為何蘇聯東歐各國的共產政權因經濟崩潰而紛紛垮台時，中國仍屹立不搖？
探討中國制度和共產極權主義制度的起源和演變，並引入「制度基因」概念，研究從蘇俄來的制度基因如何與中國帝制的制度基因融合，創造出具有中國特色且持久的極權主義政權。
中國共產極權制的大發展應當使人們回想起米塞斯近八十年前對遏制極權主義努力失敗的警告。要扭轉這一趨勢，深入理解極權主義是必不可少的一步。
為什麼一個推崇個性與多元的世界，正在喪失美感與品味
平臺所使用的演算法，會使人們只看到最受歡迎的內容，而這些被演算法篩選過的內容往往具有一定的套路或特徵，創作者們為了流量，只好趨之若鶩地製作同樣類型的作品。
當人們的偏好於是變得越來越一致，文化也變得越來越無趣扁平，可以快速理解享受的產品大行其道，需要時間心力細細品味的作品則逐漸消失。
解密演算推薦機制、數據背後的文化現象
分析5億的Spotify會員數據、探索了數據告訴我們關於音樂和我們自身的祕密。
從科技知識，從文化歷史、工程技術到音樂類型的劃分，剖析串流平台與演算法如何在短短20年間重塑我們的聆聽習慣。
想成為AI的主人，先了解AI底層的真相
作者穆吉亞探索AI的實際影響，驚覺AI已悄然滲透進日常生活，而它最深層的面貌，並沒有那麼亮麗。
我們應該了解AI的機制，積極參與相關法律的制定，只有讓AI的發展更加透明與包容，真正以人為本，我們才能成為AI的主人，用AI打造美好的未來。
我們必須像「農奴」一樣辛勤勞動，才能換取「領主」提供的各項雲端服務
大型科技企業正在匯聚史無前例的龐大資金，打造屬於自己的網路雲端領地，進而獲得不成比例的現實權力。
當數位平台掏空市場，雲端租金取代了利潤，而馬斯克或祖克柏這樣的科技巨擘成為新世界的封建領主，我們這些早已離不開社群媒體、串流平台與第三方支付的一般人，就成了數位時代的農奴。
是個人意志的審美標準定義了品味，還是階級地位的高低決定了品味的價值
人們鮮少討論地位對人類行為的影響，除了將階層區分視為社會的弊病，作者結合跨學科的研究與流行趨勢觀察，解讀文化偏好的誕生、品味機制的運作。
而在統整重要理論與經典個案研究的過程中，他注意到，無論是文化作為系統的運作方式，還是文化隨著時間變遷的方式，人對「地位」的追求是貫穿一切的關鍵概念。
我們所經歷的、閱讀的、聽到的，以及為自己所做的，會影響明天的我們。
｢慣習｣是社會學家布赫迪厄提出的概念，指的是由社會文化環境決定的第二天性，能決定我們在這個世界的所有行為。
慣習每個人都有，但某些人身上的慣習，能使人披荊斬棘，走出康莊大道；而另一些人身上的慣習，不僅使人無法展翼高飛，甚至成為前進的障礙。
老百姓就算有錢，也難以掌握上流社會的品味？
我們堅信這就是民主的展現，卻誤入了資產階級的沒說的真相—─窮人也許可以翻身，但卻幾乎不可能掌握文化影響力。
窮人跟富人的差異不僅在有沒有錢，更在他們掌握的文化資本。所以，藝術與美學，至今都還是由上層階級定義；平民階級習以為常的流行文化、穿著打扮，則難登大雅之堂，即便窮人翻身，依然是毫無水準的暴發戶。
法國思想大師布赫迪厄扛鼎巨作，法文直譯版首度問世
面對品味這種研究課題時，社會學很少與社會心理學如此相似，這是支配階級與文化生產場域的鬥爭遊戲中最攸關生死的賭注之一。品味判斷結合理解力及感知能力，是「判斷力」的最高表現。
不論是學院的社交儀節或名流的規矩，都將品味視為貴族最明確的指標。若想擁有它，除了品味自身以外，別無可求。
人文社科今年不再復見因外在重大事件（烏俄戰爭、台海風險等）所帶來的集中閱讀效應，取而代之的，「破」成為人文社科的關鍵字，讀者分化、碎裂、多元的閱讀傾向，以及橫跨過去、現在、未來、論述大破大立的精采出版品，合力打破集體的迷思與想像，從時空的縫隙窺見歷史、人類、社會的真相。
首屈一指的戰後臺灣史學者陳翠蓮，從戰後至當代，以完整跨幅，加入美國影響力為第三極，補足討論臺灣戰後政治，多聚焦國民黨統治與臺灣人民抵抗的不足之處。透過政治解密檔案、國會檔案、日記、個人傳記等交叉使用，使過去散落各處資料，輔以完整敘述框架，並梳理以往未見的空白，讓讀者可以清楚事件的來龍去脈。再針對過往威權獨裁的強人統治，予以檢視，從資料與行為印證，駁斥歷史迷霧中過度溢美的評價，展現截然不同的當代史觀。
人類學家與考古學家，兩個反叛靈魂，構築了一場長達十年的對話，他們以各自的專業，結合當代研究與考古證據，打破對過去人類史敘事的框架，輔以翻轉式的思考，引領讀者轉變觀念。比如人類的文明發展，真的如同線性一般從游牧、漁獵到農耕，或者如同兩位作者所揭示的，那是經過無數次的變換、拆除、重建制度，實驗社會型態的各種可能的反覆調整，而如今當下的社會制度是否就是最佳解方，或僅僅是一段歷史時程的過渡?這部敘述簡潔，說理明確，令人眼目一新作品，提供人們對既有知識的解放，更提供一條新的思維路徑，讓我們得以想像不同形式的自由，以及組織社會的可能方法。
