如何一本正經地胡說八道，多列數據就行了丨蝌學薦書
早間新聞說上個月的消費指數上升了n個點；
手機上跳出實時的股票漲跌，順便可以看一下上市公司的年報以判斷股票前景；
工作例會上，你使用的數據PPT模板讓展示更加美觀有趣，獲得老闆好評；
……
如今我們每天、每時、每刻都被各種數據包圍、淹沒。這些信息有的只是作為日常生活的點綴，大可一笑了之；而有的則會成為決策的依據，變得舉足輕重。
我們信任數據，認為數據總是客觀情況的客觀反映。可真的如此嗎？
胡扯的視覺把戲
「大鴨子」是一個養鴨戶於1931年建造的鴨子形商店，如今已經成為一個受人喜愛的地標。
「大鴨子」，位於美國紐約長島佛蘭德斯
但是作為一座建築，大鴨子並沒有什麼特別的功能。在建築理論中，它已經成為形式優先於功能的標誌，「鴨子」也由此成了裝飾超過用途的建築的代名詞。
國內最為著名的建築「鴨子」之一——福祿壽酒店
相似地，形式大於數據的圖形就可被稱為「鴨子」。
《今日美國》是製造數據可視化「鴨子」的先驅之一。上圖顯然可以代表《今日美國》的風格。
下面這個圖形的設計者用兩個餐叉的尖齒代表條形圖中的條形。
這樣做有什麼壞處呢？壞處很多：
條形是圖形中承載信息的部分，但它們在這張圖中只佔了很小一部分空間；
傾斜的角度也會引發爭議，因為我們不習慣解讀這種角度的條形圖；
兩把餐叉並排，但底部水平線並沒有對齊，容易造成錯覺；
幸好數值被寫出來了。但如果必須依靠數值來解讀圖形，為什麼不直接用表格避免前三個壞處呢？
我們說胡扯就是公然無視事實和邏輯連貫性，企圖通過分散注意力、震懾或恐嚇來說服或打動受眾。但可愛有什麼不對嗎？其實「鴨子」真正讓我們擔心的原因在於，試圖裝得可愛會讓讀者更難理解它表示的數據，逐漸變成胡扯。
比如這張圖，創意可嘉，但是把一個餅形圖扭曲成羊角，只會在讀者對這些數量進行視覺比較時增加難度。
數據可視化的「鴨子」只是有胡扯的影子，那麼被我們稱為「水晶鞋」的那一類數據可視化就是完美的胡扯。
「水晶鞋」是將一種類型的數據硬套上用於展示另一類數據的視覺形式。這樣做的目的是借用好的可視化形式的權威性表現自己的權威性，完全不考慮數據本身與形式的兼容性。就像格林兄弟的原版《灰姑娘》故事中，繼姐為了穿上水晶鞋切掉了腳趾，削平了腳後跟。
其中最被濫用的形式之一就是地鐵線路圖，它甚至引發了元層級的評論——「以地鐵線路圖作為象徵的地圖的地鐵線路圖」。
以地鐵線路圖作為象徵的地圖的地鐵線路圖
另一種流行的圖表形式是帶標籤的示意圖。這種圖的「重災區」之一，就是PPT。
誰沒用過幾個看起來豐富、有趣又清晰的PPT模板呢？或者自創一些可愛的模型，就像這隻獨角獸。
然而圖表上的標籤毫無道理可言。前肢與「機器學習」和「可視化」有什麼關係？為什麼「R編程」與後腿有關呢？右後腿為什麼沒有加標籤？為什麼頭部的「分析型思想者」指的是一種人，而身體的其他部分指的是技能？……
類似的還有：
「幸福與筆」
「老師的自行車」
扭曲的數字黑箱
有一種更接近純粹胡扯的現象——數學濫用，而且它並不罕見。
數學濫用（Mathiness）指的是那些看起來都像是數學表達式的東西，但它們和數學可以說是毫無關係。
比如信任方程：
按照這個方程，當自利感降到最低時，信任度就會非常高，那麼我們是不是應該根據拋硬幣的結果決定一切呢？畢竟硬幣真實可靠又不會自私自利。
