具體描述
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。
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
緒 論 / 001
第一部分 大數據，小數據
1 你的直覺齣錯瞭 / 027
第二部分 大數據的力量
2 弗洛伊德是正確的嗎 / 047
3 數據重構 / 057
以身體為數據 / 064
文字數據 / 076
圖片數據 / 098
4 數字吐真劑 / 105
性的真相 / 112
憎惡與偏見的真相 / 124
互聯網的真相 / 136
虐待兒童和人工流産的真相 / 141
臉譜網好友的真相 / 146
用戶的真相 / 149
我們能處理真相嗎 / 154
5 放大數據 / 161
我們的縣、市和鎮中到底在發生著什麼 / 168
如何填滿我們的每時每刻 / 186
我們的二重身 / 193
數據的故事 / 202
6 世界就是一個實驗室 / 205
A/B 測試三兩麵 / 207
自然殘酷而又發人深省的試驗 / 219
第三部分 大數據：請小心輕放
7 大數據，大框架？其力有何不能勝 / 243
維度的詛咒 / 246
過分強調什麼是可以測量的 / 252
8 數據越多，問題越多？哪些事情不可為 / 259
授權公司的危險 / 259
授權政府的危險 / 267
結 論 / 271
緻 謝 / 285
注 釋 / 291
· · · · · · (收起)
讀後感
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...
評分 評分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...
評分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...
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·...
用戶評價
有趣，在數據處理和挖掘算法方麵沒什麼新玩意兒，搜索行為對選舉結果的提前揭示、A/B測試這類案例也是老生常談，但通過大數據做社會學研究一直是我很感興趣的課題，加上作者對數據價值的本質認識得比較清楚，執行力也相當可觀，所以給四星。大數據的意義不在於其“大”，而是其對專業學科的啓發價值，書中證僞弗洛伊德理論的案例讓人印象深刻，這也是我所理解的，大數據本身不論多熱，相關算法多麼豐富高效，它也仍然是一個工具，如果不能和專業理論融閤産生有意義的研究結論，大數據技術本身就貶值為統計方法的無謂組閤和數字遊戲，炫技的舞颱，這種層麵的討論很無聊。
评分人們之所以（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
评分讀完前20%，有點想放棄瞭，因為這書讀起來既囉嗦又無聊。也許是因為作者提到的那些研究結論彆人也提過，反正我也不記得在哪讀到過類似的瞭，結果就是所有他煞有介事的提齣的各種驚人結論都看起來平平無奇。ps：結論一章作者的自吹自擂，自我標榜真讓人想翻白眼。
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评分*2
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