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扣小米著 著

图书标签:

• 数据可视化
• 统计学
• 概率论
• 批判性思维
• 信息素养
• 决策制定
• 风险评估
• 数字陷阱
• 数据分析
• 科学普及

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122307224

商品编码：26727056971

出版时间：2018-02-01

作  者:扣小米 著 定  价:39.8 出 版 社:化学工业出版社 出版日期:2018年02月01日 页  数:199 装  帧:平装 ISBN:9787122307224 ●第1章数字、数据与统计
●1.1数字与统计学
●1.1.1数字不仅仅是算算术
●1.1.2我们为什么需要统计学？
●1.1.3生活中统计学无处不在
●1.2大数据时代
●1.2.1大数据对生活的影响
●1.2.2数据过多既是负担，也是隐患
●第2章数字的意义
●2.1预测比赛结果冠军归属
●2.1.1足球博彩与夺冠赔率
●2.1.2高盛预测2014年世界杯走势
●2.1.3人工智能预测《我是歌手》冠军归属
●2.2数字预测美国大选
●2.2.1美国大选的计票方式
●2.2.2538网站成功预测当选
●2.2.3统计数字比政治学家更可靠？
●2.3用网络数据帮你赚钱
●2.3.1语意分析——你在网上说过的话都蕴藏商机
●2.3.2Twitter和Google中隐藏的赚钱秘密
●部分目录

内容简介

在大数据时代，数字被看作是巨大的金矿，变得靠前地重要。人们可以通过一串串数字刻画整个世界，甚至预测未来。但是数字却永远无法代替真实，现在数字和数据被滥用的现象越来越常见，特别是新技术的运用更是使数据从收集到处理，从可视化到信息表达，每个环节都存在用数字做手脚的机会，让人防不胜防。不过数字永远都是那些数字，说谎的并不是数字本身，而是使用数字的人，是数字使用者把数字变成了“任人打扮的小姑娘”。
扣小米著的这本《数字原来会说谎》将用简单易懂的语言分析常见的利用数字说谎的情况，并结合一些常见的例子，对现有的一些“数字陷阱”现象进行解析。
扣小米 著 扣小米，寇蔻（扣小米），德国哈勒-维滕贝格大学，博士在读，
2007年9月-2011年7月：郑州大学，文学、金融专业本科
2011年9月-2013年7月：对外经贸大学，文学硕士
2013年10月-今：德国哈勒大学，经济学博士
2016年6月：德国弗劳恩霍夫研究院访问学者
研究领域：创新、专利、应用计量经济学 无

