人人都在说谎

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赛思·斯蒂芬斯--达维多维茨
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序 言 / V
绪 论 / 001
第一部分 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
· · · · · · (收起)

具体描述

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。

用户评价

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##人人都在说谎,但不是刻意说谎;搜索比推荐系统更能获取用户最本真的需求;诚实是个哲学问题,不是道德问题

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##有点水,好多问题谈得挺浅的,不过作者对数据的敏感度还是值得学习。P.S.翻译太差了,把Warton硬生生安到“宾夕法尼亚州立大学”那去了可还行...

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##数据时代的到来也许真的对社会学产生巨大的影响。

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##有趣,在数据处理和挖掘算法方面没什么新玩意儿,搜索行为对选举结果的提前揭示、A/B测试这类案例也是老生常谈,但通过大数据做社会学研究一直是我很感兴趣的课题,加上作者对数据价值的本质认识得比较清楚,执行力也相当可观,所以给四星。大数据的意义不在于其“大”,而是其对专业学科的启发价值,书中证伪弗洛伊德理论的案例让人印象深刻,这也是我所理解的,大数据本身不论多热,相关算法多么丰富高效,它也仍然是一个工具,如果不能和专业理论融合产生有意义的研究结论,大数据技术本身就贬值为统计方法的无谓组合和数字游戏,炫技的舞台,这种层面的讨论很无聊。

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##读完前20%,有点想放弃了,因为这书读起来既啰嗦又无聊。也许是因为作者提到的那些研究结论别人也提过,反正我也不记得在哪读到过类似的了,结果就是所有他煞有介事的提出的各种惊人结论都看起来平平无奇。ps:结论一章作者的自吹自擂,自我标榜真让人想翻白眼。

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##有点水,好多问题谈得挺浅的,不过作者对数据的敏感度还是值得学习。P.S.翻译太差了,把Warton硬生生安到“宾夕法尼亚州立大学”那去了可还行...

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##在全球任何一个被网络覆盖的角落,隐私都会变成一种奢侈品。

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##有趣,在数据处理和挖掘算法方面没什么新玩意儿,搜索行为对选举结果的提前揭示、A/B测试这类案例也是老生常谈,但通过大数据做社会学研究一直是我很感兴趣的课题,加上作者对数据价值的本质认识得比较清楚,执行力也相当可观,所以给四星。大数据的意义不在于其“大”,而是其对专业学科的启发价值,书中证伪弗洛伊德理论的案例让人印象深刻,这也是我所理解的,大数据本身不论多热,相关算法多么丰富高效,它也仍然是一个工具,如果不能和专业理论融合产生有意义的研究结论,大数据技术本身就贬值为统计方法的无谓组合和数字游戏,炫技的舞台,这种层面的讨论很无聊。

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##大数据分析实际应用好书。

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