还世界原本的模样——读《魔鬼经济学》有感
建筑与测绘工程学院教师 麻天骁
请用数据说话
大象危险还是鲨鱼更危险？
马和汽车作为交通工具哪个更环保？
酒后驾车和酒后步行哪个死亡率更高？
……
我们大部分人会想当然的认为答案分别是鲨鱼、马和酒后驾车。如果我说答案不对呢？我们很快就会陷入到无尽的争论之中。这很好办——请用数据说话。
“请用数据说话”是我读完《魔鬼经济学》最大的感受。或者说，没有数据作为支撑，多么激烈的辩论都会显得苍白无力。没有数据支撑，很快就会陷入“公说公有理，婆说婆有理”的境地。这是所有文科思维的悲哀，更是理工科思维的悲哀。
根据数据统计，鲨鱼平均每年攻击致死的事件为5.9起，而人们印象中憨厚可爱的大象平均每年会造成至少200人丧生；正是被我们今天深恶痛绝的汽车的发明，解决了几十年前因大量使用马车而造成的马粪横流的公共卫生问题；下次你的朋友醉醺醺的离开你们的聚会时，如果他选择步行回家，请务必阻止他。因为酒后步行导致的死亡率，是酒后驾车导致的死亡率的5倍。
在强大的数据支撑下，我们对得出的结论几乎无可反驳。记得有一个电视节目请了三位嘉宾解释为什么15万只免费避孕套在奥运村一夜之间就用完了？而实际的运动员只有1.5万人。三位嘉宾就从人性的角度，从妓女合法化的角度，从运动学的角度，甚至从进化的角度来阐释这个问题。而所有的嘉宾都没有意识到数字背后存在着最基本的常识性错误——即使是运动员，这个使用量也是可能的。真实情况是由于避孕套上印上了奥运会的标志，很多运动员觉得有纪念意义，就开始哄抢，导致了我们看到的那组数据。
看来仅有数据的支撑还远远不够……
请用数据来分析
我们依然沿用上面的例子。三位嘉宾的失误首先在于没有意识到数据背后的逻辑。做一个简单的除法就可以知道这个逻辑多么可笑。而在没有进行数据分析的情况下，妄下结论，评判人性，满腹牢骚更是要不得。
无论是学校的老师，还是单位的领导，都不厌其烦地强调安全问题。例如，人离开后一定要关掉电源，拔掉充电器，否则容易引起火灾。你注意这个词“容易”！这样一个表示程度的词语在数据面前完全没有说服力。我试图去搜索相关数据，但并未找到由未拔出充电器引起火灾的概率或者统计数据。这让我着实为难。从防患于未然的角度，从领导的角度，从老师的角度，从环保的角度，从电学的角度，我们都能讲的通出门之后要拔掉充电器的道理。但是，在看完《魔鬼经济学》之后，我不知不觉的形成了“用数据说话”的思维习惯。
后来又想，假设未拔出充电器引起的火灾占所有楼宇火灾的十万分之一，那我们应该如何去说服那些不重视安全的人呢？比如，有朋友说，那么多人闯红灯没事，为什么你就非要说我闯红灯会有事呢？其实，安全无小事，即使在小的概率，只要发生在你身上，那你就是100%的受到伤害。这也是数据分析。
数据也会说谎
最新一期的微信公众号影响力排名，“天骁说”首次挤进了前十。其中有一篇文章也斩获了第九名的好成绩。但这些数字就能说明我的水平提高吗？再继续分析，排名的提高，首先和系统算法有关。有篇文章阅读和转发量特别高。而我自己知道，那片文章的排版是最烂的。可为什么阅读和转发量那么大呢？
再往下分析，这篇叫做《我们不该活的那么“有用”》的文章阅读量高达1400+，转发次数100+。真正的幕后“黑手”是一位行业大咖。
所以，仅以此排名的进步并不能说明什么。而如果长期关注榜单就会发现前十名的公号基本常年霸占席位，和主观的结果一样，他们确实是行业的大咖。一篇文章的阅读量顶我一个月所有文章阅读量的总和。
这说明，数据会说谎，但大数据不会。
比数据更重要的是思考
再有用的数据放在你面前，你自己不会从中发现宝藏，白白浪费机会，又能埋怨谁呢？
著名的幸存者理论就是很好的例证。
如果在战争中，返航的战斗机尾翼和机翼都大量中弹，是否说明应该加强尾翼和机翼？你注意，我们能够拿到的中弹数据都来源于安全返航的飞机，但未返航的飞机呢？这种无法重复、无法验证的实验，只能通过计算来确定飞机未返航的原因。实际上，在这个案例中，我们看到的数据已经是被筛选过的。这就好比，很多人会说某某某没读书也成为了人中翘楚，而你又是否注意到那些读书的人有多少成为了人中翘楚呢？
被动接受，懒于思考成了我们生活的常态。无论数据是否充足我们都应该认真思考，任何一件事情背后隐藏着什么样的逻辑。比如：
我不想这样，但是我的父母觉得这样做是对的；
领导为什么把这个任务交给我来完成，他一定是跟我过不去；
办公室卫生脏乱差是这么多年的常态，我才不要改变；
……
如果把上面的问题换成需要数据来回答的问题，或许我们可以具备和都伯纳一样的思维方式：
父母坚持的真正原因有哪些？
这项具有挑战性的任务对我多大的价值？如果我不做有多大的损失？
脏乱差的办公环境对于我们自身有多少种直接危害？
……
当你真正想用数据回答这些问题的时候，你会发现世界没有我们想象的那么好，也没有我们想象的那么坏。它那么有趣，那么生动，那么活泼。与其对世界原本的模样一知半解，不如现在就开始改变、开始思考，还原世界原本的模样。
我们来做一件很有趣的事。尝试用数据替代文中的斜体字，你是不是和《魔鬼经济学》的作者都博纳一起开始较真了？我把这叫乐趣。嗯！也就是你说的钻牛角尖。
