拆穿数据胡扯

　　推荐序1 科学地对抗科学的胡扯的“胡扯” / V
　　推荐序2 拨开扯淡的迷雾 / IX
　　推荐序3 闲得没事也别胡扯 / XIII
　　前 言 / XVII
　　第1 章　胡扯无处不在
　　惯于欺骗的甲壳类动物和狡猾的乌鸦 / 003
　　狡辩之词和律师的语言 / 008
　　谎言传千里，真相难出门 / 012
　　第2 章　媒体、信息和错误信息
　　印刷厂就是妓院 / 022
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　　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。他广为人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。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，其中有很多发表在《自然》《科学》《美国国家科学院院刊》上。 美国华盛顿大学信息学院副教授、公众知情中心主任。 

　　“用数据说话”是互联网时代的通用思维方式，有人说数据不会骗人，真的是这样吗？
　　X 让人看不懂的数据分析和神奇算法
　　X 莫名奇妙的数学方程
　　X 强行联系因果的统计学论文
　　X 某些新闻报道或PPT中花里胡哨的图表
　　……
　　我们都曾经或正在被这些东西蒙蔽，却往往毫无察觉，甚至乐在其中！
　　一些貌似可靠的数据来源，也可能藏着一本正经的胡说八道。比如TED演讲中的统计数字、《纽约时报》等媒体报道的大数据分析新算法、甚至是医学期刊中的诊断数据……虚假信息都有可能鱼目混珠，而你能分辨其中哪些是真正有用的信息，哪些只是胡扯吗？
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　　推荐序1 科学地对抗科学的胡扯的“胡扯” / V
　　推荐序2 拨开扯淡的迷雾 / IX
　　推荐序3 闲得没事也别胡扯 / XIII
　　前 言 / XVII
　　第1 章　胡扯无处不在
　　惯于欺骗的甲壳类动物和狡猾的乌鸦 / 003
　　狡辩之词和律师的语言 / 008
　　谎言传千里，真相难出门 / 012
　　第2 章　媒体、信息和错误信息
　　印刷厂就是妓院 / 022
　　不加渲染的事实宛若凤毛麟角 / 025
　　偏见性、个人化和对立 / 029
　　错误信息和虚假信息 / 033
　　新型造假者 / 037
　　第3 章　胡扯的本质
　　胡扯与黑箱 / 048
　　刑事机器学习 / 051
　　第4 章　因果关系
　　夜晚天空红艳艳，水手脸上笑容现 / 060
　　关于因果关系的思考 / 064
　　相关性不会增加报纸销量 / 068
　　延迟享乐与共同原因 / 076
　　伪相关性 / 078
　　吸烟不会导致死亡？ / 083
　　如果其他方法都行不通，那就人为操控吧 / 084
　　第5 章　数字与胡扯
　　提取数字 / 095
　　有害的百分比 / 098
　　古德哈特定律 / 106
　　数学滥用 / 110
　　僵尸统计数据 / 115
　　第6 章　选择偏倚
　　你看到什么取决于你看的是哪儿 / 126
　　隐藏在墨菲定律背后的原因 / 129
　　帅哥和程序员 / 137
　　音乐才华的致命危险 / 143
　　消除选择偏倚 / 148
　　第7 章　数据可视化
　　数据可视化的发端 / 158
　　鸭子！ / 162
　　水晶鞋和丑陋的继姐 / 166
　　邪恶的轴 / 177
　　比例油墨原理 / 192
　　第8 章　大数据与胡扯
　　机器是怎么看到东西的 / 213
　　废料进，废品出 / 219
　　同性恋雷达和胡扯的结论 / 221
　　机器是怎么思考的 / 226
　　机器为什么失败 / 230
　　第9 章　科学的易感性
　　检察官谬误 / 242
　　p 值操纵和发表偏倚 / 251
　　点击诱饵科学 / 260
　　胡扯科学的市场 / 265
　　科学为什么有用 / 271
　　第10 章　辨别胡扯
　　1. 质疑信息来源 / 278
　　2. 小心不公平的比较 / 281
　　3．如果好得或糟糕得不像是真的…… / 284
　　4. 从数量级考虑 / 287
　　5. 避免证真偏差 / 292
　　6. 考虑多个假设 / 295
　　辨别网上的胡扯 / 296
　　第11 章　驳斥胡扯
　　使用归谬法 / 306
　　要让人难以忘记 / 308
　　寻找反例 / 311
　　使用类比 / 312
　　重新绘制图表 / 314
　　使用零模型 / 316
　　揭穿者心理 / 319
　　致 谢 / 329
　　注 释 / 333
　　参考文献 / 349
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　　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。他广为人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。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，其中有很多发表在《自然》《科学》《美国国家科学院院刊》上。 美国华盛顿大学信息学院副教授、公众知情中心主任。 

　　“用数据说话”是互联网时代的通用思维方式，有人说数据不会骗人，真的是这样吗？
　　X 让人看不懂的数据分析和神奇算法
　　X 莫名奇妙的数学方程
　　X 强行联系因果的统计学论文
　　X 某些新闻报道或PPT中花里胡哨的图表
　　……
　　我们都曾经或正在被这些东西蒙蔽，却往往毫无察觉，甚至乐在其中！
　　一些貌似可靠的数据来源，也可能藏着一本正经的胡说八道。比如TED演讲中的统计数字、《纽约时报》等媒体报道的大数据分析新算法、甚至是医学期刊中的诊断数据……虚假信息都有可能鱼目混珠，而你能分辨其中哪些是真正有用的信息，哪些只是胡扯吗？
　　对此，华盛顿大学专门开发了一门尚未开课即爆满的公开课，而这本书正是源自这门引发热议的课程。
　　两位作者花了多年时间研究打着数学和统计学幌子的胡扯，犀利幽默地对它们分门别类一一剖析，帮助我们培养批判性思维，有效分析海量数据和观点，拆穿无用数据的精致伪装，在信息时代做个游刃有余的明白人。
　　话说回来，除了教会你如何识别数据胡扯，当你迫不得已需要胡扯时，它也会成为一本实操性强的工具书呢！
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