會分辨「事實」跟「觀點」之後，接下來就要學習「邏輯」。
舉個例子：
日本醫學博士指出，常喝咖啡會導致癌症。英國研究指出，喝咖啡會降低癌症發生率。
首先，你要質疑的是，日本醫學博士或英國研究說的話就一定是對的嗎？
某專家或權威機構支持某事，所以某事就是對的，這在邏輯上叫「訴諸權威謬誤」。專家雖然可能比一般人有機會是對的，但仍然不一定是對的。
看到這類的文章，可先上網查詢一下是否真的有這位博士或這個機構。如果查了之後根本就沒有，那大概就可以宣布是假新聞結案了。但內容如果怪怪的，也常可能是有人故意冒用，例如常有新聞寫「台大研究指出」，結果根本台大沒做這個研究。這種狀況叫做「假資訊來源謬誤」。
有關常見的邏輯謬誤，大家可以參考這份維基百科上的資料：https://zh.wikipedia.org/wiki/謬誤列表
接下來，可以再進一步，看看文章中的描述，來判斷呈現的結論是否怪怪的。
即使是科學證據有證據的等級之分，解讀也須合乎邏輯
在科學類的報導，通常會指出一個研究結果，然後導向一個結論。我們姑且假設實驗不是造假的狀況下，依據不同實驗設計的方法，我們能做出的解讀也會不同。不能超過，也不宜不及，否則都會進入邏輯上的誤區。
先隨便捏造一個例子吧：
日本醫學博士發現，有喝咖啡習慣的人，在十年間有 2.5％ 罹患癌症。很多人看到這句話就快嚇死了。但別害怕，先喝杯咖啡壓壓驚。你要先去比較一般人口在十年間罹患癌症的機率，才知道這有沒有比較嚴重啊？就算有，你怎麼知道是因為咖啡導致癌症，而不是因為壓力導致癌症呢？畢竟不少嗜喝咖啡的人都有壓力或高工時的問題啊～
不然你看下面這個例子：
觀察發現人都會吸空氣。觀察發現人都會死。所以吸空氣會導致人類死亡。
大家應該都可以看出怪怪的吧？這就是所謂的「相關非因果」。觀察性的研究，是難以論定因果關係的。
再舉個例子，假設某研究指出，研究者在試管內的體外動物癌細胞加入白藜蘆醇，發現癌細胞出現被抑制，甚至死亡的現象。結果媒體標題寫：「抗癌大突破，白藜蘆醇有效抑制癌細胞生長！」
大家有沒有發現怪怪的地方？
首先，這是一個試管內的體外動物細胞研究。這跟真正的人體運作狀況，其實還差了十萬八千里啊。
不然我們隨便舉個反例：
研究者在試管內的體外動物癌細胞加入大量食鹽，發現癌細胞出現被抑制，甚至死亡的現象。我們可不可以說：「抗癌大突破，食鹽有效抑制癌細胞生長！」啊我撒一把鹽下去，不管他是癌細胞還什麼細胞，基本上都會被鹹死啊～
所以你看出問題了嗎？
接下來還要進一步的動物實驗，再進到人體試驗，再進到隨機雙盲實驗，我們才能比較確定某一個物質是否真的對人體有益。每往前推進一步，我們所掌握的證據能力就會有所不同，所以證據等級到哪裡，就講幾分話，儘量不要太過誇大或不足。有興趣的朋友，可以參考「實證醫學金字塔」這篇文章。
看到統計相關報導，未看內容就要先看統計方法
抽樣
我們也常在報導上看見一些統計數據，統計的意義在於「透過抽樣的部分來推測全體」，所以大家這麼聰明，一定知道關鍵在於「抽樣的選擇」。最理想的狀況是，所有人的意見是「常態分佈」，而隨機抽樣取得一定樣本數的意見後，就可以用抽樣的部分去代表全體。
例如想要研究學生的學業表現，假設使用了「分層抽樣」的做法，如果在一個常態分班的學校，可能在某年級抽出 1 或 2 個班級，那通常統計的結果，就不會距離全校的實際狀況太遠。但如果是有特殊能力分班的學校，要是你不小心抽到了資優班，那統計出的結果可能會讓你誤以為全校成績都這麼好。
問題設計
又例如近期支持或反對同志婚姻的民意調查最近就引起不少爭論。如果是問券式的調查，另外還要注意問券設計的方式、問題的順序等等。
譬如說，政府如果調查民眾對同志婚姻的支持度，題目若設計為：「政府近期倉促推動同志婚姻修法，您對此法案是支持還是反對？」這就是個「誘導式」的問法，用了「倉促」這樣的形容詞影響人的感受。
再舉一個例子，假設中國政府對中國人進行有關台灣獨立的民意調查，問題是：「你是否支持台灣獨立？」假設你是中國人，即便你支持台灣獨立，你敢不敢在回答中說出自己的想法？
統計最後的結果，可能會出現異常高的「拒答率」，我們就可推測，拒答的人，可能比較傾向支持台灣獨立，但不敢回答。那這樣的一份問券顯示的民調數字，就不宜採信。
選樣偏差
又例如，各家媒體不時會做線上即時民調。但每家媒體的價值立場不同，吸引的讀者也不同，所以大家如果有印象，在總統選舉的時候，在中國時報的線上即時民調中，朱立倫的支持度常常高到七、八成以上，但跟最後的選舉結果，非常不一致。這就是統計上的「選樣偏差」 ( Selection Bias )。
當主動來回答問題，或你選取回答問題的人，跟整個群體有明顯差異的時候，最後的結果就會與真實偏差很多。
再舉個醫學上最近出現的例子，假設我們把今年度所有軍校生的體檢測驗結果，解讀為該年度大學入學新生的身體狀況，那結果一定異常地好。因為身體狀況不佳的年輕人，根本無法通過軍校入學標準，或者報考軍校的意願也會比一般人低啊～這樣我們可以用軍校生的入學體檢結果來代表全國的大學入學新生嗎？
看完這一堆，你可以理解到，即使在「不造假」的狀況下，媒體在這些所謂的「研究」、「統計」、「民調」中，可以上下其手的空間有多大。在標題殺人、標題內容農場化的當下，大家把握上面講的幾個原則，可能就能躲過大部分的爛資訊攻擊。
但更積極的做法是，媒體自己要願意站出來改革這樣的亂象。民眾也要願意用更積極的行動支持願意堅守價值的媒體。我們團隊對於醫學上的假資訊、爛報導，是非常難過，甚至痛恨的。
一般的假資訊，大家可能看看笑笑就算了，但是醫學上的假資訊，會害人破財，甚至是傷害到身體，是真的「害人」的行為啊！
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