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我們生活在一個訊息大爆炸的年代,周圍充斥著越來越多的訊息。我們要做的就是如何存儲與提取訊息。訊息如此之多,真假莫辨,好多人全盤接收,結果吃了虧。不過,吃一塹長一智,人們對周圍的訊息越來越有免疫力,質疑聲從來沒有斷過。應了那句老話,「道高一尺,魔高一丈」,虛假訊息總會在不知不覺中侵入我們的大腦,影響我們的決策。
數字作為訊息的一種,其中蘊藏的陷阱不知有多少,數都數不清。這些數字陷阱隱藏很深,如果稍不注意,就會掉入其中,損失慘重。
數字陷阱總體來說分為兩種類型,一種是人為故意製造的陷阱,目的很明確,就是為了欺騙大家,增加自己的利益。另一種就是人們無意中製造的數字陷阱。可能是因為認知能力不夠,也可能是在哪一方面有所疏忽,數字陷阱就悄無聲息地來到我們的面前,我們再走一步,就會落入其中,而結果往往正是那樣。
本書意在揭開數字陷阱的面紗,還你一個真實的數據世界,爭取將生活中、廣告裡、單位機構運營乃至現今最火熱的互聯網界各個方面的數字陷阱一網打盡,幫助你遠離欺騙,維護自身的利益。數字陷阱不可怕,它就是一隻紙老虎,只要我們掌握正確的方法,堅持理智,這種陷阱很快就會被填平,讓我們一馬平川地大踏步前進。
數字作為訊息的一種,其中蘊藏的陷阱不知有多少,數都數不清。這些數字陷阱隱藏很深,如果稍不注意,就會掉入其中,損失慘重。
數字陷阱總體來說分為兩種類型,一種是人為故意製造的陷阱,目的很明確,就是為了欺騙大家,增加自己的利益。另一種就是人們無意中製造的數字陷阱。可能是因為認知能力不夠,也可能是在哪一方面有所疏忽,數字陷阱就悄無聲息地來到我們的面前,我們再走一步,就會落入其中,而結果往往正是那樣。
本書意在揭開數字陷阱的面紗,還你一個真實的數據世界,爭取將生活中、廣告裡、單位機構運營乃至現今最火熱的互聯網界各個方面的數字陷阱一網打盡,幫助你遠離欺騙,維護自身的利益。數字陷阱不可怕,它就是一隻紙老虎,只要我們掌握正確的方法,堅持理智,這種陷阱很快就會被填平,讓我們一馬平川地大踏步前進。
- 版權訊息
- 內容簡介
- 前 言
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第一章 數字也會說謊
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一、數字並不是你看起來那麼龐大
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(一)互聯網上的「大數字」
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(二)教育中的「大數字」
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(三)生活中的「大」數字
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(四)缺乏對比,數字大小未可知
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二、這些數字是捏造出來的
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(一)互聯網造假
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(二)票房造假
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(三)胡亂預測
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三、看穿數字中的「假精確」
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(一)廣告中的「假精確」
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(二)生活中的「假精確」
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四、數字真實,包裝後也會認不出
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(一)你看到的,都是對我有用的
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(二)指鹿為馬,無效的比較
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(三)改一改,數據變了樣
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五、拙劣的數字謊言
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(一)廣告中的數字謊言
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(二)互聯網中的數字謊言
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(三)投資中的數字謊言
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(四)所謂的「公式」
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第二章 風險中的數字陷阱
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一、虛假的「小」風險
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(一)科學中的「小」風險
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(二)金融中的「小」風險
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二、虛假的「大」風險
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(一)科學上的「大」風險
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(二)生活上的「大」風險
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三、風險也分相對與絕對
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(一)科學上的風險
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(二)生活上的風險
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四、科學謠言扎根於數字陷阱
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(一)「大」數字
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(二)風險「相對論」
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(三)關聯不是因果
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(四)毫無意義的比較
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(五)離開劑量談毒性?請不要耍流氓
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第三章 注意:回歸分析也有陷阱
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一、數字相關≠因果聯繫
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(一)醫學上的數字陷阱
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(二)互聯網上的數字陷阱
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二、A和B,哪個是因?哪個是果?
