Chang's 偏誤診斷矩陣
Critical-Singularity-Perspectives 系列第三篇
一、問題啟動：如何在現場快速判定系統性錯誤
多數制度性錯誤都不是「個人不小心」。它們往往是流程、角色、資訊流、權力結構共同作用下的結果。更嚴重的是：在真實場景中，錯誤通常不是沿著單一軸線發生，而是同時牽動「證據判讀」與「程序正義」兩個維度。
例如：
流程在未取得全部證據前就被啟動；
審查者角色錯置；
決策者無法說明判斷邏輯；
或是制度自帶結構偏誤，讓不同當事人站在一開始就不對等的起跑線上。
這些現象讓個案看似「個人紛爭」，但其實是「系統性錯誤」在前段就已決定結果。
這正是本篇提出 張氏偏誤診斷矩陣（Chang's Bias Diagnosis Matrix） 的原因：
一個能在現場快速判定偏誤落點的簡易工具。
二、結構性原因解析
制度偏誤通常聚焦於三類錯誤來源：
1. 角色配置錯位（Role Misalignment）
流程中常出現：調查者同時兼任審查者、利害關係人參與循線推進、或主要決定者未經適當授權。
2. 資訊流匱乏或不對稱（Information Asymmetry）
未完整取得證據，程序已提前啟動；
或內部訊息封閉，使審查者只能依據不完整素材行事。
3. 程序與證據糾纏（Procedural-Evidence Entanglement）
最常見的系統性誤差：
程序尚未合法啟動，但實質審查已經默默開始。
或相反：證據明顯不足，但程序仍硬性推進，導致後續環節都不得不迎合早期偏誤。
上列三類問題，是張氏偏誤診斷矩陣設計的基礎。
三、推論模型導入
張氏偏誤診斷矩陣（Chang's BDM）
本矩陣以第一原理整合實務經驗與制度設計概念：先分離程序（Procedural Validity）與證據（Evidence Readiness），再以四象限判定偏誤型態，目標是把主觀懷疑轉為可操作判準。以兩條核心判斷軸交叉而成：
橫軸：證據狀態（Evidence Readiness）
-
左側：證據未具備、不足、未蒐集、未比對
-
右側：證據已完整、經交叉檢驗、具一致性
縱軸：程序狀態（Procedural Validity）
-
下方：程序未合法啟動、或啟動邏輯不明確
-
上方：程序啟動合法、透明、符合權限與流程
矩陣四象限架構
| 象限 | 名稱 | 狀態說明 | 偏誤風險 | 典型模式 |
|---|---|---|---|---|
| Q1 | 程序正當 × 證據完整 | 理想狀態 | 最低風險 | 正當程序與完整證據共同作用 |
| Q2 | 程序已啟動 × 證據不足 | 程序形式存在，但證據不足 | 中高風險 | 形式審查、程序遮蔽實質問題 |
| Q3 | 程序未啟動 × 證據不足 | 流程未合法啟動，證據也缺 | 高度危險 | 以臆測代替調查 |
| Q4 | 程序未啟動 × 證據完整 | 證據完備但程序缺啟動正當性 | 中度風險 | 事後補程序、倒推結論 |
 |
| 張氏偏誤診斷矩陣 |
張氏偏誤診斷矩陣快速診斷表（Convenient Version）
以「是／否」即可在 10 秒內定位偏誤位置：
| 問題 | 是 | 否 |
|---|---|---|
| A1. 是否已明確說明流程是依何法源或規範啟動？ | → 程序可能正常 | → 落入 Q1 或 Q3 |
| A2. 啟動程序的人是否具備法定權限？ | → 程序無瑕疵 | → Q1 或 Q3（角色錯置） |
| B1. 是否已掌握全部可得證據？ | → 有可能進入 Q4 | → Q1 或 Q2 |
| B2. 證據是否經比對、交叉、排除偽陽偽陰？ | → 證據完整 | → Q1 或 Q2 |
| C1. 程序啟動前是否已形成預設立場？ | 是 → Q1 偏誤 | 否 → 進入其他判定 |
| C2. 是否存在程序與實質審查混線？ | 是 → 典型 Q1 或 Q2 | 否 → 有機會進 Q4 |
此矩陣讓決策者在現場即可確認：
問題是「證據不足」、還是「程序瑕疵」、或兩者兼具。
四、案例影射
以下為抽象化、泛用的制度類型，可直接對應各種行政、校園、組織、或內控流程。
案例 A：程序先跑、證據缺席（落入 Q2）
某行政單位收到模糊指控後，立即啟動內部程序，卻沒有驗證資訊來源、也未查核是否有更合適的受理管道。
結果是：
程序看似完整，但所有判斷皆建立在「不確定證據」之上。
偏誤在初期種下，後續審查只能沿著錯誤軌道走。
操作檢核項目如下：
-
本案是否存在多起類似事件？（Y/N）
-
啟動程序是否有明確法源？（Y/N）
-
是否曾試圖向外部或跨部門求證？（Y/N）
案例 B：證據完整，但程序倒退補（落入 Q3）
某組織內部透過其他渠道取得完整證據，但程序啟動卻未對外說明法源、也未確認權限。
最終所有行動看似正確，卻充滿「程序正當性不足」的後遺症：
外界難以信任結果，導致制度公信力受損。
操作檢核項目如下：
-
本案是否存在多起類似事件？（Y/N）
-
啟動程序是否有明確法源？（Y/N）
-
是否曾試圖向外部或跨部門求證？（Y/N）
這些都不是「個案問題」，它們是可以被矩陣準確辨識的典型偏誤。
五、如何修正Q2、Q3、Q4的問題
根據 Chang's 偏誤診斷矩陣，我建議以下制度／治理層面的修正方向：
導入制度診斷機制：所有重大制度／申訴流程應事前／事後進行「偏誤風險評估」，使用本偏誤診斷矩陣作為評估工具。
設置外部／交叉審查與制衡機制：審查／決策群體不得長期封閉，應定期引入外部或跨部門成員參與，以降低權力集中造成的偏誤。
流程設計透明 + 提供申訴／覆查管道：制度設計應保證「證據收集／審查」公開透明，且保障異議可以被提出與重審。
系統化資料與案例紀錄制度：將過去所有個案、申訴、結果與後續行動系統化整理，便於檢視是否存在模式性偏誤。
AI回顧掃描制度：由AI來做，找出前面人為組織或程序的判斷誤差，而不是任由個案流失／封存。例如法院歷年判決書一定有很多錯判的案件，ASI可以在瞬間完成案件回顧。
六、戰略結論
張氏偏誤診斷矩陣不只是分析工具，而是「制度自我修復」的起點。
其戰略作用包含：
1. 將偏誤具象化，從抽象到可量測
四象限提供可操作語言，避免討論停留在「感覺流程怪怪的」。
2. 使證據與程序分線，避免互相污染
先問程序是否合法，再問證據是否完整。避免混線造成偏誤模糊不清。
3. 協助制度建立「啟動透明度」
只要啟動程序的法源、權限、流程可以清楚標示，偏誤已消去一半。
4. 提高審查辯證能力
從「個案攻防」脫離，改為「制度結構」分析。長期能改善治理品質。
5. 採用矩陣進行內部演練與風險管理
行政機關、學校、企業都能將張氏偏誤診斷矩陣（Chang's Bias Diagnosis Matrix）內化為內控工具，提前診斷流程風險，降低危機事件發生。
如果你是受害者、家屬、律師、協會成員，這套矩陣你也可以用來初步判斷是否有制度偏誤。
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