臥底經濟學家的10堂數據偵探課

數字會騙人，相信大家都不意外。但數字本身是中性的，只是人們解讀它的角度不同而已。

假如某國每年有三萬多人死於槍殺，那麼擁槍與反槍枝的人會有不同解讀。擁槍枝的人會說，這些人被槍殺，所以人們要有槍，才能避免被槍殺。反槍枝的人會說，就是可以有槍，所以才會造成這麼多人死亡。

這就叫，一中各表？（硬要扯）

又比如說，據統計，十七到十九歲少女有五分之一曾自殘或輕生。聽起來有點嚇人，但千萬不要被騙。這邊的「自殘」、「輕生」也包含了被訪問時提及「曾經做過」但已忘記何時，以及包含用拳頭打自己、酒精濫用、服用藥物、暴飲暴食…等行為。

所以，搞清楚研究中所謂的「定義」是很重要的。

書中列出了十個原則，除了說明人們如何透過數字來操控意見之外，就是人們對數字本身的看法總是帶有情緒、偏見的。而這情緒與偏見，會回過頭來讓我們忽視看見的事實，將數字以另一種合理、符合我們價值觀、令我們舒服的方式解讀出來。

對於人類的多樣性，不同民族的文化不同，統計這種東西，幾乎很難做到一體適用。一個做於美國的研究，就可能不適用於台灣。一個大部份都是男性的研究，可能加入女性之後，結果就會差距甚遠。因此，看待數字，必需非常小心。

要儘可能化解數字給我們帶來錯誤的訊息，保持開放及擁有好奇心非常重要。

要有開放心態，看見與自己認知不同的事實，不是用既有知識反駁它，而是想到是不是自己的知識系統不完備，進而去探究事實根因。這也就是好奇心。

然而好奇心的產生，並不是與生俱來的。如果我們對一件事完全不知道，不會產生好奇心。如果我們對一件事完全瞭解，也不會有好奇心。

這邊提及一個現象，在《知識的假象》中有提到。書中指出，人們大多會高估自己對事物的熟悉度。比如被問到對沖水馬桶、拉鍊的熟悉度，大部份人都會回答很熟。但如果再針對每一項細問技術細節，比如沖水馬桶的運作原理、出問題時要如何處理，大部份人都回答不出來。 

這就是「知識的假象」。你以為你瞭解，但其實你對細節完全不懂。

我們長久被灌輸了一個理念，也一直相信它。但如果要我們說出這個理念的好，或這個理念的壞，我們說不出個所以然。於是，我們都成了既得利益者利用的對象。

網路資訊假假真真，忙碌工作的我們，能有多少時間一條一條去查真偽，探究細節。在未來生成式 AI 的年代，我們又會被怎樣地教育？

唯有不自滿，認為「信念」是可以被打破及改變，並且時時認清自己的不足，或許可少受點影響吧。