這年頭，一個專一的醜男和一個花心的帥男，你選哪一個？
你或許聽朋友抱怨過，當和帥哥出去約會時，常常發現這個人是個渾蛋；而當感覺某個人品質很好時，見面卻發現這個人外表欠佳。
是以，今天，阿信想和你一起讨論的問題是——
為什麼魚和熊掌不可兼得？
一種常見的解釋是，長得帥的人常常借助良好的外貌大行便利，以此獲得較高的曝光度和社會地位，也更容易成為女性選擇的對象，是以能夠承擔得起成為渾蛋的代價，也就是“擁有渣的資本”。
我們也可以從大資料看，就會發現還有另一種可能。
數學家喬丹·艾倫伯格幫我們抽調了很多樣本，做了一個二維圖表，橫軸表示品質，縱軸表示帥氣——
不難看出，無論帥不帥，都有成為渾蛋的可能性。長得帥醜和品質好壞沒有必然的因果，隻是相關，并且取決于我們選擇比較的對象。如果我們把長相換成“學曆”或者“家庭條件”，上圖依舊可以說得通。
反正都有可能是“渣男”，那不如找個帥的？
現實往往比資料有趣。在你想要約會的男生中， 一個非常帥的男生不太可能比你願意約會的普通男生品質更好，一個品質好的男生也不太可能比你願意約會的普通男生更帥氣。
聽起來有點繞，這就是伯克森悖論在起作用——因為同時選擇了品質和帥氣作為考察範圍，是以在你願意約會的對象中品質和帥氣産生了一種負相關性。
我們再增加一個條件：不願意和你約會的人。
這樣，你會發現，不願意和你約會的人和你不願約會的人都占了很大比例，而你願意約會和願意與你約會的人，隻有中間那一條狹長的區域，而且這部分還呈現很強的負相關性，也就是長得帥的品質不好，品質好的長得醜。
如果你真的遇到了那種品質好又長得帥的，可能是撞大運了。這就符（萬）合（分）現（紮）實（心）了。
在這種雙難的困境裡，找一個帥的渾蛋，或者是一個普通好人是比較容易實作的。或者，這個男的要麼可以帥得讓我們忘記他是渾蛋，要麼好到讓我們忘了他長得一般。
是以，帥哥是渾蛋，也是真的。隻是，我們需要認清的是，這裡的結論是基于相關性結論而不是因果關系結論。
相關性結論和因果關系結論的
差別是啥？
是以這兩者又有什麼差別？
因為房價高，是以年輕人不想結婚生孩子？
因為經常吸煙，是以吸煙者更容易生病？
因為我們經常熬夜，是以我們變得很胖？
……
這些常見的表述都不是因果關系，而是相關關系。
生育率低和高房價有一定關系，但不想生育的理由還有很多其他相關性因素。
但媒體往往不會做這樣的區分。
在生活中，我們看到的通常都是已經經過加工的資訊，他們隻會釋放他們願意給人們看到的資訊，比如無效的因果關系，選擇性偏倚，無效的資料可視化等。
常見的資料可視化胡扯往往潛伏在各類PPT模闆中，比如這幅創意可嘉、但并無必要的羊角百分比圖。
這些，就是“胡扯”。隻是相比傳統意義上的胡扯，現在人們更擅長用華麗的資料和圖形包裝他們的資訊，我們稱為“新型胡扯”。
在當今，“資料已經成了胡扯者的殺手锏”。哪怕收集的資料是正确的，隻要沒有把它們放在合适的語境中，沒有用正确的方式讓讀者或聽衆能夠正确地了解它們，那這些數字就有可能會成為某種意義上的“胡扯”。
比如在統計疫情資料時，我們往往最先聽到“新增确診人數”，而往往會忽略“新增無症狀”這一更值得關注的名額，因為每一個“無症狀”實際也為感染者。
這類表述在媒體報道中屢見不鮮，阿信家的新書《拆穿資料胡扯》一書中羅列了很多案例：
“媒體關于人工智能的危言聳聽與人工智能研究的實際情況相去甚遠”
“在20世紀的大部分時間裡，媒體上的資料可視化要麼隻顯示單一的變量，如餅形圖，要麼顯示變量如何随時間變化。”
“媒體将這些句子歪曲成戲劇性的故事。”
“我們最終在大衆媒體和社交媒體上了解到的科學研究有非常明顯的選擇偏倚。”
如何在五花八門的資訊噪聲中擷取我們想要的資訊，這才是重中之重。
我們應該如何辨識胡扯？