好的，这是一份围绕“数字原来会说谎”这一主题的图书简介，但内容不涉及该书的实际内容，而是围绕一个虚构的、具有误导性标题的、关于信息真实性与数据解读的全新书籍的详细介绍。 --- 《信息迷宫的探险家：解构数据表象下的真实世界》 一部挑战你对“客观事实”认知的深度调查报告 在这个数据洪流裹挟的时代，我们习惯于将数字奉为真理的化身。从市场报告到个人健康数据，从政治民意调查到科学发现，每一个图表、每一个百分比，似乎都构筑了一个不容置疑的现实基石。然而，如果告诉你，我们赖以生存的这些“铁证如山”的数据，正被精心设计或无意间扭曲，共同编织成一张比任何小说都更为精密的“信息迷宫”时，你该如何自处？ 《信息迷宫的探险家》并非一本批判数学或统计学的教科书，它是一场关于“数据素养的深度挖掘之旅”。本书的作者，资深媒体调查员兼认知心理学家艾琳·范德比尔特，以其多年来穿梭于不同行业前线的经验，揭示了信息是如何被编码、选择性呈现，并最终影响我们决策的复杂过程。 第一部分：表象的构建——数据诞生的隐秘流程 本书的第一部分，将焦点投向了数据采集和初始处理阶段，揭示了“客观性”的第一个裂痕。 1. 样本的陷阱与“自证预言”的循环： 我们常常认为，一个足够大的样本就能代表全体。范德比尔特详细剖析了在社会学研究和市场调研中，样本选择偏差如何悄无声息地将特定群体排除在外，或者过度放大某些群体的声音。她通过对一系列历史性民意调查的复盘，展示了调查设计者在无意识或有意识中如何构建了一个“自证预言”的循环——调查结果反过来影响了人们的行为，从而“证实”了最初的偏差。 2. 计量单位的艺术与“刻度政治学”： 图表的美观性往往是说服力的重要来源。本章深入探讨了轴线的起点、单位的粒度（例如，将增长率显示为绝对值还是百分比）如何能使一个微小的波动看起来像一场海啸，或将一次重大的衰退描绘成一次温和的调整。作者引入了“刻度政治学”的概念，指出在企业报告和政府简报中，选择最有利的计量单位，远比数据本身的说服力更强。 3. 缺失数据的黑匣子： 真实世界的数据集往往是破碎的。如何处理缺失值（Missing Data）——是简单地剔除，还是用模型进行插补？这些技术性的决定，背后隐藏着巨大的哲学和伦理考量。本书通过分析金融风险模型和医学试验数据，展示了不同插补方法如何引导研究人员得出截然相反的结论，并强调了透明度在数据清理阶段的重要性。 第二部分：叙事的重塑——从数据到故事的蜕变 数据本身是沉默的，赋予其意义和情感的是“叙事”。第二部分探讨了数据如何被“包装”成具有情感冲击力的故事，从而绕过读者的理性防线。 1. 语境的抽离与“绝对化”的谬误： 一个数字的意义完全依赖于其参照系。本书通过一系列引人入胜的案例，如“城市犯罪率下降了20%”，分析了如果忽略了人口基数的变化、时间跨度或地理范围，这个“下降”的数字如何失去其真实的重量。作者强调，缺乏语境的数据，就像没有说明书的工具，极易被误用。 2. 因果关系的幽灵： 这是数据解读中最危险的陷阱。相关性（Correlation）与因果关系（Causation）的混淆，是无数商业决策失误和公共政策偏差的根源。《信息迷宫的探险家》用一系列生动的情景剧展示了“伪因果”是如何产生的——从流行的健康趋势到复杂的宏观经济指标，作者教导读者如何识别那些隐藏在表面关联背后的“第三变量”干扰。 3. 情感载荷与“数据拟人化”： 为什么某些统计数字比其他数字更能引起我们的注意？因为它们被赋予了情感色彩。本书研究了媒体和宣传机构如何使用“受害者数量”、“家庭平均开支”等术语，将冰冷的数据转化为可以引发同情、恐惧或愤怒的叙事元素。当数据“拟人化”时，批判性思维往往会随之退居二线。 第三部分：实践的自救——数据素养的未来蓝图 在揭示了迷宫的结构之后，第三部分为读者提供了实用的工具箱，帮助他们在信息的迷雾中导航。 1. “反向工程”阅读法： 范德比尔特提出了一套颠覆性的阅读策略，鼓励读者在接受任何报告时，先从结论向后推导，质问支持该结论的“最小必要数据点”是什么，以及这些数据是如何被筛选和呈现的。这是一种主动出击的阅读方式，旨在暴露作者的预设和偏见。 2. 比较与交叉验证的几何学： 本书强调，单个数据点是脆弱的，可靠的理解来自于多维度的交叉比对。作者详细介绍了如何利用不同来源、不同方法论得出的数据进行“三角定位”，以识别那些无法在多个维度上保持一致的叙事。 3. 算法时代的透明度诉求： 随着人工智能和大数据分析的普及，决策过程越来越多地被复杂的算法取代。本书关注于“模型黑箱”问题，探讨了我们如何要求对那些影响信贷审批、招聘流程乃至法律判决的算法输入和权重设置保持必要的透明度，防止“数据偏见”在自动化系统中固化。 结语：拥抱不确定性，重获认知自主权 《信息迷宫的探险家》最终的目的，不是让人对所有数字产生不信任，而是倡导一种更加成熟、更具批判性的“数字参与”状态。它提醒我们，数据是人类理解世界的强大工具，但工具本身不具备道德，其效用和诚实度完全取决于使用者的意图和解读者的警觉性。 阅读本书，你将不再是一个被动接收信息的消费者，而是一个主动探查信息底层结构的“解密者”。准备好，去直面那些看似坚不可摧的数字表象，揭开它们背后隐藏的复杂、矛盾，乃至是人为构建的现实。这是一场关于认知自主权的回归。

