拆穿数据胡扯

这不是一本教你做数据分析的工具书，而是一套识别'被设计过的真相'的防御手册。真正值得玩味的，是作者反复提醒我们：许多胡扯并非来自恶意造假，而是源于统计方法的误用、图表坐标轴的悄悄偏移、'相关'被偷换成'因果'。它尤其戳中一个反直觉的事实——我们之所以容易被骗，常常是因为那些数据恰好印证了我们早已相信的东西。书里'指标一旦成为目标，就不再是好指标'的说法，几乎解释了当下各类评选与排名的失灵。适合两类人：一是被量化研究吓退、却又不想被人随便'数'拢去的文科读者；二是每天在新闻、报告、PPT里打转、需要一套可操作的怀疑清单的人。它给不了你答案，但能给你'多问一句'的底气。

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。