Calling Bullshit

Carl Bergstrom

出版社

Random House

出版时间

2020-08-04

ISBN

9780525509189

评分

★★★★★
书籍介绍

It’s not just fake news. Bullshit is everywhere. Now, two science professors give us the tools to dismantle misinformation and think clearly in a data-saturated world.

The world is awash in bullshit, and we’re drowning in it. Politicians are unconstrained by facts. Science is conducted by press release. Startup culture elevates bullshit to high art. These days, calling bullshit is a noble act.

Based on Carl Bergstrom and Jevin West’s popular course at the University of Washington, Calling Bullshit is a modern handbook to the art of skepticism. Bergstrom, a computational biologist, and West, an information scientist, catalogue bullshit in its many forms, explaining and offering readers the tools to see through the obfuscations, deliberate and careless, that dominate every realm of our lives. They instruct readers to ask:

• Who is saying it?

• How do they know?

• What do they have to gain by persuading me?

• Are the numbers or results too good or too dramatic to be true?

• Is the claim comparing like with like or apples and oranges?

• Is it confirming your personal bias?

In this lively guide to everything from misleading statistics to “fake news,” Bergstrom and West help you recognize bullshit whenever and wherever you encounter it–in data, in conversation, even within yourself–and explain it to your crystal-loving aunt or casually racist uncle. Now more than ever, calling bullshit is crucial to a properly functioning community, whether it be a circle of friends, a network of academics, or the citizenry of a nation.

卡尔·伯格斯特龙(Carl Bergstrom)

美国华盛顿大学生物学系教授。他研究流行病如何在人群中传播,以及信息如何大规模地在生物和社会系统中流动——从细胞内对基因表达的控制到社交媒体上错误信息的传播。他最为人所知的是跨界整合自然科学和社会科学思想的能力,特别是在信息研究领域造诣很深。2010年以来,他发表了多篇前瞻性的文章,涉及信息科学、计算机科学、控制论、进化生物学、信息论、科学哲学、物理学等方面。其中有很多都发表在《自然》《科学》《美国国家科学院院刊》上。

杰文·韦斯特(Jevin D.West)

美国华盛顿大学信息学院副教授、公众知情中心主任。

AI导读
核心看点
  • 系统拆解数据可视化与统计中的误导陷阱
  • 识别选择偏差、因果混淆等常见逻辑谬误
  • 提供有理有据反驳胡扯的沟通策略与技巧
适合谁读
  • 需提升媒介素养与批判性思维的普通读者
  • 从事数据分析、传播学或科研工作的专业人士
  • 希望避免成为好为人师者的日常信息消费者
读前提醒
  • 重点阅读后半部分关于识别与反驳的具体方法
  • 结合社交媒体场景反思自身的信息传播行为
  • 保持谦逊,警惕自身陷入证真偏差的认知陷阱
读者共识
  • 是提升信息素养与批判性思维的实用指南
  • 案例丰富幽默,但部分统计知识对新手略深
  • 核心在于培养怀疑精神而非单纯的知识积累

