本文摘自《拆穿數(shù)據(jù)胡扯》作者:[美]卡爾·伯格斯特龍/[美]杰文·韋斯特著，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
創(chuàng)業(yè)時(shí)，劉強(qiáng)東說京東的員工都是自己的“兄弟”，兄弟是不會(huì)被京東開除的，還放話要讓每位員工的收入都堪比縣處級干部的水平。
而現(xiàn)在，京東恭喜這些員工順利從京東“畢業(yè)了”。
劉強(qiáng)東是在說謊嗎？不，他只是在胡扯。
他這種胡扯很容易被發(fā)現(xiàn)，這種老派胡扯一般采用花哨的修辭加上華麗的辭藻，試圖將人繞暈。
比如：
別人問你得過什么大獎(jiǎng)，你說“美國《時(shí)代周刊》2006年度人物、《感動(dòng)中國》2008年度人物特別獎(jiǎng)”。
吃瓜群眾不得不驚呼一聲“牛B”。
實(shí)際上，2006的《時(shí)代周刊》年度人物是：You?！癥ou”指的是使用用戶分享網(wǎng)站的每一個(gè)網(wǎng)民。
而2008年感動(dòng)中國年度人物特別大獎(jiǎng)，獲獎(jiǎng)?wù)呤侨w“中國人”。
（來源：百度）
科技在進(jìn)步，胡扯也有了新手段，新派胡扯使用數(shù)學(xué)、科學(xué)和統(tǒng)計(jì)語言來制造嚴(yán)謹(jǐn) 準(zhǔn)確的印象。它們利用數(shù)字、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)圖表粉飾那些可疑的論斷，給它們披上了一層合理的外衣，大眾認(rèn)可的一個(gè)觀點(diǎn)是“用數(shù)據(jù)說話”。
比如一些關(guān)于中國男足的事實(shí)：
即使是巴西隊(duì)這樣的世界強(qiáng)隊(duì)也僅戰(zhàn)勝過中國隊(duì)1次；
中國隊(duì)在世界杯正賽階段的不失球記錄已延續(xù)19年；
世界杯淘汰賽的點(diǎn)球大戰(zhàn)中中國隊(duì)完成恐怖的0失球……
這種欺騙性數(shù)據(jù)是該報(bào)警的地步。
互聯(lián)網(wǎng)的隱蔽性給了胡扯很好的表演場所，社交媒體的興起給了胡扯完美的傳播速度。
可以說互聯(lián)網(wǎng)引發(fā)了前所未有的胡扯大流行
借用富蘭克林·D.羅斯福的國務(wù)卿科德爾·赫爾說的話，那就是：
“真相還沒來得及穿好褲子，謊言就已經(jīng)跑過半個(gè)地球了”。
所以，為了能夠網(wǎng)上沖浪時(shí)保持頭腦清醒，我們需要拆穿胡扯。
那么胡扯到底是什么？
胡扯就是全然不顧事實(shí)、邏輯連貫性或?qū)嶋H傳遞的信息，而是利用語言、統(tǒng)計(jì)數(shù)字、數(shù)據(jù)圖表和其他表現(xiàn)形式，通過分散注意力、震懾或恐嚇等方法，達(dá)到說服或打動(dòng)聽話人的目的。
胡扯為什么無處不在呢？
首先就是每個(gè)個(gè)體都在試圖向別人兜售某些東西，商品或者是想法，想想那些大餅都是怎么畫出來的；
其次，人類擁有認(rèn)知工具，知道哪些胡扯是有效的；
最后，復(fù)雜的語言使得人們可以制造出無數(shù)種胡扯。
人們很喜歡收集兩件事存在關(guān)聯(lián)性的證據(jù)，然后告訴你一件事導(dǎo)致了另一件事。
18世紀(jì)，英國哲學(xué)家休謨提出了一種懷疑主義觀點(diǎn)，他認(rèn)為，人們從來沒有親身體驗(yàn)或親眼證實(shí)過因果關(guān)系本身，人們看到的永遠(yuǎn)是兩個(gè)相繼發(fā)生的現(xiàn)象。所以，一切被稱為因果關(guān)系的東西都是值得懷疑的，應(yīng)該重新審視。
如果有人說吸煙不會(huì)導(dǎo)致癌癥，而是癌癥導(dǎo)致吸煙呢？
似乎很荒唐，但這正是史上最偉大的統(tǒng)計(jì)學(xué)家之一羅納德·費(fèi)希爾試圖證明的論斷。費(fèi)希爾指出，肺部的慢性炎癥與癌癥或癌前的狀態(tài)存在關(guān)聯(lián)性。他推測，也許這種炎癥會(huì)造成一種不適，而吸煙的行為可以緩解這種不適。
