7 月 10 日，台北市正值瑪莉亞颱風來臨前夕，北部各地都在掙扎，到底要不要放颱風假。晚間九點，北北基生活圈的新北市率先發布，11 日放假一天。
到了 10 日晚間 10 點，台北市政府與基隆市政府終於做出決定：隔天正常上班。
消息一出，民怨四起，尤其是居住地與公司分隔雙北兩地的人，更是一臉茫然：「我到底要不要放假啊？」
台北市長柯文哲，為此特別於 11 日上午舉行記者會，解釋相關的決策過程。在記者會中，柯市長向媒體表示，他之所以堅持等到晚上 10 點才宣布是否放假，除了這個決策不好下之外，也因為他講求遵守 SOP、尊重專業，並且舉出了「數學的貝式定理」來解釋，為何他要拖到最後一刻才下達不放假的決定。
柯文哲說，時間越靠近，下達的決策就會越精準，舉例而言，他可以等到 11 日凌晨 5 點才宣布是否放假，但是這個時間實在是太晚了，一定會引起民怨，因此他只好把宣布的時間設在原本 SOP 規定的 10 日晚間十點。
那麼，什麼是貝式定理呢？柯文哲市長又是如何用這套定理推論出「颱風天不放假」的結論的？
貝式定理與條件機率
要解釋貝式定理，我們就要先提到條件機率。
條件機率的概念指的是，當一個已知事件發生時，另一件事件發生的機率。用骰子舉例，當我扔出一顆公正的 6 面骰子，骰子六面分別為 1-6（已知事件發生），這個骰子扔出偶數的機率為 1/2，扔出大於 4 的機率為 1/3。
條件機率適合作為複雜問題的拆解方法之一，將一個複雜的問題分別拆解為許多不同的條件機率計算，並透過得出的數據進行決策，這樣的方法一般也符合人類在面對複雜問題時的邏輯解法。
至於貝式定理，則是合併多個條件機率的公式，由十八世紀英國長老派教會牧師貝氏所發現，並且由法國著名的數學家拉普拉斯定義出明確的公式。
相關理論指出，貝式定理中如果包含了已知條件與未知條件時，當已知條件越多，未知條件越少，計算出來的機率就會越加精準；若以此推論，假設一個決策要透過貝式定理計算得出的結論來進行，那麼越多已知條件，就能得到越加精準的決策。
管理者都該學的「貝式定理」管理法
因此，我們可以發現到，有別於一些管理決策時的「人治」，透過貝式定理與條件機率，將目前面對的問題數據化，分析出已知與未知的條件後，想辦法釐清未知條件進行決策，是一個相對客觀的決策方式，不但可以為決策者的決定做出有力的數據背書，也能夠讓決策者在面臨不同的問題時，得出最有利的決策結果。
知道手中的資源有限，決策者永遠都該做出最正確、公平的取捨，並考量到各界。貝式定律告訴我們該充分利用事前機率、條件機率，不斷修正事後機率。
這樣的數據決策方式，在大數據發達、AI 工具發展快速的現今，不再是一個複雜或是遙不可及的方法，反而是決策者、管理階層們應該去理解、學習的決策方法之一，不但可以幫助團隊在面臨多重壓力時，依然做出最好的決策，也能夠幫助決策者，臨危不亂，公正客觀，做好一位領導者該做到的事情。
柯文哲面對是否放假的問題
於是，回到柯文哲市長的「颱風假決策」，柯市長一項是尊重專業、數據導向的決策者，在面對這個問題，自然會希望能夠有越準確的已知條件越好。
而在面對颱風這項不確定因素時，柯文哲市長能夠換取精準情報的最大條件，就是時間。理論上，時間越晚，颱風的動向與風量等數據就能預測得越精準。
但是，決策中還必須考量到，決策的時間是否會造成其他影響，比如說，如果按照柯市長開玩笑的話，11 日凌晨五點才發布決定，在那個時間點發布的決策自然符合當下的天氣狀況，精準度不在話下；但你能想像你凌晨五點才能知道當天到底能不能上班時，那種無所適從的崩潰感嗎？
我不能，估計柯市長大概也不敢想像，因此這就是為何柯文哲不同於新北市的 10 日晚間 9 點，堅持要等到 10 點，取得了足夠的數據後，才根據這些條件宣布台北市不放假。
結論：It’s Science！
考量民眾實際生活需求
不過，雖然這個數據決策的過程非常的精采，仍然是有些較為巨大，並且並不是單純數據就能解決的問題。例如：有多少的人因為居住地與公司所在地不同，家中又有小孩，導致家人有可能得上班，但是小孩卻不用上學，就算真的依法請了颱風假，雇主也可以依法不支付薪水，因此減少了收入的情況？
諸多的案例在這次的雙北不同調中紛紛出籠，或許除了數據決策外，其他的生活考量，以及法規的修改、完善，也是施政團隊與立法機構應該藉由這次颱風好好學習的項目。
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參考資料來源：
WIKIPEDIA：貝氏定理
貝氏定理淺談
鳴人堂：【數學力】政治人物的形象是貝氏定理算出來的
ETToday：照SOP走！柯文哲用「貝氏定理」宣布上班課 預測神精準
線代啟示錄：條件機率與貝氏定理
（本文提供合作夥伴轉載，首圖來源：WIKIPEDIA，CC Licensed。）
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