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,劉強(qiáng)東說京東的員工都是自己的“兄弟”,兄弟是不會被京東開除的,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,你說“美國《時代周刊》2006年度人物、《感動中國》2008年度人物特別獎”。
吃瓜群眾不得不驚呼一聲“牛B”。
實(shí)際上,2006的《時代周刊》年度人物是:You?!癥ou”指的是使用用戶分享網(wǎng)站的每一個網(wǎng)民。
而2008年感動中國年度人物特別大獎,獲獎?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)跑過半個地球了”。
所以,為了能夠網(wǎng)上沖浪時保持頭腦清醒,我們需要拆穿胡扯。
真相只有一個,胡扯也有套路
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)到說服或打動聽話人的目的。
胡扯為什么無處不在呢?
首先就是每個個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。
有些話聽起來很有道理,但也只是聽起來
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——同時也可能是為他喜愛吸煙斗這個習(xí)慣進(jìn)行辯護(hù)。
選擇偏倚,你看到什么取決于你看的是哪兒
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:
可以看到這些自動補(bǔ)全都是甜蜜的。因?yàn)樵谀槙?,人們會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,就會看到非常不同的結(jié)果:
人們在尋求幫 助時似乎都會求助于谷歌,在吹噓自己的生活時則會用到臉書。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,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,就會發(fā)現(xiàn)那班車隨時都在出現(xiàn);排隊(duì)時自己那一列永遠(yuǎn)最慢,只要一換到一旁,原本那列就會迅速移動。
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間。
數(shù)據(jù)可視化,越花哨越可疑
在紐約長島弗蘭德斯有一個高大的鴨子雕像。它是一個養(yǎng)鴨戶在1931年建造的,用來出售鴨子和鴨蛋。現(xiàn)在這里已經(jīng)不再出售鴨子,而是成為一個路邊景點(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,但他們會朝著那個方向演變。
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,一個人切掉了腳趾,一個人削平了腳后跟。
“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個數(shù)字和5個單詞的裝飾背景,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。
如何撕掉數(shù)據(jù)偽裝直面真實(shí)
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,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??梢?。即使一家新聞機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)了一條獨(dú)家新聞,在它第一個報(bào)道之后,其他報(bào)紙也會迅速跟進(jìn)。
一定要確保報(bào)道這件事的人有可靠的消息來源。造謠活動可能會在不可靠的媒體植入同一條假消息的多個不同版本。
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,都會問下面這些簡單的問題:
這個消息是誰告訴我的?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,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畫面,搜索引擎會告訴你在網(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注意、相信和分享與我們已有信念相一致的信息。如果某個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)上錯誤信息泛濫的一個重要因素。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)疑與我們對這個世界的既有認(rèn)識相一致的言論。
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),假新聞可能會讓人覺得是一家大型報(bào)紙或電視臺發(fā)布的數(shù)百條新聞中的一條,但如果你再深入挖掘,就會發(fā)現(xiàn)這家報(bào)紙或電視臺根本不存在。
有時候,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“華麗錯過”時能做到怡然自得,而不是為錯過的東西焦慮不安。這會增強(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,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,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)
作者簡介
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)模地在生物和社會系統(tǒng)中流動——從細(xì)胞內(nèi)對基因表達(dá)的控制到社交媒體上錯誤信息的傳播。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。
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