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《数据的假象:数据识读是深度伪造时代最重要的思辨素养,聪明决策不被操弄》-PDF MOBI EPUB Kindle 电子书下载 – 卡尔.T.伯格斯特姆(Carl T. Bergstrom

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英文原版:《Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World》PDF MOBI EPUB

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中文简体:《拆穿数据胡扯:信息驱动世界的生存指南》PDF MOBI EPUB 

本书中文简体译名为《拆穿数据胡扯:信息驱动世界的生存指南》

封面 Poster
《数据的假象:数据识读是深度伪造时代最重要的思辨素养,聪明决策不被操弄》-PDF MOBI EPUB Kindle 电子书下载 – 卡尔.T.伯格斯特姆(Carl T. Bergstrom)/ 杰文.D.威斯特(Jevin D. West)Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World 下载
《数据的假象:数据识读是深度伪造时代最重要的思辨素养,聪明决策不被操弄》
《数据的假象:数据识读是深度伪造时代最重要的思辨素养,聪明决策不被操弄》-PDF MOBI EPUB Kindle 电子书下载 – 卡尔.T.伯格斯特姆(Carl T. Bergstrom)/ 杰文.D.威斯特(Jevin D. West)Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World 下载
Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World


简介 Intro

《数据的假象:数据识读是深度伪造时代最重要的思辨素养,聪明决策不被操弄》<Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World>—— 卡尔.T.伯格斯特姆(Carl T. Bergstrom)/ 杰文.D.威斯特(Jevin D. West)


☆ 三位诺贝尔奖得主重磅推荐

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高度量化时代,数字绝对更会骗人,骗更大!

统计、图表、懒人包,常是理性装扮的鬼扯,

点赞、分享、演算法,助长类事实疯传成祸。

掌握数据的底层逻辑,洞悉科学量化包装术,

资讯批判思考力,是最强自我保护力!

★ 经汇率调整,敝公司绩效最佳的全球型基金在过去九年中有七年优于大盘。

★ 儘管在统计上未达显着,本研究结果凸显此标靶质子治疗具临床重要之效果量,挑战了现行的治疗典範。

类似上面的叙述,你可能也看过,是不是跃跃欲试?

别兴奋得太早。你发现了吗,上面的叙述完全没说收益表现的调整方法究竟是什么?有几档基金表现不如大盘?差多少?九年中有七年表现优于大盘的是同一档基金吗?另外,具临床重要性却未达统计显着的研究结果,到底代表什么?

数学、统计与科学都是理性、客观、精确的代表,

但也是资讯时代更容易操弄人心的骗术,而且更难被识破!

有图有照片不一定有真相,数字表格简单清楚其实更容易藏猫腻,

大数据陷阱多多更容易扯大谎。

如何侦测科学鬼扯?如何识破数据资料不合逻辑的破绽?

是现在深度伪造时代非常重要的自保能力。

两位作者在华盛顿大学开设同名课程,受到极高的讨论和迴响,他们运用统计与生物学领域的专精知识和经验,以生动幽默的方式,拆解取样偏误与数据资料数位化混淆视听的案例,检视我们的生活多么容易受到各类数据假象的影响。只要善用本书的思考方式,人人都能察觉资料有问题,拆穿假象:

◎ 图表可能误导:正统图表看来无趣又复杂,如果刻意将纵轴上下颠倒,柱状图的条形不从0点开始呢?大众可能被误导而不自知。媒体只想提高点击率,有趣或吸引注意力比正确性重要。

◎ 数字会说谎:有可能算错数量、小型取样无法精确反映整体的特性、推算的程序与方法有误,帮原本薄弱的主张建立可信度,成为散播谣言的载具。

◎ 资料扭曲事实:新闻宣称,科技公司市值在发布财报后,蒸发千亿,还附上近四天股价走势图,若拉长至五年期来看,公司表现并不差。谣传电视台因取消高收视节目而股价大跌,但是股价跌是在节目取消之前,节目收益是总营收的0.1%,有可能造成股价重挫2.5%?

◎ 机器可能出错:电脑可以分辨狼和哈士奇?演算法并非注意两者的面部特征,而是从狼和雪景一起出现来判断,但如果是在雪中的哈士奇呢?人工智慧的判断会出现偏误。

关键词:数据的假象:数据识读是深度伪造时代最重要的思辨素养,聪明决策不被操弄;[美]卡尔·伯格斯特龙 / [美]杰文·韦斯特;

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读者评论 Readers\’ Comments

疫情让人郁闷,读书的欢乐多半来自本书。远离量化研究的文科生务必抽空看下,防止被骗。

生活中充满了数据的胡扯,很多是不需要拆穿的,比如人均收入、幸福指数啥的,因为我们有自己的感受。那么其余的呢,突然冒出来不懂的领域的科学数据呢,往往就直接接受了,这时我们就需要拆穿胡扯的能力。

信息泛滥,真假参半的互联网世界,需要时刻提高警惕,对人,对物,对观点,对自己。

书中的一些案例很有趣,作者文笔很好,可以把枯燥的数学知识讲的很生动。不能迷信数据,因为数据是被人收集、分析和呈现的,难免会存在一些偏向。

这书都起来很快,因为大部分东西看了前面很容易预测下面要说啥。但是这本书的文风就是我的那杯茶 ,理性中带着强烈的情感,用及其逻辑性的描述有力地diss了许多argument。不错!

干货很多,作者自我认知清醒甚至能拿自己当反例。教你分辨日常和网上的BS(图表误导、数据带节奏、逻辑谬误、数学滥用、选择偏见、科学研究易感性?)

作者 Author

卡尔.T.伯格斯特姆(Carl T. Bergstrom)


演化生物学家,华盛顿大学生物系教授。

研究领域:研究流行病的传播方式,以及资讯如何在各大规模生物与社会系统中流动、生物如何相互交流,以及社交媒体如何改变社会。

杰文.D.威斯特(Jevin D. West)


华盛顿大学资讯学院副教授,华盛顿大学知情公众中心负责人,数据资料实验室(Datalab)副主任,eScience研究所数据科学教育召集人。

研究领域:科技对社会的影响

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