评分☆☆☆☆☆

“数字原来会说谎”，这个书名本身就充满了反差和冲击力，一下子就勾起了我深入探究的欲望。作为一名对信息具有高度敏感性的人，我总觉得，在如今这个被数据淹没的世界里，我们似乎越来越依赖那些冰冷的数字来做判断，但有时候，这些数字本身却像是一个个善于伪装的演员，扮演着“真相”的角色，却在背后悄悄地操纵着我们的认知。我非常期待这本书能够像一位经验丰富的侦探，带领我一步步揭开数字背后的迷雾，让我看到那些隐藏在统计数字下的真实世界。 我想象中，这本书的开篇会非常精彩，可能会从一些我们生活中常见的、却又容易被误导的例子入手，比如某个品牌的“销量遥遥领先”，或是某项“科学研究”得出的令人震惊的结论。我期待作者能够用一种极其生动、接地气的方式，将一些看似复杂的统计学概念，例如“平均数”的陷阱、“相关性”的误区，以及各种数据可视化技巧中隐藏的“陷阱”，都解释得明明白白，让我们这些非专业人士也能看得懂，并且能够立刻产生共鸣。 读完这本书，我希望自己能够拥有一种“数据免疫力”。在这个信息爆炸的时代，我们每天都会被无数的数据轰炸，很多时候我们都是被动地接受。我希望这本书能教会我如何“主动出击”，在面对任何涉及数据的论断时，都能带着一丝审慎的态度，去审视它的来源、它的方法、它的局限性。我希望能学会辨别那些被选择性呈现、被夸大甚至是被歪曲的数据，从而不被轻易地带偏节奏。 更重要的是，我迫切希望这本书能提供一些“操作指南”。我不想只是知道“数字会说谎”，我更想知道“如何识别”以及“如何应对”。我期待书中能够提供一些清晰的检查清单，或者是一些“一眼辨真伪”的技巧，让我能够快速地判断出某个数据是否值得信任，以及它背后可能隐藏着什么。我希望这本书能成为我手中的“解剖刀”，让我能够剖析信息，提取真相。 总而言之，《数字原来会说谎》对我而言，不仅仅是一本书的名字，更是我对提升理性思维和信息辨别能力的一种热切期盼。我希望它能为我打开一扇新的视角，让我能够更清晰地看到数字世界的真相，并且赋予我一种能力，去解读那些隐藏在冰冷数字背后的真实意图，从而成为一个更理性的信息消费者，甚至是一个更有智慧的决策者。

