千万别相信数据|
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我们刚才说过，你需要尽量收集数据以及其他数据来支撑你的理论和世界观。但现在，我们要让你怀疑数据！就像刚认识的人一样，在你不了解他之前，千万别相信他。对于出现在你面前的数据，不要根据表象来判断。你不能信任数据的原因有几个：人们有时会用数据说谎，或者曲解数据，以达到其他企图。如苏格兰诗人兼批评家安德鲁·朗格（Andrew Lang）所说：“统计资料之于不成熟的预测者，犹如路灯之于醉汉——其用途不过是用来支撑而不是照明。”数据也会过时，然后丧失正确性。数据也可能不是好的例子（比如，它可能无法表示某人正欲描述的人口数量）。对数据采取批判性态度是正确的，尤其是遇到那些令你吃惊的数据和不符合逻辑的数据时。针对呈现在你面前的数据，对它们保持怀疑，了解更多关于它们的背景才是最大的确信。说具体一些就是，你要在以下三方面对数据保持怀疑：
关联性。呈现在你面前的数据要与其所要解决的问题相关，并能代表它们应该代表的群体。如果数据不能对问题做出回答，那么它们就是没有意义的。
准确性。如果数据与问题相关，却不准确，那么你就要学会放弃。通过询问是谁提出的数据，这个数据是如何产生的，就能评价数据的准确性。没经过信任测试的数据是没有价值的。
正确的解释。即便数据是准确的，但如果解释数据的方法不对，那么它们也会令人误解。尤其是那些对将来有规划的人，他们往往会故意曲解数据。让我们来看这样一个例子，同样的数据以某种方式解释最能支持偏见：
《新闻周刊》的评论家对一本名为《贤内助》（The Better Half）的书做出了评论。这是一本关于妇女参政权论者的书籍。在文章最后，评论家写了一番发人深省的话。他说，他想知道，美国女权运动先驱苏珊·安东尼（Susan B. Anthony）和其他妇女参政权论者如何看待这样的现象：在美国妇女解放50年后，哥伦比亚大学的社会学家发现，在22个妻子中，只有1个投了与丈夫不同的票。
一位读者写道：“女权运动的道路是漫长的。如果你这样想，美国妇女解放后不到50年，在22位丈夫中，只有1位敢和他的妻子投不同的票，那么我觉得她们会备感欣慰。”
总之，你应该不断询问呈现在你面前的数据是否对你迫切地想要了解的问题给出了正确的解释。