图书标签: 大数据  心理学  社会学  英文原版  big.data  社科  economics  经济   

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看了半本，感觉就那样吧，举了一些例子，告诉你一些反直觉的东西，最后从Google的检索数据中挖出一些pattern。

The next Kinsey will be a data scientist. The next Foucault will be a data scientist. The next Freud will be a data scientist. The next Salk will very well be a data scientist.

大数据将为社会科学带来一场革命，就像显微镜和望远镜彻底变革了自然科学那样

a collection of economics/big data anecdotes. Correlation doesn't imply causation, but "sometimes" correlation helps us detect underwater oddities, reveal truths, or make good enough predictions 缺颗星因为不够严谨

FB最初上线news feed的时候，遭到用户的口诛笔伐：too creepy, too stalker-esque. 但是扎克伯格说其实用户喜欢这个功能，他们表面上说不喜欢，实际上会用得更多。后来的确如此。 ——这本书里充满着大数据会/不会说谎的小故事。 读的过程中一直觉得作者写得很危险，虽然很多真相counterintuitive，但作者给出的其他解释，还是应该更仔细去考量吧？读完回头一看，发现框架不错，他知道自己要写什么，思路清晰。也就是说，其实作者没有把所有细节都罗列出，所以显得不严谨。 读这本书有两种选择：大众心理向或大数据向……作者是利用前者吸引注意力，但其实精华和最有意思的部分在后者。(所以我认真想了想，那本Algorithm to live by也不应当当成心理的猎奇。)

这本书也是讲大数据的，和同类的书相比，也基本没有太多的新货，基本断断续续翻着翻着就看完了，不过还是稍微总结一下： 1. 大数据和common wisdom，common wisdom相对来讲都是小数据，虽然通常有效，但是存在明显的bias，因为人往往会夸大自己的经验，低估自己没有经历过的事...  

Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are 首先说明一下作者，为什么用“人人都在说谎”作为书的标题? 作者自己在书籍中的最后部分解释道：通过这个书名，我主要想说人们之所以（对朋友、对调查、对自己）都说谎，是为...

精英日课解读: 1.搜索引擎提供了一个可以窥探人们心里到底在想什么的窗口。 如:奥巴马当选总统，不是因为美国没有种族歧视，也不是因为种族歧视对选举的影响很小，而是因为奥巴马和民主党在其他方面的优势实在太大！ 如: 你如果去加州的那些大学作报告，比如说去伯克利，听报告...