2018年，複旦大學開設了一門新的通識課程，邀請學校多個專業的教授對學生每天可能接觸到的資訊進行“真僞鑒定”，向學生闡述什麼是“僞科學”，一經開課便節節爆滿。
這門名叫“似是而非”的新課并非複旦大學首創，它的靈感來源于美國華盛頓大學的“拆穿胡扯”（Calling Bullshit）公開課。
這門課由生物學教授卡爾·伯格斯特龍和資訊學副教授傑文·韋斯特聯合主講，他們從邏輯和傳播管道的角度揭開資料僞科學如何産生與傳播。課程資訊一挂在官網就被搶光名額。
伯格斯特龍和韋斯特将這些把戲統稱為“胡扯”，這門教大家識别并指斥胡扯的課程廣受好評，講義的衍生書籍保留了課程辛辣的原名，中文版便是《拆穿資料胡扯》。
然而清除胡扯的代價要遠遠高于制造胡扯。
伯格斯特龍和韋斯特兩位教授認為，我們一般可以從以下幾步逐漸識别資訊中究竟有沒有在“胡扯”。
1、質疑資訊來源
例如今年曾經火鍋一陣的新聞：英國媒體稱中國的居住條件堪憂，說北京四合院是“貧民窟”，并大肆宣傳……
國人都會覺得可笑，北京四合院動辄就是上億的價格，普通人一生都無法企及。但凡對英媒普遍的報道風格有點了解，都會質疑這類資訊的真實性，因為他們經常做片面的宣傳。
2、小心不公平的比較
《機場安檢托盤裡的細菌比廁所還多》，世界各地的媒體都曾刊登過這條新聞或做了類似報道，這讓每個經曆過機場安檢的恐菌者确信他們的擔心是有道理的。
但這種說法有些不誠實。
做這項研究的科學家隻觀察了呼吸道病毒，即那種通過空氣傳播，或者通過咳嗽或打噴嚏時手上沾染的飛沫傳播的病毒。
安檢托盤上的呼吸道病毒比馬桶座圈上的多，這并不奇怪，因為人們通常不會對着馬桶咳嗽或打噴嚏，也不會經常用手去觸摸馬桶座圈。馬桶座圈上有很多微生物，隻不過不是研究人員統計的那些。
3、如果好得或者糟糕得離譜
2017年年初，美國新政府曾制定了一系列限制赴美旅行和移民的政策。這些政策影響到了美國生活的許多方面，包括高等教育。
2017年3月，美國國家廣播公司（NBC）新聞節目在推特上就這些政策變化導緻的後果發了一條消息：“調查顯示，留學生入學申請人數下降了近40%。”
這條推文連結了一條新聞，在推特上被廣泛轉發。但它提出的論斷似乎難以置信。當然，美國的旅行禁令和美國移民政策的相關變化不太可能讓人覺得美國歡迎留學生。
不過，申請人數下降了40%，這一災難性的結果讓我們感到難以置信。不僅是影響的規模巨大，而且從時間上看非常可疑。很多美國大學的留學申請在12月或1月到期，當時新政府還未上任。
是以，我們有理由對這一說法持懷疑态度。
4、從數量級考慮
美國國家地理學會曾發出一封郵件，提醒人們塑膠垃圾正在污染我們的海洋。郵件的标題聲稱：“每年有90億噸塑膠垃圾流入海洋。”
這聽起來十分可怕，但請停下來想一想。地球上隻有不到80 億人。每個人平均每年向海洋傾倒一噸塑膠垃圾，這真的有可能嗎？似乎不太可能。
事實上，縱觀整個曆史，塑膠的生産總量隻有大約80億噸，不可能所有的塑膠都流入海洋吧。顯然，每年90億噸這個數字是錯誤的。正确的數字是多少呢？
我們并沒有什麼理由懷疑這個錯誤是故意為之，而是懷疑在這封郵件出台的過程中，有人不小心把“100萬”（million）打成了“10 億”（billion）。
在現在這個時代，各種大資料算法層出不窮，人們越來越多地依賴于資料，仿佛這就是科學和真實性的保證，但正如作者在《拆穿資料胡扯》一書中所說的，“資料成了新式胡扯者的殺手锏”。
指斥胡扯不隻是為了增強自信，它還是一種道義上的責任。畢竟，有些是無傷大雅的，有些是小麻煩，還有一些甚至很有趣，但很多胡扯會給科學的誠實和生死攸關的決策帶來嚴重的後果。
源自華盛頓大學爆款公開課
三位諾獎得主高贊
-End-
2022.5.4
編輯：楚旂 | 稽核：Yoyo