拆穿数据胡扯
内容简介：
“用数据不会骗人，真的是这样吗？
作者简介：
卡尔・伯格斯特龙（Carl Bergstrom）
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malingcat04-26疫情让人郁闷，读书的欢乐多半来自本书。远离量化研究的文科生务必抽空看下，防止被骗。
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岂能无怪哉04-06胡扯无处不在，每一个个体都试图向其他人兜售某些东西，我们知道那些胡扯有效，而复杂的语言使我们能够制造出无数种胡扯。制造胡扯的工作量远小于清楚胡扯的工作量，而且难读低，成本小。而看似客观的数据并没有我们以为的那么可靠。本书在对胡扯进行了系统的拆解之后，为读者讲解了如何辨别胡扯。有几个重要的技巧是：质疑信息来源、小心不公平的比较、如果好得或糟糕得不像是真的那就要警惕、从数量级考虑、避免证真偏差、考虑多个假设。而对于辨别网上的胡扯，则需要掌握以下技巧：证实和三角互证、注意信息来源、追溯消息的最初来源、使用反向图像搜索、主义深度换脸等合成技术、利用事实核查组织、确保你知道你在和谁打交道、考虑网站的历史记录、注意真相错觉效应、减少信息摄入。最后一点很重要的事是“多思考、少分享”。
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解忧公主03-30没有什么太新的内容，大数据的信息时代，谬误太多，光靠书里推荐的方法恐怕也很难看清，搭建一个思考的框架还是可以的
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韧勉2022-04-03一个多世纪前，哲学家约翰·亚历山大·史密斯在对牛津大学新生发表演讲时说：月年本复微的测富头清具确管即出增你在学校学到的东西对你（将来的生活）几乎毫无用处，但它有一个好处：只要你认真学习，方法得当，那么在别人胡说八道的时候你会有所察觉。我认为，这即使不是教育的唯一目的，也是它的一个主要目的。
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亭子间尼禄2022-06-16证真偏差是指人们往往会注意与我们已有的信念相一致的信息。如果某个言论与我们相信的信念相一致，我们更倾向于接受它，而不太可能怀疑它的真实性。我们对证真偏差的易感性可以用社会学家尼尔·波兹曼的那句名加以概括：“在任何时候，你必须与之抗争的胡扯主要源于你自己。”
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Cōsti2023-02-13问问自己，设计者设计的图表是为了准确地反映底层数据，还是说希望它传递的信息更贴近设计者希望你相信的信息。
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