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(一)科學界的因果倒置
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(二)經濟上的因果倒置
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(三)學習上的因果倒置
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(四)廣告上的因果倒置
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(五)教育上的因果倒置
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三、遺漏變量,分析有誤差
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(一)學校考試成績中的數字陷阱
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(二)健康上的數字陷阱
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(三)機率上的數字陷阱
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四、無關變量太多,結果無意義
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五、預測趨勢胡亂分析,結果很可笑
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第四章 統計調查,數字陷阱的重災區
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一、樣本數據不足,離正確結論失之千里
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二、資料不匹配,何談正確結論
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(一)媒體的不匹配數據
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(二)廣告中的不匹配數據
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(三)醫學上的不匹配數據
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(四)公司運營中的不匹配數據
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三、樣本選取錯誤,系統誤差不可避免
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四、人性弱點,被調查者不一定說真話
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五、問題問得好,被調查者才會答得好
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第五章 廣告中的數字陷阱
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一、應徵廣告有貓膩,虛假工資誘人心弦
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二、商品折扣增加40%,你是否心動?
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三、裝修陷阱玩弄低價數字遊戲,你能看清嗎?
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1.展開面積≠投影面積
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2.單位不同,小心有詐
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3.外牆面積與內牆面積
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4.圖紙與預算書中的尺寸要一致
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四、公司產品滿意度99.8%,托兒不少
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五、廣告中的辛普森佯謬
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(一)藥物VS安慰劑
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(二)考試成績
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(三)吸菸與健康問題
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六、數字形式巧變樣,感覺不一樣
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(一)模糊字眼
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(二)「大」數字
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(三)精確數字
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七、價格就怕比,弄得消費者沒主意
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(一)第一個數字
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(二)消費者的中庸之道
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(三)我們只是缺少一個購買的理由
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八、特價房,特價可能只是錯覺
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第六章 互聯網的數字陷阱
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一、婚戀網站陷阱多,機器人帳號遍地開花
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二、互聯網金融,產品收益說得不靠譜
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(一)年化收益率16%?零風險?
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(二)貨幣基金收益8%?
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(三)高收益吸睛,文字遊戲?
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三、你的粉絲究竟有多少是虛假的?
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四、互聯網的KPI,貓膩真不少
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1.用戶註冊數
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2.活躍用戶數
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3.用戶瀏覽數
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五、互聯網上有排行,水分太多不可靠
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(一)品牌榜
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(二)暢銷榜
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(三)信譽榜
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(四)排名應有准入門檻
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(五)網站平台當擔責
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六、直播平台很火熱,貓膩很多扎堆出現
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七、流傳20多年的假數據,是時候拆穿了
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八、互聯網數據造假為何頻頻出現?
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第七章 企事業單位運營的數字陷阱
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一、學校考生真牛掰,你關注上線人數的背後了嗎?
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二、藥價下降了,你覺得醫藥費真的會少嗎?
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三、霧霾減輕了,真的是車輛限行的原因嗎?
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四、電視收視率有那麼簡單嗎?
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(一)收視率的玄機
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(二)收視率為0?
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(三)收視率VS收視份額
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五、上市公司融資額,造假危險且愚蠢
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(一)上市潛力股公司
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(二)上市企業所投公司
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六、高鐵上座率大於100%,有的車廂還沒人?
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七、可恨的標題黨,死亡率可不能這麼對比
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第八章 生活中的數字陷阱
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一、商販找你小錢,先不要著急走開
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(一)賴大頭
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(二)障眼法
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(三)墊秤
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(四)耍秤
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二、步數多,健康也不一定會來
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1.步數≠運動強度
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2.生活步數≠運動步數
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三、有折扣就便宜?可沒有那麼好的事兒
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(一)折扣陷阱
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(二)贈品陷阱
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四、體重減輕,減肥就成功?
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(一)越減越肥
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(二)失戀減肥
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(三)紋絲不動的體重數字
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(四)瘦卻乾癟著
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(五)身材好,體重卻沒變
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五、視力度數就一定可靠?小心近視
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六、葡萄酒看年份,這種常識不可輕信
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七、前面有坑,小心掉入中獎陷阱
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八、二手車看里程數,多長心眼別被忽悠
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第九章 避免數字陷阱有妙招
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一、大數據的困局,N≠所有
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二、大數據,用小規模實驗求證
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三、尋找偏差,不要被權威迷惑
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(一)有意識的偏差
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(二)無意識偏差
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(三)將資料與權威人士劃清界限
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四、問自己,是否遺漏了什麼?
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(一)缺乏比較
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(二)遺漏原因
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五、拆穿偷換概念的把戲
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(一)統計口徑不同
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(二)口頭回答不可靠
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(三)目的不同
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(四)無理比較
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(五)標榜第一
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(六)文字遊戲
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六、用提問將毫無意義的數據打回原形
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