数据如何误导了我们读后感精选(13) 数据如何误导了我们|读后感

这句话是肉眼可见的模糊难辨。作者举例，按照这种说法，如果一个人在不被其他人发现的情况下下，半夜偷偷地潜入一栋房子，然后从冰箱中偷走一瓶酒，那就可以说这个人是聪明的。当然，在智力测试里你是不会轻易碰到这种题目的。
以当下最流行的韦氏智力测试为例，题目涉及词汇量、数字序列和空间洞察力这些和抽象思维相关的内容。
然而我们不要忘记了，智力测试题从初期发展至今，设计智商测试题的人并不是代表了大多数人，也不是代表了少数人，更不是护士、木匠或销售员，而是像比奈这样受过西方高等教育，同时又痴迷于数字的人。在他们设计的测试题中，他们才不管你照顾病人、造出一张桌子或是与人打交道的能力有多强，这些都不重要。
所以我们有理由充分质疑智商背后的数字是否真的可以成为一个人的智力水平，仅仅凭借一个数字，就选择是否雇佣一个人，这实在是有失公允。
作为一名计量经济学家，同时又身兼数据分析采访人员的桑内·布劳在书中以大量的历史实例为切口，从南丁格尔用大数据来挽救生命，到美国烟草业报告造假，再到欧盟公投中的票数摇摆，揭示了日常生活中的数据偏见。对没有统计学概念的普通人来说是非常友好了，看得过程也是有趣又启发思考。作为一本基础统计学入门来说，充分激发了读者极大的兴趣和好奇心。
而关于数据究竟如何误导了我们，也可以简单地总结为——直觉、认知偏差和利益关联改变了客观存在，操纵了政治生活，误导了我们每一次的抉择。
看完这本书之后，简直想要质疑这个世界上所有的数据，然而数字本身和文字一样是无辜的，犯错的是数字背后的人。细心的桑内·布劳在将要面对数据时给出的建议是：
1、这个数字是由谁提供的？
2、我对这个数字有什么感觉？
3、人们是如何将它标准化的？
4、数据是如何被采集的？
5、数据是如何被分析的？
6、数据是如何呈现的？
每一次在对自己熟悉或不熟悉的领域，我们都该首先在摈弃个人情绪的前提下，再多点一下鼠标，然后去拥抱不确定性，最后警惕数据其中的利益冲突，那么距离真相就是真的进了一步，而作者在本书想要表达的初衷也算是实现了。顺便再感谢一下最后的推荐阅读。
1.《统计数字会说谎》（Darrell Huff, How to lie with statistics）
2.《数字是靠不住的》（Charles Seife, Proofiness）
3.《魔鬼数学》（Jordan Ellenberg, How Not to Be Wrong）
4.《国家的视角》（James C.Scott, Seeing Like a State）
5.《人类简史》（Yuval Noah Harari, Sapiens）
6.《人类的误测》（Stephen Jay Gould, ThéMismeasure of Man）
7.《极简GDP史》（Diane Coyle, A Brief But Affectionate History）