如果是這樣，處于癌癥發(fā)展過程中的人可能會(huì)把吸煙作為一種緩解癥狀的方式。那些沒有患癌癥的人就不太可能染上這種習(xí)慣。
那么，說癌癥導(dǎo)致吸煙是不是有些言過其實(shí)了呢？
當(dāng)然，事實(shí)證明費(fèi)希爾的想法不正確，但他一直很重視對因果關(guān)系的推斷提出質(zhì)疑——同時(shí)也可能是為他喜愛吸煙斗這個(gè)習(xí)慣進(jìn)行辯護(hù)。
如果想要了解2019年的婚姻制度有多健康，可是試試臉書的搜索查詢：
可以看到這些自動(dòng)補(bǔ)全都是甜蜜的。因?yàn)樵谀槙?，人們?huì)盡可能把生活描述的盡可能好。但如果將同樣的內(nèi)容放到谷歌搜索中，就會(huì)看到非常不同的結(jié)果：
人們在尋求幫 助時(shí)似乎都會(huì)求助于谷歌，在吹噓自己的生活時(shí)則會(huì)用到臉書。我們 找到什么樣的結(jié)果，取決于我們看的是哪兒。
放到國內(nèi)的平臺(tái)，小紅書人均富婆、收入百萬，知乎人均985。
但是打開國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，可以看到2021年全國居民人均可支配收入35128元；
根據(jù)第46次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r 統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，可以看到，大學(xué)本科及以上的網(wǎng)民只占8.8%。
（來源：中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r 統(tǒng)計(jì)報(bào)告）
在生活中，我們會(huì)將一些事情歸結(jié)于壞運(yùn)氣。比如等的公交車永遠(yuǎn)不來，一旦不需要趕公交，就會(huì)發(fā)現(xiàn)那班車隨時(shí)都在出現(xiàn)；排隊(duì)時(shí)自己那一列永遠(yuǎn)最慢，只要一換到一旁，原本那列就會(huì)迅速移動(dòng)。
這其實(shí)是一種選擇效應(yīng)，因?yàn)槲覀兛赡苤皇窃谳^長的公交車間隔期出現(xiàn)，所以需要等待很長的時(shí)間。
在紐約長島弗蘭德斯有一個(gè)高大的鴨子雕像。它是一個(gè)養(yǎng)鴨戶在1931年建造的，用來出售鴨子和鴨蛋?，F(xiàn)在這里已經(jīng)不再出售鴨子，而是成為一個(gè)路邊景點(diǎn)了。
（來源：網(wǎng)絡(luò)）
但作為一座建筑，大鴨子并沒有什么特別的功能。在建筑理 論中，它已經(jīng)成為形式優(yōu)先于功能的標(biāo)志。而
“鴨子”一詞被用來指代裝飾超過用途的建筑。
數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖或表等，以一種更直觀的方式展現(xiàn)和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)可視化中的“鴨子”讓數(shù)據(jù)裝得很可愛，沖淡了圖形中有意義的數(shù)據(jù)，讀者很難理解它表示的數(shù)據(jù)。
這是一個(gè)被扭曲成羊角的餅形圖，看起來足夠有趣，但是讀者很難對這些數(shù)量進(jìn)行數(shù)量比較。
數(shù)據(jù)可視化中的“鴨子”可能 不是徹頭徹尾的胡扯，但他們會(huì)朝著那個(gè)方向演變。
而且數(shù)據(jù)可視化中的“鴨子”數(shù)據(jù)圖正在慢慢滲入科學(xué)文獻(xiàn)中。
還有一類被稱為“水晶鞋”的數(shù)據(jù)可視化可以說是完美的胡扯。
在格林兄弟的原版《灰姑娘》中，灰姑娘的姐姐為了能夠穿上又小又硬的水晶鞋，一個(gè)人切掉了腳趾，一個(gè)人削平了腳后跟。