评分☆☆☆☆☆

《数字原来会说谎》这个书名，一股扑面而来的“真相揭秘”感，让我无法抗拒。作为一名对信息辨别有着高度关注的读者，我常常觉得，在如今这个数据驱动的时代，我们似乎越来越依赖数字来做判断，但有时候，这些数字本身却像是一层迷雾，遮蔽了真正的景象。我期待这本书能够像一把锐利的解剖刀，剖析那些看似牢不可破的数字背后的逻辑，让我看到隐藏在冰冷数字下的温度和意图。 我想象中的这本书，会从我们日常生活中随处可见的“数字陷阱”开始，比如那些“99%用户推荐”的广告语，或者是媒体报道中引用的“权威调查”。作者可能会用生动形象的语言，将复杂的统计学原理“翻译”成易于理解的白话，让我们明白，为什么一个“平均数”会产生误导，为什么“相关性”不能等同于“因果性”，以及那些用来展示数据的图表，可能暗藏着怎样的“小心思”。 我希望读完这本书，我能够养成一种“审慎”的阅读习惯。在看到任何涉及数据的论断时，不再是全盘接受，而是会下意识地去思考：这个数据是怎么来的？样本是什么？统计的方法是否恰当？是否有其他可能性的解释？我希望这本书能够赋予我一种“解构”信息的能力，让我能够从纷繁复杂的数据中，提炼出那些真正有价值、可信赖的部分。 更重要的是，我期待这本书能提供一些“工具箱”式的知识。比如，遇到一个陌生的统计数据，我该从哪些方面入手去质疑？有没有一些常见的“数据谎言”的模式，可以让我一眼看穿？我希望这本书不仅能让我“知道”数字会说谎，更能让我“懂得”如何去识别和应对，让我在日常工作和生活中，能够做出更明智的决策，避免被那些虚假的数字所误导。 总而言之，《数字原来会说谎》对我而言，是一次关于“看穿”的邀约。我渴望它能为我打开一扇新的视野，让我不再被那些表面的数字所蒙蔽，而是能够深入其境，理解数字背后的故事，成为一个更清醒、更有洞察力的信息时代的导航者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《数字原来会说谎》本身就充满了悬念和吸引力。我一直对那些看似客观、冰冷的数字背后隐藏的“真相”充满好奇，也常常因为一些被精心包装过的统计数据而感到困惑。市面上关于数据分析的书籍很多，但大多数要么过于技术化，要么流于泛泛而谈。我期待这本书能像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据迷宫，揭示那些容易被忽视的陷阱，以及如何辨别真伪。 我设想这本书会从一些生活中常见却容易被误导的例子入手，比如广告中“销量领先”的声明，或者新闻报道里“专家表示”的民意调查。作者可能会通过详细的案例分析，一步步拆解这些数字是如何被解读、被呈现，甚至是被扭曲的。我希望能够学到一些基本的统计学概念，但不是枯燥的公式推导，而是如何用非专业人士也能理解的方式去理解它们，例如如何识别样本偏差、如何看待相关性和因果性之间的区别，以及常见的图表误导技巧。 读完这本书，我希望自己能够对信息有着更敏锐的辨别力。在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的数据和统计数字，很多时候我们无意识地就接受了它们。我希望这本书能教会我“慢下来”，在接收信息时多一份审视，少一份盲从。它或许能让我更清楚地看到，一个统计数据背后可能隐藏的商业利益、政治动机，或是研究者自身的局限性。 我尤其期待书中能提供一些实用的方法论，让我能够学以致用。比如，当我看到一份报告或是一则新闻时，我能凭借这本书中学到的知识，快速地评估其可信度，甚至发现其中的漏洞。是否有一些检查清单，或者是一些关键性的问题，可以帮助我“过滤”掉那些“会说谎”的数字？我希望这本书不是止步于“揭露”，而是能够提供“如何做”的指引，让我成为一个更理性的信息消费者，甚至在自己的工作中也能更有效地运用和解读数据。 总而言之，我对《数字原来会说谎》的期待，不仅仅是对一个书名的好奇，更是对提升自我认知和信息辨别能力的渴望。我希望它能给我带来启发，让我看到数字世界的另一面，并且赋予我一种能力，去解读那些隐藏在数字之下的真实意图。这不仅仅是一本关于数字的书，更可能是一本关于如何更清晰地认识世界的书。