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成,不等同于全文精读。

精彩摘录
  • "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。"
  • "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。”"
  • "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。"
  • "这是一本关于胡扯的书。它将告诉我们,面对无处不在的胡扯我们如何看穿它,如何对它进行反击。不过,事情得一步一步地做。首先,我们需要了解什么是胡扯,它从何而来,为什么会泛滥成灾。为了回答这些问题,我们需要将目光投向遥远的过去,了解一下这一现象的起源。 胡扯不是现代发明。在《柏拉图全集》(Euthydemus)记载的一次与苏格拉底的对话中,柏拉图抱怨那些被称为诡辩家的哲学家对事实漠不关心,只对赢得辩论感兴趣。换句话说,他们是胡扯艺术家。但如果追溯胡扯的起源,就会追溯到比任何人类文明更久远的年代。胡扯起源于更广泛意义上的欺骗,而动物之间已经互相欺骗了上亿年。"
  • "有的胡扯者会主动去欺骗,不让听者了解真相;还有一些胡扯者则对真相漠不关心。"
  • "麻省理工学院教授朱迪丝·多纳特发现,在很多时候,人们看上去是在谈论其他事情,但实际上是在谈论自己。假设我登录脸书并分享了一篇虚假的(甚至是荒谬的)报道,称飞机云是自由主义者为降低美国年轻人睾酮水平而喷洒的扰乱内分泌的化学物质。就像我无意于表明自己的政治倾向一样,我可能也无意于表明并让你接受我对飞机云的看法。分享这样一篇文章,表明我是阴谋论者,不信任美国的“自由主义议程”。如果这就是我的目的,那么这篇报道是否属实对我来说并不重要。我可能没有读过这篇文章,也不关心你是否读过,但我想让你知道我是一个阴谋论者。 信号本身变成了意义所在。假设我分享一篇报道,称美国国税局正在调查唐纳德·特朗普在2016年"
  • "胡扯可能毫无意义。另一位研究胡扯问题的哲学家G.A.科恩指出,很多胡扯一尤其是学术上的各种各样的胡扯一是毫无意义的,而且隐藏在修辞和复杂的语言中,甚至让任何人都无法评论。因此,对科恩来说,胡扯就是“无法厘清的含糊”。胡扯者不仅表达不清,其背后的思想也非常含糊,让人理不清头绪。科恩提出了一种测试含糊程度的方法:如果一个语句变成否定句后意思没有改变,它就是胡扯,例如:“莎士比亚笔下的普洛斯彼罗最终成了认知悲剧的支点,正是因为他没有接受超限诠释学”。"
  • "2011年,科技企业家杰夫·哈默巴赫尔在谈到艾伦·金斯伯格时曾抱怨:“我们这一代最聪明的人都在思考如何让人们点击广告。这太糟糕了。”问题不仅在于这些“最聪明的人”本可以献身于人类的艺术和科学进步,还在于所有这些学识达人都在致力于劫持我们宝贵的注意力,浪费我们的智力。互联网、社交媒体、智能手机……转移我们注意力的手段越来越复杂。我们沉迷于网络连接,沉迷于毫无意义的核实工作,沉迷于注意力被数字信息洪流冲击得支离破碎的生活之中。简言之,驱动社交媒体内容的算法就是胡扯。他们不关心自己传递的信息,只是想引起我们的注意。只要是能吸引我们注意力的信息,他们都愿意告诉我们。"
用户评论
提升媒介素养必读教材。
不覺得算法比我更懂我 至少目前不會
牛年第一本,非常有意思的书,渔和鱼兼有之:1-3章围绕为啥可以忽略,4-5有渔的意思(BS不难识别,怎么crystal clear的debunk的思维方式),6-7是鱼,偏技巧,带大家重温统计学课,8-9算这一套下来的应用了,外行能了解透彻machine learning,10是总结,11看到作者的价值观-号召大家不光自己能识别也要予被蒙昧者智慧(hmm…有点白左,有点理想化,现在越来越觉得社会的撕裂不可愈合),全书不乏作者的偶尔吐槽,能笑出声
这本书主要是讲怎么识破和拆穿别人的胡扯的,特别是看似有理有据的胡扯。在如何识破上花了很多功夫,在如何拆穿上介绍了一些实用的方法,还附送一些在拆穿过程中如何保住小命的tips,属于典型的有趣且有用的一类书。
有两章好看,可视化数据和大数据。其余似乎也可以归于BS
when you are using social media, remember the mantra" think more. share less."
有配套课程真不错呢!课程slides做得可真好看!(Brandolini’s principle: “The amount of energy needed to refute bullshit is an order of magnitude bigger than [that needed] to produce it.”)
話說我的日常工作之一就是做各種糊弄其他teams的圖表,讀這本書有一種啊小心思被戳破的罪惡感XD 有基本quantative literacy的朋友們或許可以快速跳到最後幾章 - 可能是我讀過的數據相關的非虛構類書籍裡最溫柔的章節了
The last chapter is the best part!
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