人人都在说谎：赤裸裸的数据真相 pdf 在线 2025 epub 免费 书籍 下载

有多少人买了书真正看完了？

你朋友的酒量有他说的那么大吗？

父母是否暗自喜欢男孩儿多于女孩儿？

电影里暴力镜头增多会导致犯罪率升高吗？

种族歧视在现如今的美国还严重吗？

特朗普的胜利有征兆吗，什么促成他赢得了大选？

……

你知道问题的答案吗，直觉会怎样告诉你？

作者赛思•斯蒂芬斯--达维多维茨是一位前谷歌数据科学家和专栏作家。他的研究发现，世界充满了谎言，人类或出于善意或出于恶意，无时无刻不在说谎。对于以上以及类似的很多问题，传统的统计调研方法得出的结论很多是错误的，误导了我们的认知。

但是，人们往往在一个地方放下戒备、吐露心声，那就是互联网。每一次搜索、每一次点击、每一次停留、每一次关闭……在线生成了大量的数据，暴露着你的真实想法、欲望、恐惧和职业，而海量的数据形成的真实而庞大的数据宝库会总结出意想不到的结论和趋势。

在这本应时的力作中，作者从一个个备受关注的话题切入，用他独特的数据分析方法得出了很多颠覆认知的结论。很多问题的答案正暗藏于看似没有关联的因素中，很多直觉和经验给出的答案与事实相差千里，大数据被合理使用其实比数据库的大更重要……作者广博的知识面将从多个层面拓展我们的认知边界；书中生动有趣的描写让你不想错过任何一个细节。

有媒体评论，这本书融合了《信号与噪声》的合理分析与《鬼才思考术》的脑洞。它以一个引人入胜、充满启迪和智慧的视角，巧妙洞察我们现在可获得的大量信息，为我们提供了实用的数据分析方法，同时也揭示了深深埋藏在数据背后世界本来的样貌。对于想要通过数据了解和分析人类行为与社会的人而言，这本书精彩不容错过。

序

言 / V

绪

论 / 001

部分

大数据，小数据

1 你的直觉出错了 / 027

第二部分

大数据的力量

2 弗洛伊德是正确的吗 / 047

3 数据重构 / 057

以身体为数据 / 064

文字数据 / 076

图片数据 / 098

4 数字吐真剂 / 105

性的真相 / 112

憎恶与偏见的真相 / 124

互联网的真相 / 136

虐待儿童和人工流产的真相 / 141

脸谱网好友的真相 / 146

用户的真相 / 149

我们能处理真相吗 / 154

5 放大数据 / 161

我们的县、市和镇中到底在发生着什么 / 168

如何填满我们的每时每刻 / 186

我们的二重身 / 193

数据的故事 / 202

6 世界就是一个实验室 / 205

A/B 测试三两面 / 207

自然残酷而又发人深省的试验 / 219

第三部分

大数据：请小心轻放

7 大数据，大框架？其力有何不能胜 / 243

维度的诅咒 / 246

过分强调什么是可以测量的 / 252

8 数据越多，问题越多？哪些事情不可为 /

259

授权公司的危险 / 259

授权政府的危险 / 267

结

论 / 271

致

谢 / 285

注

释 / 291

赛思·斯蒂芬斯--达维多维茨

《纽约时报》的-专栏作者，沃顿商学院客座讲师，前谷歌数据科学家。他在斯坦福大学获得哲学学士学位，并以美国大学优等生的身份毕业，之后获得哈佛大学经济学博士学位。他用新的大数据源揭示了不为人知的行为和态度，这一研究发现登上了《公共经济学》杂志和其他著名刊物。现居纽约市。

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改革概述

人们说，他必败无疑。

2016 年美国共和党初选时，民意调查专家断定特朗普毫无胜算，毕竟特朗普曾冒犯过不少少数群体。民意调查结果显示，几乎没有任何一个美国人赞成这样的行径。

当时，大多数民意调查专家认为特朗普会在普选环节败北。很多拟投票的选民说，考虑到特朗普的言行，他们终放弃投票。但当时确实有一些迹象表明特朗普有可能赢得党内初选以及普选——这些迹象源于网络。

我是一名互联网数据专家，每天都会跟踪记录人们浏览网页时留下的数据痕迹。根据人们点击的频度，我努力解读他们真正想要的、真正要做的和他们的真面目。

奥巴马当年是以美国主要政党中位非洲裔美国总统候选人的身份参与竞选的。他赢得非常轻松。民意调查结果显示，种族并不是影响美国人投票的因素之一。例如，盖洛普民意测验公司（Gallup）在奥巴马初选前后进行了多次民意调查，结论是什么？美国选民多半不在意奥巴马是黑人。选举结束后不久，加州大学伯克利分校的两位知名专家使用更加复杂的数据挖掘技术（data-mining techniques）研究了其他调查数据并得出了相似的结论。

而且，在奥巴马任职期间，这也成了许多媒体和众多科研院所的共识。媒体和社会科学家80多年来一直用于了解这个世界的信息资源告诉我们，在判断奥巴马应不应该成为总统时，绝大多数美国人根本不在意他是黑人。

2009年，谷歌隆重推出一款数据挖掘工具——谷歌趋势，它可以告诉使用者任何一个词语或短语在不同时间、不同地点的使用频率。

人们发明谷歌，是为了了解世界，而非让研究人员了解人类，不过终结果却是我们上网探求知识时留下的痕迹遭到了很大程度的暴露。

换句话说，人们搜寻信息这一行为本身就是信息。事实证明，

他们何时何地搜寻真相、格言、笑话、地点、人物、事件或帮助，可以在很大程度上反映他们真实的想法、欲望、恐惧和职业，其程度之高是任何人都想象不到的。

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Sometimes new data reveals cultural differences I had never even contemplated. One example: the very different ways that men around the world respond to their wives being pregnant. In Mexico, the top searches about "my pregnant wife" include "frases de amor para mi esposa embarazada" (words of love to my pregnant wife) and "poemas para mi esposa embarazada" (poems for my pregnant wife). In the United States, the top searches include "my wife is pregnant now what" and "my wife is pregnant what do I do."

