《拆穿数据胡扯》卡尔·伯格斯特龙

“用数据说话”是互联网时代的通用思维方式，有人说数据不会骗人，真的是这样吗？

让人看不懂的数据分析和神奇算法

莫名奇妙的数学方程

强行联系因果的统计学论文

某些新闻报道或PPT中花里胡哨的图表

我们都曾经或正在被这些东西蒙蔽，却往往毫无察觉，甚至乐在其中！

一些貌似可靠的数据来源，也可能藏着一本正经的胡说八道。比如TED演讲中的统计数字、《纽约时报》等媒体报道的大数据分析新算法、甚至是医学期刊中的诊断数据……虚假信息都有可能鱼目混珠，而你能分辨其中哪些是真正有用的信息，哪些只是胡扯吗？

对此，华盛顿大学专门开发了一门尚未开课即爆满的公开课，而这本书正是源自这门引发热议的课程。

两位作者花了多年时间研究打着数学和统计学幌子的胡扯，犀利幽默地对它们分门别类一一剖析，帮助我们培养批判性思维，有效分析海量数据和观点，拆穿无用数据的精致伪装，在信息时代做个游刃有余的明白人。

话说回来，除了教会你如何识别数据胡扯，当你迫不得已需要胡扯时，它也会成为一本实操性强的工具书呢！

《拆穿数据胡扯》

作者简介

卡尔·伯格斯特龙（Carl Bergstrom）

美国华盛顿大学生物学系教授。他研究流行病如何在人群中传播，以及信息如何大规模地在生物和社会系统中流动——从细胞内对基因表达的控制到社交媒体上错误信息的传播。他最为人所知的是跨界整合自然科学和社会科学思想的能力，特别是在信息研究领域造诣很深。2010年以来，他发表了多篇前瞻性的文章，涉及信息科学、计算机科学、控制论、进化生物学、信息论、科学哲学、物理学等方面。其中有很多都发表在《自然》《科学》《美国国家科学院院刊》上。

杰文·韦斯特（Jevin D.West）

美国华盛顿大学信息学院副教授、公众知情中心主任。

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