——會拆穿“數(shù)據(jù)胡扯”應是信息時代基本生活技能

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《拆穿數(shù)據(jù)胡扯》

愛研整理

我們已身處一個快速發(fā)展的信息時代，這也是一個大數(shù)據(jù)時代，是一個算法時代。各種信息應接不暇，我們稱之為“信息爆炸”。只要一打開手機或者電腦，甚至電視機，幾乎立刻就會被各種信息淹沒，而大部分的信息對于我們來說，都可以用“噪聲”來形容，種種問題也隨之產(chǎn)生。

美國華盛頓大學的兩位教授——生物學系教授卡爾·伯格斯特龍和信息學院副教授杰文·韋斯特，共同開了一門公共課程，專門講授“在大數(shù)據(jù)時代如何摒棄信息噪聲”。該課程信息一發(fā)出，就反響強烈。中信出版集團引進的《拆穿數(shù)據(jù)胡扯》一書，內(nèi)容正源自這門課程。書中提出了一個有趣的詞“數(shù)據(jù)胡扯”，并教導我們?nèi)绾巫R破這種“數(shù)據(jù)胡扯”的把戲，同時提醒大家，學會拆穿“數(shù)據(jù)胡扯”應是現(xiàn)代人的基本生活技能。

什么是“數(shù)據(jù)胡扯”？

你可能沒想到，“胡扯”可不是什么現(xiàn)代發(fā)明，它竟源于螳螂蝦。

古希臘時代，那些被稱為詭辯家的哲學家對事實漠不關心，只對贏得辯論感興趣，于是，他們被認為是早期的“胡扯藝術家”。

但追溯起來，“胡扯”似乎起源于更廣泛意義上的“欺騙”，而動物之間的互相欺騙已有上億年。比如，海洋生物螳螂蝦專吃有堅硬厚殼保護的海螺，為此它們長了一只巨大的甚至可以擊穿厚厚玻璃墻的鉗。但這種鉗的打擊能力其實就是一種“胡扯”——或者說是“虛張聲勢”。在捕食者面前，螳螂蝦這只有力的大鉗爪也并沒有多大作用，就只是一種進化中留下來的本能反應。這可謂是一種極致的“胡扯”，其實就是為了分散注意力、迷惑或者誤導他人的伎倆。

但可以看出，這種“胡扯”其實是需要提前預設一種心理預測模型來了解自己的行為對旁觀者的影響力的，“胡扯”之前，需要知道自己的行為是否足以震懾對方，不讓人產(chǎn)生懷疑。對于那些需要用數(shù)據(jù)作為偽裝來“胡扯”的人來說，數(shù)據(jù)就像螳螂蝦的大鉗，看上去還是必須帶有科學的、嚴謹?shù)膶傩?，才足以震懾對方，讓人不產(chǎn)生懷疑。

這就是“數(shù)據(jù)胡扯”。在數(shù)據(jù)信息泛濫的今天，我們就是這樣被“數(shù)據(jù)胡扯”操控的。

諸如TED演講中的數(shù)據(jù)、《紐約時報》《華盛頓郵報》報道的最新發(fā)明的分析大數(shù)據(jù)的算法、醫(yī)學期刊中的診斷數(shù)據(jù)……你能分辨其中哪些是有效數(shù)據(jù)，哪些是屬于“數(shù)據(jù)胡扯”范疇嗎？

這可能需要我們在信息世界中去有效地分析海量數(shù)據(jù)和觀點，分辨科學的信號與噪聲，并培養(yǎng)摒棄信息噪聲的本能。但這并不是件容易的事，因為那些打著“科學”幌子的信息總是會把自己包裝成“大數(shù)據(jù)”或“神奇算法”的模樣，用量化信息來震懾我們。

拆穿這種“胡扯”，才能做個“明白人”

有句話說“科技讓生活更美好”。不過，《拆穿數(shù)據(jù)胡扯》一書的作者認為，技術的進步并沒有消除“胡扯”的問題，反而使現(xiàn)狀惡化了。信息爆炸的時代，其實我們都見識到了誤導性信息的危害，尤其是那種表面上看起來是在擺數(shù)據(jù)、講道理的誤導性信息。

比如在社交媒體大行其道的時代，“標題黨”就是某種意義上的“胡扯”，它是一種“空熱量”，不去闡述事實，只是承諾一種“情感體驗”。缺乏這種情感體驗的人，估計都會忍不住去閱讀這種“吸睛”標題背后的內(nèi)容。緊接著，就會出現(xiàn)一種“算法”，顯示這種信息傳播的活躍度——這是很多平臺賴以獲取用戶黏性的利器，這樣的“算法”結果，并不是為了幫我們了解更多信息，而是讓我們在平臺上保持活躍度。這會導致“過濾器泡泡”和“回音壁效應”的出現(xiàn)，從而又出現(xiàn)一種現(xiàn)象：“胡扯在點擊率驅動的大規(guī)模網(wǎng)絡化社交媒體世界中，比在以前任何社會環(huán)境中更容易傳播?！币蚨?，大數(shù)據(jù)中的各種“數(shù)字”，就成了“胡扯者的撒手锏”。

