《纽约时报》的-专栏作者,沃顿商学院客座讲师,前谷歌数据科学家。他在斯坦福大学获得哲学学士学位,并以美国大学优等生的身份毕业,之后获得哈佛大学经济学博士学位。他用新的大数据源揭示了不为人知的行为和态度,这一研究发现登上了《公共经济学》杂志和其他著名刊物。现居纽约市。
发表于2025-04-10
Everybody Lies 2025 pdf epub mobi 电子书
在点开这篇推送文章之前,你估计刚刚刷完朋友圈:小甲又去国外出差了,小乙又去吃了一个网红下午茶,小丙又在秀恩爱。也许你正想翻个白眼,感叹为什么别人的生活都比自己的风生水起。 先别急,你有没有想过其实朋友圈充满了谎言?小甲也许刚刚被老板骂,小乙的下午茶可能其实...
评分 评分这是一部有意思有新意的作品,讲了些反直觉的东西。作者10多年前很欣赏李维特《魔鬼经济学》,他把此书定位成《魔鬼经济学》的进阶版,缺点是有些碎片化,主题很杂,好处则是简单易读。 作者利用一些谷歌的搜索的结果、维基百科、Facebook资料等大数据来探秘大众内心的一些真实...
图书标签: 大数据 心理学 社会学 英文原版 big.data 社科 economics 经济
读了 abstract 上的书摘
评分a collection of economics/big data anecdotes. Correlation doesn't imply causation, but "sometimes" correlation helps us detect underwater oddities, reveal truths, or make good enough predictions 缺颗星因为不够严谨
评分给初中生当科普看吧。作者太自以为是。
评分“大数据”版的Freakonomics。基本原理没啥新鲜的,炒大数据这个概念也没啥意思,但是例子都非常有趣。
评分FB最初上线news feed的时候,遭到用户的口诛笔伐:too creepy, too stalker-esque. 但是扎克伯格说其实用户喜欢这个功能,他们表面上说不喜欢,实际上会用得更多。后来的确如此。 ——这本书里充满着大数据会/不会说谎的小故事。 读的过程中一直觉得作者写得很危险,虽然很多真相counterintuitive,但作者给出的其他解释,还是应该更仔细去考量吧?读完回头一看,发现框架不错,他知道自己要写什么,思路清晰。也就是说,其实作者没有把所有细节都罗列出,所以显得不严谨。 读这本书有两种选择:大众心理向或大数据向……作者是利用前者吸引注意力,但其实精华和最有意思的部分在后者。(所以我认真想了想,那本Algorithm to live by也不应当当成心理的猎奇。)
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