又如「一年中最悲傷的一天」（一月的第三個星期一）的公式：
W代表天氣，d代表債務，T代表聖誕節以來的時間，Q代表放棄新年決心以來的時間，M代表幹勁不足，Na代表採取行動的必要性。（不清楚D在公式中代表什麼。）
看起來多麼像是一種嚴謹的數學方法！但它到底是什麼意思呢？這些量如何測量，單位又是什麼？如果只是要表達正相關還是負相關，那麼大可不必採取這種形式，它不但無用，還會讓人費解。
拆穿胡扯，你需要一些技巧
辨別可能的胡扯的最終目的，是指斥胡扯。然而清除胡扯的代價要遠遠高於製造胡扯，哪怕真正符合科研方法論的論文也是如此。伯格斯特龍和韋斯特就藉助一個精彩的駁斥案例，反證了這種「高端胡扯」的屏蔽性與危險。他們給這種方法取名為「令人難忘駁斥法」。
於是一份標題為《通過死大西洋鮭魚研究人類神經活動：論多重比較校正的重要性》的學術牆報登場了。你沒看錯：一條死鮭魚。
這是一個故意為之的愚蠢實驗。研究人員跟那條死魚交談，還給它看了人們在不同社交環境中的照片。結果令人震驚。當鮭魚被問及人們的情緒時，影像顯示它腦幹的幾個區域表現出來的活躍性高於它在「休息」時的活躍性。
這還只是對人類社交場景的「反應」，想像一下，如果這條鮭魚被問及鮭魚的情緒，這些區域會多麼明亮。
要麼是我們在死魚認知方面取得了驚人發現，要麼是我們未經修正的統計方法出了問題。
指斥胡扯不只是為了增強自信，它還是一種道義上的責任。正如我們在開頭所說，世界充斥著各式各樣的胡扯，有些是無傷大雅的，有些是小麻煩，還有一些甚至很有趣，但很多胡扯會給科學的誠實和生死攸關的決策帶來嚴重的後果。
「數據成了新式胡扯的殺手鐧」。但我們絕不否認科學是理解物理世界的一個成功的標準手段。不管我們抱怨什麼，不管我們發現了什麼偏見，不管我們遇到什麼問題，不管我們說了什麼廢話，科學最終還是會成功的。
2018年，復旦大學開設了一門新的通識課程，邀請學校多個專業的教授對學生每天可能接觸到的信息進行「真偽鑒定」，向學生闡述什麼是「偽科學」，一經開課便節節爆滿。
這門名叫「似是而非」的新課並非復旦大學首創，它的靈感來源於美國華盛頓大學的「拆穿胡扯」（Calling Bullshit）公開課。這門課由生物學教授卡爾·伯格斯特龍和信息學副教授傑文·韋斯特聯合主講，他們從邏輯和傳播渠道的角度揭開數據偽科學如何產生與傳播。課程信息一掛在官網就被搶光名額。
這兩門課如此火爆是因為：識別數據陷阱，已然成為當代生活的剛需。數據信息真的可以為「偽科學」操控，雖然我們已經能夠識別出披著「震驚！」外衣的老式胡扯，但它們分裂出來的新亞種令人眼花繚亂。
伯格斯特龍和韋斯特將這些把戲統稱為「胡扯」，這門教大家識別並指斥胡扯的課程廣受好評，講義的衍生書籍保留了課程辛辣的原名，中文版便是《拆穿數據胡扯》。
《拆穿數據胡扯》中信出版·鸚鵡螺
希望本書能幫助你面對衝擊，將事實與虛構區分開來。
福利來啦
本期贈書活動規則：
在文末留言，截至2022年3月28日24:00，評論處的1樓、2樓、3樓（點贊數需超過30）將獲得《拆穿數據胡扯》1本。獲獎名單將在下期「蝌學薦書」中公布。
恭喜@涼涼暖暖 獲得《癌症傳：眾病之王》1本。
END
責編/小西途說
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