我們所在的世界已經(jīng)被量化了，一切事物都可以計數(shù)、測量、分析和評估。互聯(lián)網(wǎng)公司正在利用“算法”預測我們要購買什么。比如智能手機在計算我們的步數(shù)，記錄我們的通話，追蹤我們?nèi)斓幕顒樱弧爸悄芗译姟笨梢员O(jiān)測我們?nèi)绾问褂盟鼈?，并了解我們的生活習慣……而我們甚至還不知道自己“遭到了監(jiān)視”。

用數(shù)據(jù)說話，是我們這個時代的通用思維方式。數(shù)據(jù)可以幫助我們在確鑿證據(jù)的基礎上理解世界，但冷冰冰的數(shù)字遠沒有我們以為的那么可靠，或者說并沒有那么有意義。

比如，我們會看到某項研究結果稱，某靶向治療腫瘤的臨床研究顯示，“其治療結果將五年生存率比提升了1.3倍，對當前的治療模式提出了挑戰(zhàn)”。但或許我們應該對它質疑：如果沒有得出具體的治療方法，討論它的臨床治療生存率又有什么意義呢？如果僅僅是五年生存率有所提高，那么如果大多數(shù)患者在3年內(nèi)便死亡了，又怎么認為這項研究“對當前的治療模式提出了挑戰(zhàn)”呢？只是我們中的大多數(shù)人還是會覺得，自己并沒有資格去質疑這種以“數(shù)量形式”呈現(xiàn)的信息，而且可能因為關心這個研究中提到的內(nèi)容，就選擇了相信——但我們并沒有發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)對于我們來說可能毫無意義。

而且在大眾媒體的報道中，往往會基于相關性就認為存在因果關系，并沒有證據(jù)證明其間存在因果關系。就算是在科學研究領域的報道中，人們也很少或者說并不會發(fā)表負面（用科學術語來說是“陰性的”）的研究結果。這就會導致讀者的偏倚。而媒體報道中，常常不會有后續(xù)的報道去提到之前報道過的研究后來并沒有成功的消息。于是，公眾便常常會被那些不能確定的研究結果攪得暈頭轉向。

如果我們能夠及時準確地分辨什么是“數(shù)據(jù)胡扯”，可能在海量信息的沖擊中，我們便能做個更加“游刃有余的明白人”。

大數(shù)據(jù)時代，更要學會質疑

如何拆穿那些振振有詞的“數(shù)據(jù)胡扯”？《拆穿數(shù)據(jù)胡扯》的作者給我們的建議是：只要掌握基本的邏輯推理，我們就完全可以規(guī)避這些信息，只獲取自己想要的信息。

我們不用成為統(tǒng)計學家，也不用看懂復雜的算法，只需要換一個簡捷易行的思路：培養(yǎng)摒棄信息噪聲的本能，進行批判性思考。

具體來說，就是這樣幾種做法：

一、質疑信息來源。在遇到任何一條信息時，不要盲從，先問自己三個問題：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？問完你可能知道這條信息對你是否有意義了。

二、當心不公平的比較。人們總是喜歡排名，在點擊流經(jīng)濟中，頁面瀏覽量可能就是錢。但是，排名只有在被比較的實體具有直接可比性時才有意義。所以不能輕信。

三、如果好得或差得離譜，那就該懷疑它。日常生活中，我們其實已經(jīng)經(jīng)常運用這條經(jīng)驗法則。我們要做的很簡單，就是嘗試去挖掘源頭。在社交媒體主宰的世界里，我們收到的任何信息都已經(jīng)被重寫、重新整理和再處理過了，培養(yǎng)挖掘信息來源的習慣很重要。

四、從數(shù)量級去考慮。哲學家哈里·法蘭克福曾對胡扯和謊言進行了區(qū)分，認為謊言是為了使人遠離真相，胡扯則對真相漠不關心。所以，當我們辨別胡扯時，會發(fā)現(xiàn)有人在用胡扯的數(shù)字來支持他們的論點時，這些數(shù)字往往與事實相差太遠，我們基本上憑直覺就能辨別甚至反駁它。

五、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性。但有時候我們就是錯了。

看到這里，我們心里應該都有譜了。

不過，要解決當前“數(shù)據(jù)胡扯”泛濫的問題，需要的不僅僅是我們能學會看清它的本質，還要積極地增加這種胡扯傳播的難度，勇于指斥胡扯。這對社會群體的健康運轉至關重要，無論這個社會群體是朋友圈、學術圈，還是其他任何團體。比如：你可以學會辨別胡扯，避免自己受到誤導；你可以學會約束自己，不再制造胡扯；你還可以學著避免分享胡扯。

當然，我們也要注意到這樣一個問題：我們在指斥對方在“數(shù)據(jù)胡扯”時，針對的目標應該只是想法，而不是人。