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人人都在說謊

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賽思·斯蒂芬斯--達維多維茨
中信齣版集團
鬍曉姣
2018-11
328
58
精裝
9787508693873

圖書標籤: 數據分析  社會學  大數據  統計  互聯網  心理學  經濟學  趨勢   


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发表于2024-05-15

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圖書描述

有多少人買瞭書真正看完瞭?

你朋友的酒量有他說的那麼大嗎?

父母是否暗自喜歡男孩兒多於女孩兒?

電影裏暴力鏡頭增多會導緻犯罪率升高嗎?

種族歧視在現如今的美國還嚴重嗎?

特朗普的勝利有徵兆嗎,什麼促成他贏得瞭大選?

……

你知道問題的答案嗎,直覺會怎樣告訴你?

作者賽思·斯蒂芬斯--達維多維茨是一位前榖歌數據科學傢和專欄作傢。他的研究發現,世界充滿瞭謊言,人類或齣於善意或齣於惡意,無時無刻不在說謊。對於以上以及類似的很多問題,傳統的統計調研方法得齣的結論很多是錯誤的,誤導瞭我們的認知。

但是,人們往往在一個地方放下戒備、吐露心聲,那就是互聯網。每一次搜索、每一次點擊、每一次停留、每一次關閉……在綫生成瞭大量的數據,暴露著你的真實想法、欲望、恐懼和職業,而海量的數據形成的真實而龐大的數據寶庫會總結齣意想不到的結論和趨勢。

在這本應時的力作中,作者從一個個備受關注的話題切入,用他獨特的數據分析方法得齣瞭很多顛覆認知的結論。很多問題的答案正暗藏於看似沒有關聯的因素中,很多直覺和經驗給齣的答案與事實相差韆裏,大數據被閤理使用其實比數據庫的大更重要……作者廣博的知識麵將從多個層麵拓展我們的認知邊界;書中生動有趣的描寫讓你不想錯過任何一個細節。

有媒體評論,這本書融閤瞭《信號與噪聲》的閤理分析與《鬼纔思考術》的腦洞。它以一個引人入勝、充滿啓迪和智慧的視角,巧妙洞察我們現在可獲得的大量信息,為我們提供瞭實用的數據分析方法,同時也揭示瞭深深埋藏在數據背後世界本來的樣貌。對於想要通過數據瞭解和分析人類行為與社會的人而言,這本書精彩不容錯過。

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著者簡介

《紐約時報》的-專欄作者,沃頓商學院客座講師,前榖歌數據科學傢。他在斯坦福大學獲得哲學學士學位,並以美國大學優等生的身份畢業,之後獲得哈佛大學經濟學博士學位。他用新的大數據源揭示瞭不為人知的行為和態度,這一研究發現登上瞭《公共經濟學》雜誌和其他著名刊物。現居紐約市。


圖書目錄


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用戶評價

評分

“我是一名互聯網數據專傢,每天都會跟蹤記錄人們瀏覽網頁時留下的數據痕跡。根據人們點擊的頻度,我努力解讀他們真正想要的、真正要做的和他們的真麵目。” “榖歌數據的功能在於,人們會嚮這個巨大的搜索引擎傾吐他們不會告訴任何人的事情。” ”你不見得總是需要大量的數據纔能得到重要的發現,你需要的是正確的數據。榖歌搜索如此有價值的一個主要原因不是這些數據的量有多大,而是人們對榖歌很誠實。人們會對朋友、愛人、醫生乃至他們自己說謊,但在榖歌網站,他們可能會分享令人尷尬的信息”。 作者曾經在Google擔任數據專傢,書中根據搜索引擎的大數據,分析瞭網民的搜索現象,有點大跌眼鏡。講到瞭一些色情相關的案例,比較有意思,但其他的案例,基本是和美國本土相關,就沒那麼引人入勝瞭。無論如何,用數據說話總是沒錯的。

評分

講瞭許多人在接受采訪的時候還是會說謊的,人們還是在乎自己的形象的,但是不會對搜索引擎說謊,以及由此引發的作者的試驗、思考(大部分是性的方麵)

評分

二重身的延展讓人細思極恐。

評分

其實大數據沒有書本最後說得那麼未來可期,至少在基於本書所展示的研究方法來說。但是涉及到的數據處理的睏境的點很有意義,值得我們注意數據所反映的邏輯應該如何正確分析

評分

人們之所以(對朋友、對調查、對自己)說謊,是為瞭讓自己看起來更好一些。這個世界也在通過嚮我們提供錯誤誤導性的數據對我們說謊。通過巧妙地運用自然試驗,我們可以發現什麼是真正有用的,什麼是無用的。這些試驗證明瞭大數據能夠替代猜測、傳統智慧,當我們憑藉親身經曆來判定這個世界的運作模式時,通常都會齣錯,雖然數據科學方法是具有直覺性的,但其結果多是反直覺的,數據科學采用既具本能性又具直覺性的人工流程並嚮其注入更多功能,我們可能會看到這個世界的運作方式與之前想象的完全不同。本書作者作為數據科學傢通過分析搜索瀏覽數據,瞭解人們真實的意圖和欲望。事實證明,人們藉助互聯網搜索各種信息行為本身就是信息,它真實反映瞭人的想法、欲望、恐懼,通過對大數據的分析,真實世界與我們想象的世界也許有著天差地彆的顛覆性認知差異

讀後感

評分

在点开这篇推送文章之前,你估计刚刚刷完朋友圈:小甲又去国外出差了,小乙又去吃了一个网红下午茶,小丙又在秀恩爱。也许你正想翻个白眼,感叹为什么别人的生活都比自己的风生水起。 先别急,你有没有想过其实朋友圈充满了谎言?小甲也许刚刚被老板骂,小乙的下午茶可能其实...  

評分

評分

大数据正在改变社会科学,正如显微镜彻底改变了医学一样 很多人都觉得大数据已不再像一年前那样光鲜。希拉里·克林顿败给特朗普之后,矛头大多指向了她那个备受吹捧的分析团队,因为他们没能发现中西部各州发出的警告,致使她与总统之位失之交臂。但根据前谷歌数据科学家赛斯·...  

評分

这是一部有意思有新意的作品,讲了些反直觉的东西。作者10多年前很欣赏李维特《魔鬼经济学》,他把此书定位成《魔鬼经济学》的进阶版,缺点是有些碎片化,主题很杂,好处则是简单易读。 作者利用一些谷歌的搜索的结果、维基百科、Facebook资料等大数据来探秘大众内心的一些真实...  

評分

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