“水晶鞋”將一種類型的數(shù)據(jù)強(qiáng)行填入完全不合適的 數(shù)據(jù)可視化形式中，從而給人一種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腻e(cuò)覺，來表現(xiàn)自己的權(quán)威性。
維恩圖（由相互重疊 的橢圓構(gòu)成，用于表示隸屬于多個(gè)群組項(xiàng)的成員關(guān)系）就是非常受歡 迎的“水晶鞋”。
這是一篇關(guān)于利用推特?cái)?shù)據(jù)研究公眾參與撰寫科學(xué)論文的科學(xué)論 文中的配圖，看起來像是韋恩圖，但實(shí)際上相互嵌套的橢圓只是3個(gè)數(shù)字和5個(gè)單詞的裝飾背景，看不出來它要表達(dá)什么。
數(shù)據(jù)可視化可能有意或無意地造成誤導(dǎo)。幸運(yùn)的是，如果你 知道自己在尋找什么，那么大部分的欺騙還是很容易辨別的。
問問自己，設(shè)計(jì)者設(shè)計(jì)的圖表是為了準(zhǔn)確地反映底層數(shù)據(jù)，還是 說希望它傳遞的信息更貼近設(shè)計(jì)者希望你相信的信息。
華盛頓大學(xué)打算開一門課叫“Calling Bullshit”，教給大家在大數(shù)據(jù)時(shí)代擯棄那些打著數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)幌子的信息噪聲。
名人演講中的數(shù)據(jù)、媒體報(bào)道中的科學(xué)新進(jìn)展，你能分辨哪些是值得留意的信號(hào)，哪些是胡扯的噪聲嗎？
華盛頓大學(xué)的教授卡爾·伯格斯特龍和杰文·韋斯特一同撰寫了《拆穿數(shù)據(jù)胡扯》，教給讀者如何判斷數(shù)據(jù)胡扯，撕破那些披著科學(xué)語言外衣的觀點(diǎn)，找到真正有用的信息。
所以，如何能夠看透網(wǎng)絡(luò)上的胡扯呢？
一些書中小tips：
1.證實(shí)和三角互證
一條辨別胡扯的一般性原則：如果一個(gè)說法好得（或者糟糕得）不像是真的，那它很可能就不是真的。
如果你遇到令人驚訝的言論或戲劇性的新聞報(bào)道，而且發(fā)現(xiàn)它們來源不明，就應(yīng)該使用搜索引擎看看你是否能從其他來源找到同樣的言論。
如果沒有，那就非常可疑。即使一家新聞機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)了一條獨(dú)家新聞，在它第一個(gè)報(bào)道之后，其他報(bào)紙也會(huì)迅速跟進(jìn)。
一定要確保報(bào)道這件事的人有可靠的消息來源。造謠活動(dòng)可能會(huì)在不可靠的媒體植入同一條假消息的多個(gè)不同版本。
2.質(zhì)疑信息來源
受過專業(yè)訓(xùn)練的記者在遇到任何一條信息時(shí)，都會(huì)問下面這些簡單的問題：
這個(gè)消息是誰告訴我的？他或她是怎么知道的？他們想向我兜售什么東西？
當(dāng)我們?yōu)g覽社交媒體信息或聽晚間新聞，或者閱讀剛出版的雜志關(guān)于健康的那一頁內(nèi)容時(shí)，我們需要問同樣的問題。
3.追溯消息的最初來源
不要僅看新聞標(biāo)題或推文，要閱讀完整的新聞報(bào)道。如果發(fā)現(xiàn)新聞報(bào)道來自一個(gè)經(jīng)常聳人聽聞的渠道，溯源工作不要就此打住。繼續(xù)挖掘新聞報(bào)道涉及的第一手的文章或報(bào)道，或者在深入挖掘之后自行研究挖掘到的那些數(shù)據(jù)。
4.使用反向圖像搜索。一些搜索引擎提供了反向圖像搜索服務(wù)，你上傳一張圖片或視頻中的幾個(gè)畫面，搜索引擎會(huì)告訴你在網(wǎng)上的什么地方可以找到該圖片或該視頻。這是網(wǎng)上沒有充分利用的事實(shí)核查工具之一。
5.避免證真偏差