评分☆☆☆☆☆

“数字原来会说谎”，光是这个名字就足以激起我对这本书的无限遐想。我一直以来都认为，数字是这个世界上最客观、最严谨的语言，是构建逻辑和证据的基石。然而，生活中那些令人费解的现象，例如同一份报告可以被解读出截然不同的结论，或者某些看似无可辩驳的数据背后却隐藏着令人咋舌的荒谬，都让我开始质疑数字本身的可靠性。我迫切希望这本书能够揭开数字世界的神秘面纱，让我明白“真相”是如何被数字所包装，甚至是被数字所掩盖的。 我设想，这本书会以一种非常引人入胜的方式展开。它或许会从我们日常生活中耳熟能详的例子切入，比如那些通过“科学统计”来推销产品的广告，或是媒体报道中引用的“专家民调”。我期待作者能够用一种非专业人士也能够轻松理解的语言，深入浅出地讲解那些容易被我们忽视的统计学原理，例如如何识别抽样偏差，如何区分“相关”与“因果”，以及各种图表可视化技巧背后可能存在的“小心思”。 读完这本书，我希望自己能够成为一个更加“挑剔”的信息接收者。在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据和统计结果包围，这本书，我期望它能教会我如何“慢下来”，去质疑，去审视。我希望能够看穿那些被精心粉饰过的数字背后的动机，无论是商业利益的驱动，还是政治宣传的需要，亦或是研究者自身认知的局限。 我特别看重这本书的“实用性”。我希望它不仅仅停留在“揭露”的层面，更能提供一套“实战指南”。当我面对一份报告，或是看到一条引人注目的新闻时，我希望能够运用书中学习到的知识，快速地评估其数据的可信度，并且能够发现其中隐藏的逻辑漏洞。我希望这本书能成为我的“秘密武器”，让我能够更有效地辨别信息，做出更明智的判断，从而避免被那些“会说谎”的数字所误导。 总而言之，《数字原来会说谎》对我来说，不仅仅是一本书名，更是一种对提升自我认知和信息辨别能力的召唤。我渴望它能让我看到数字世界的另一面，并且赋予我一种能力，去解读那些隐藏在数字之下的真实意图，从而成为一个更加理性、更有洞察力的现代公民。

评分☆☆☆☆☆

《数字原来会说谎》这个名字，瞬间就抓住了我的眼球。我一直认为，数字是客观的、精确的，是支撑我们做出判断的最坚实的基础。然而，生活中许多事情似乎都在挑战我的这种认知。我经常会遇到一些统计数据，它们看起来非常权威，但总让我觉得哪里不对劲，又说不上来。所以，这本书对我来说，就像是一把钥匙，我希望它能打开我认识世界的新视角，让我看到数字背后那些不为人知的“潜规则”。 我猜想，作者会以一种非常平实的语言，从我们日常生活中的点滴入手，比如商品的广告语，或者是电视里播放的民意调查结果。我期待书中能够生动地展示，即使是最简单的数字，也可以通过巧妙的组合、选择性的呈现，甚至是一些统计学上的“技巧”，来达到误导甚至欺骗的目的。我希望能够理解，为什么同样的数据，不同的人可以得出完全不同的结论，以及那些看似无辜的图表，背后可能隐藏着怎样的大逻辑。 读了这本书，我希望能让自己在面对各种信息时，能够多一份警惕，少一份盲从。在这个信息泛滥的时代，我们每天都会被各种数据轰炸，很多时候我们只是被动地接受，而这本书，我希望它能教会我主动去“审视”。我希望能够看穿那些用数字包装起来的虚假繁荣，了解背后可能存在的商业利益、政治宣传，或是研究者固有的认知偏差。 这本书对我最大的吸引力在于，它不仅仅停留在“指出问题”的层面。我更希望它能提供一些切实可行的方法，让我能够举一反三。当我在阅读一份报告、一篇新闻，甚至是与人交谈时，我希望能够运用书中教授的技巧，快速地判断出信息的可靠性，以及找出其中可能存在的逻辑漏洞。我希望这本书能成为我的一本“数据指南”，让我在信息洪流中，能够更从容地辨别真伪。 总而言之，《数字原来会说谎》对我而言，不仅仅是一本书名，更是我对提升理性思维和批判性能力的强烈期盼。我渴望它能为我揭示数字世界的另一面，并且赋予我一双“火眼金睛”，让我能够穿透数字的迷雾，看到更接近事实的真相。这或许会是一次关于数字的探索，更是一次关于认知升级的旅程。