If you're thrity-three years old and have attended a few Thanksgiving in a row without a date, the topic of mate choice is likely to arise. And just about everybodu will have an opinion.

A team of computer scientists recently analyzed the biggest dataset ever assembled on human relationships -- Facebook. They looked at a large number of couples who were, at some point, "in a relationship." Some of these couples stayed "in a relationship." Others switched their status to "single." Having a common core group of friends, the researchers found, is a strong predictor that a relationship will not last. Perhaps hanging out every night with your partner and the same small group of people is not such a good thing; separate social circles may help make relationships stronger.

If your goal is to predict the future----what wine will taste good, what products will sell, which horses will run fast----you do not need to worry too much about why your model works exactly as it does. Just get the numbers right.

Generally, I think many people are secretly sad on Christmas because they are lonely or fighting with their family. More generally, I tend not to trust Facebook status updates, for reasons that I will discuss in the next chapter----namely, our propensity to lie about our lives on social media. If you are alone and miserable on Christmas, do you really want to bother all of your friends by posting about how unhappy you are? I suspect there are many people spending a joyless Christmas who still post on Facebook about how grateful they are for their "wonderful, awesome, amazing, happy life."

People lie about how many drinks they had on the way home. They lie about how often they go to the gym, how much those new shoes cost, whether they read that book. They call in sick when they're not. They say they'll be in touch when they won't. They say it's not about you when it is. They say they love you when they don't. They say they're happy while in the dumps. They say they like women when they really like men.

编辑推荐

提供理解数据的全新角度

为什么很多数据公司的调研结果失真？怎样才能获得真正有效的数据样本？大众获取数据的有效途径是什么？作者赛思•斯蒂芬斯-达维多维茨在谷歌实验室潜心研究数据数年，他发现数据样本里很多内容都是无效的，所以得出的结论往往谬以千里。究其原因，人们太善于撒谎了，或者说人们无时无刻不在说谎。在本书中，他通过对有效数据的分析，得出了很多令人震惊的结论。同时，这本书为大众读者使用数据、分析数据提供了全新的方法和思考角度。

用丰富的案例解读数据本质，了解世界到底是如何运作的

美国大选中获胜者意想不到的支持从何而来？对金融公司*重要的数据之一居然是月失业率？*次约会哪些词汇可以暴露心里所想……在这本书中你可以读到各种各样的有趣数据案例，通过这些案例你会真正了解一个社会的真实面貌，不得不说，这是一本难能可贵的用科学的数据分析方法帮助我们更深入了解社会的书。赛思的分析方式颠覆了传统心理学和社会学研究。通过本书，你可以不断拓展自己的知识边界，用大数据思维客观分析身边发生的一切。

升级版《魔鬼经济学》《点石成金》

作者深受《魔鬼经济学》影响，不同的是，他是通过研究海量数据来了解世界是如何运作的。国外媒体盛赞：这本书结合了纳特•西尔弗《信号与噪声》的严谨分析，马尔科姆.格拉德威尔《异类》的故事性，

和史蒂芬.列维特《魔鬼经济学》的幽默……

媒体评论

这是一次以搜索数据为导向的有关现代人类心理的旋风式旅程。这本书里的实证研究结果太有趣了，很多有趣的案例，让人欲罢不能！

——《经济学人》

书籍介绍

有多少人买了书真正看完了？

你朋友的酒量有他说的那么大吗？

父母是否暗自喜欢男孩儿多于女孩儿？

电影里暴力镜头增多会导致犯罪率升高吗？

种族歧视在现如今的美国还严重吗？

特朗普的胜利有征兆吗，什么促成他赢得了大选？

……

你知道问题的答案吗，直觉会怎样告诉你？

作者赛思·斯蒂芬斯--达维多维茨是一位前谷歌数据科学家和专栏作家。他的研究发现，世界充满了谎言，人类或出于善意或出于恶意，无时无刻不在说谎。对于以上以及类似的很多问题，传统的统计调研方法得出的结论很多是错误的，误导了我们的认知。

但是，人们往往在一个地方放下戒备、吐露心声，那就是互联网。每一次搜索、每一次点击、每一次停留、每一次关闭……在线生成了大量的数据，暴露着你的真实想法、欲望、恐惧和职业，而海量的数据形成的真实而庞大的数据宝库会总结出意想不到的结论和趋势。

在这本应时的力作中，作者从一个个备受关注的话题切入，用他独特的数据分析方法得出了很多颠覆认知的结论。很多问题的答案正暗藏于看似没有关联的因素中，很多直觉和经验给出的答案与事实相差千里，大数据被合理使用其实比数据库的大更重要……作者广博的知识面将从多个层面拓展我们的认知边界；书中生动有趣的描写让你不想错过任何一个细节。

有媒体评论，这本书融合了《信号与噪声》的合理分析与《鬼才思考术》的脑洞。它以一个引人入胜、充满启迪和智慧的视角，巧妙洞察我们现在可获得的大量信息，为我们提供了实用的数据分析方法，同时也揭示了深深埋藏在数据背后世界本来的样貌。对于想要通过数据了解和分析人类行为与社会的人而言，这本书精彩不容错过。