極端言論在社交媒體上很受歡迎，那些再一次確認(rèn)我們本來就相信的事實(shí)的帖子也是如此。這就給我們帶來了辨別胡扯的又一條經(jīng)驗(yàn)法則：避免證真偏差。
證真偏差是指人們往往會(huì)注意、相信和分享與我們已有信念相一致的信息。如果某個(gè)言論與我們相信的東西相一致，我們更傾向于接受它，而不太可能懷疑它的真實(shí)性。
證真偏差是互聯(lián)網(wǎng)上錯(cuò)誤信息泛濫的一個(gè)重要因素。我們一直在努力訓(xùn)練自己避免證真偏差。我們希望自己能做到高度謹(jǐn)慎，敢于質(zhì)疑與我們對這個(gè)世界的既有認(rèn)識(shí)相一致的言論。
6.注意深度換臉等合成技術(shù)
互聯(lián)網(wǎng)上的陌生人可能是身處任何地方的任何人。所謂的深度換臉技術(shù)可以生成不存在的人的逼真圖像。要記住，即使有人出現(xiàn)在“照片”中，他或她也可能不是真人。
7.確保你知道你在和誰打交道
網(wǎng)絡(luò)很虛假的，和你聊天到深夜的可能是禿頭大漢，帶你發(fā)財(cái)致富的人可能坐在電腦前正在買跑路的機(jī)票。
就像其他網(wǎng)絡(luò)詐騙者一樣，假新聞制造者會(huì)花樣百出，讓他們提供的信息顯得更加真實(shí)可信。通過精心設(shè)計(jì)，假新聞可能會(huì)讓人覺得是一家大型報(bào)紙或電視臺(tái)發(fā)布的數(shù)百條新聞中的一條，但如果你再深入挖掘，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這家報(bào)紙或電視臺(tái)根本不存在。
有時(shí)候，假新聞網(wǎng)站的廣告看起來像是來自有一定聲譽(yù)的商家，但實(shí)際上是把你送到騙子網(wǎng)站的陷阱。
8.減少信息攝入
休息一下，一天發(fā)幾次呆，在“華麗錯(cuò)過”時(shí)能做到怡然自得，而不是為錯(cuò)過的東西焦慮不安。這會(huì)增強(qiáng)你在網(wǎng)上以懷疑的眼光處理信息的能力。
最重要的是，使用社交媒體時(shí)，一定要記住“多思考，少分享”這句箴言。社交媒體不僅信息量大，還可以加快我們互動(dòng)的速度，因此有可能讓我們上癮。但作為負(fù)責(zé)任的公民，我們必須讓我們的信息環(huán)境盡可能地保持潔凈。在信息高速公路上，我們應(yīng)該約束自己。上網(wǎng)時(shí)，我們不能再像以前那樣隨手把垃圾扔出車窗，然后一頭扎進(jìn)匿名的黑夜。
《拆穿數(shù)據(jù)胡扯》帶你看透互聯(lián)網(wǎng)的虛假與真實(shí)，從海量數(shù)據(jù)和觀點(diǎn)中，分辨科學(xué)的信號(hào)與噪聲，并培養(yǎng)摒棄信息噪聲的本能。
書名：《拆穿數(shù)據(jù)胡扯》作者:[美]卡爾·伯格斯特龍/[美]杰文·韋斯特，出版社：中信出版集團(tuán)
卡爾·伯格斯特龍（Carl Bergstrom）
美國華盛頓大學(xué)生物學(xué)系教授。他研究流行病如何在人群中傳播，以及信息如何大規(guī)模地在生物和社會(huì)系統(tǒng)中流動(dòng)——從細(xì)胞內(nèi)對基因表達(dá)的控制到社交媒體上錯(cuò)誤信息的傳播。他最為人所知的是跨界整合自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)思想的能力，特別是在信息研究領(lǐng)域造詣很深。2010年以來，他發(fā)表了多篇前瞻性的文章，涉及信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、進(jìn)化生物學(xué)、信息論、科學(xué)哲學(xué)、物理學(xué)等方面。其中有很多都發(fā)表在《自然》《科學(xué)》《美國國家科學(xué)院院刊》上。
杰文·韋斯特（Jevin D.West）
美國華盛頓大學(xué)信息學(xué)院副教授、公眾知情中心主任。
