数据会说谎的真实例子有哪些
作者：互联网
哈喽大家好，我是可乐
周日参加了知乎的一个线下活动——快闪课堂
主题：数据会说谎吗？
主讲人：程毅南
为了避免遗忘，所以将内容整理并附带我自己的理解，和大家分享。
主要分享了如何收集到真实的用户数据并用好这些数据。
我们为什么需要数据
我们为什么需要数据，因为要决策，更准确地说，要科学、准确地决策，并解决实际问题。
什么是科学地搜集数据
- 世界客观存在，但需要人去发现和认知
在这个大数据时代，每时每刻都在产生大量的数据，如何从这么多数据里发现有效数据并进行科学地决策，是我们重点关注的问题。
- 数据是连接客观世界和主观认知的桥梁，但修桥是个技术活
数据客观地存在，人们对数据的解读各有千秋，就像一千个人的心中有一千个哈姆雷特一样，不同的人对同一份数据可能都会有不同的说法，后面会举例。
搜集数据有什么难处
获取数据不难，但是获取真实、有效的数据，确实没那么简单。比如：
- 人的想法和感受很难丈量
一个简单的情侣交流问题，就可以知道人的想法和感受是很难丈量的，请看下面例子：
小茗同学：我爱你
可乐：你有多爱我
为什么我爱你很难回答，因为
- 爱的程度无法用工具测量
- 用得分或数字表达，都极易失真，缺乏信度
- 爱的状态本身就不稳定，但是测量时的状态却很重要
- 爱的感受可以对比参照（前女友，你妈），但…
- 你可以用优美的情话来比喻，但这考验的就是语文能力，缺乏效度。
测量不准有什么问题
- 造成决策失误
举三个测量不准导致决策失误的栗子
- 感情被骗
比如上面的 我爱你 的案例，对小茗同学是否爱可乐这件事情如果测量不准，很可能导致可乐遭受严重的情感诈骗事件。
- 美国大选民调翻车
2016年特朗普当选，是美国民调的滑铁卢，2020年差点又翻车。
- 对开放二胎的决策
开放二胎后，人口增量显著低于预期，中国适龄人群的生育意愿到底怎样，依然是一个有挑战的问题。
- 对世界产生认知偏差
测量准确到底有多难
举3个比较难以获取真实数据的例子
- 美国大选民调
对于美国大选的预测，大家一直以来都津津乐道，2016年，民调预测希拉里会赢得大选，结果我们都知道却是特朗普上台，今年虽然整体上民调显示拜登的支持率较高，但在一些摇摆州的预测上还是打了脸。
所以把数据测量准确这件事情还是很难的。当然对于民调这种问题，结果不准确更多地可能还是取样的偏差？
- 如何了解某种难以启齿的行为的渗透率
如家庭暴力、偷窃、出轨等难以启齿的行为，如何了解它们的渗透率？
实际报案的、被警察抓获的、被他人发现的来这只是一小部分人，或者你可以说是幸存者偏差，到底有多少人有过类似的行为？
我们可能会想到通过以下方式来获取：
- 网络问卷调查。成本低，也无法核实用户身份，但也因此用户也就可以随意说谎
- 入户调查、街头拦访。也会撒谎，或者不好意思坦白
- 在居民家安装监控，排查所有转账数据。类似我们的数据埋点，可能效果好，但不现实。
这里程老师提供了另外一种获取思路：
抽一张牌，但不告诉我抽到的是什么？
问被访者：是否打过自己的伴侣
如果抽到黑桃，则可以随心回答
如果抽到除黑桃外的其他3种花色，则只能回答是
最后，将回答是的比例减去75%，再除以25%，即是较为真实的家暴行为渗透率。
因为这里，回答“是”，变成了大概率事件，且这种方法保持了面对面调查却仍然匿名的方式，结果就较为真实一些。
- 调查用户对微博产品的体验和感受
一个真实的案例，说是微博对用户的满意度问卷投放数个小时后，评分突然大幅下降，发生什么事儿了？
结果发现是饭圈水军，“我们给新浪微博打差评，让腾讯微博复活，给新浪点颜色看看”
这个案例可以帮助我们思考一个问题：
意想不到的数据出现，是有效还是无效？
如何做好测量
前面提到收集数据有那么多的困难，那么该如何科学有效地收集数据？
避免伪装
人是爱面子的，会伪装
- 调整问法，让他更自然地表达
比起直接问你支持谁，还不如问，你的邻居支持谁？
- 巧妙设计，让他明白真实答案没有后果
比如，刚刚提到的抽牌匿名法
- 官方身份，反正你们都知道，说谎没有意义
比如知乎问你最喜欢看哪些问题？普罗大众肯定觉得，你应该都知道的吧，不然每天给我推送的是啥？
避免从众
人性是容易服从、容易引导的，要避免从众压力
《是，首相》中奸臣做民调就体现了这一点。就“是否支持恢复兵役”的民调是可控制的。在下面一系列“是”的回答后，人们有很大的可能支持恢复兵役。
但换一种问法也是可以的
因此不同的问卷调查方法，可能会得到不同的结果，要避免给人从众的压力。
避免复杂
人性是懒惰的，调查请不要太麻烦
动辄几十道问卷调查题目真的很让人头疼。
包容
人性是千奇百怪的，要尽可能包容你所见到的现象
如何用好数据
幸存者偏差想必大家已经听过无数次了，不太了解的童鞋可以在 数据分析中会常犯哪些错误，如何解决？ 这篇文章中看看。
简单来说幸存者偏差就是只能看到经过某种筛选而产生的结果，忽略了被筛选掉的关键信息。这个案例告诉我们用好数据多么的重要
一个问题
有什么方法能测量感情的健康程度
如何测量感情的健康程度？用下面的指标来衡量吗？
- 礼物个数
- 约会次数
- 陪伴时长
- 吵架次数
- 打架次数
还是那句话，不同的人心中有不同的评判标准，感情是特指男女还是包括父母亲情？什么是健康程度？感觉又回到了文章一开头收集数据有什么难处的问题，人的想法和感受本身就很难丈量，我们可以通过构建不同的用户画像来具体问题具体分析，主要目的是哪些指标能够帮助我们做决策。
所以大家也可以评论区聊聊，有什么方法能测量感情的健康程度
标签：真实,哪些,测量,决策,说谎,民调,例子,问题,数据 来源： https://blog.csdn.net/data_cola/article/details/111824698