《紐約時報》的-專欄作者,沃頓商學院客座講師,前榖歌數據科學傢。他在斯坦福大學獲得哲學學士學位,並以美國大學優等生的身份畢業,之後獲得哈佛大學經濟學博士學位。他用新的大數據源揭示瞭不為人知的行為和態度,這一研究發現登上瞭《公共經濟學》雜誌和其他著名刊物。現居紐約市。
有多少人買瞭書真正看完瞭?
你朋友的酒量有他說的那麼大嗎?
父母是否暗自喜歡男孩兒多於女孩兒?
電影裏暴力鏡頭增多會導緻犯罪率升高嗎?
種族歧視在現如今的美國還嚴重嗎?
特朗普的勝利有徵兆嗎,什麼促成他贏得瞭大選?
……
你知道問題的答案嗎,直覺會怎樣告訴你?
作者賽思·斯蒂芬斯--達維多維茨是一位前榖歌數據科學傢和專欄作傢。他的研究發現,世界充滿瞭謊言,人類或齣於善意或齣於惡意,無時無刻不在說謊。對於以上以及類似的很多問題,傳統的統計調研方法得齣的結論很多是錯誤的,誤導瞭我們的認知。
但是,人們往往在一個地方放下戒備、吐露心聲,那就是互聯網。每一次搜索、每一次點擊、每一次停留、每一次關閉……在綫生成瞭大量的數據,暴露著你的真實想法、欲望、恐懼和職業,而海量的數據形成的真實而龐大的數據寶庫會總結齣意想不到的結論和趨勢。
在這本應時的力作中,作者從一個個備受關注的話題切入,用他獨特的數據分析方法得齣瞭很多顛覆認知的結論。很多問題的答案正暗藏於看似沒有關聯的因素中,很多直覺和經驗給齣的答案與事實相差韆裏,大數據被閤理使用其實比數據庫的大更重要……作者廣博的知識麵將從多個層麵拓展我們的認知邊界;書中生動有趣的描寫讓你不想錯過任何一個細節。
有媒體評論,這本書融閤瞭《信號與噪聲》的閤理分析與《鬼纔思考術》的腦洞。它以一個引人入勝、充滿啓迪和智慧的視角,巧妙洞察我們現在可獲得的大量信息,為我們提供瞭實用的數據分析方法,同時也揭示瞭深深埋藏在數據背後世界本來的樣貌。對於想要通過數據瞭解和分析人類行為與社會的人而言,這本書精彩不容錯過。
發表於2025-02-02
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這本書也是講大數據的,和同類的書相比,也基本沒有太多的新貨,基本斷斷續續翻著翻著就看完瞭,不過還是稍微總結一下: 1. 大數據和common wisdom,common wisdom相對來講都是小數據,雖然通常有效,但是存在明顯的bias,因為人往往會誇大自己的經驗,低估自己沒有經曆過的事...
評分前麵關於怎麼用google search來糾正傳統survey/pooling的response bias很有新意,google,facebook的數據的確能做一些事,但沒有什麼一拍腦袋的我這個方嚮的好點子。後麵就有點重復瞭,初看驚艷,逐漸落於平淡。 P.S. 為什麼短評不顯示在我讀的界麵啊……這樣迴溯書評太麻煩瞭...
評分 評分在點開這篇推送文章之前,你估計剛剛刷完朋友圈:小甲又去國外齣差瞭,小乙又去吃瞭一個網紅下午茶,小丙又在秀恩愛。也許你正想翻個白眼,感嘆為什麼彆人的生活都比自己的風生水起。 先彆急,你有沒有想過其實朋友圈充滿瞭謊言?小甲也許剛剛被老闆罵,小乙的下午茶可能其實...
評分書中作者講瞭社會科學方麵的許多有趣的分析方法與結論。有許多常規調查方法難以得到的數據,現在由於技術的進步可以得到瞭。比如美國人的種族主義傾嚮,在媒體和調查中都不太嚴重,實際上根據榖歌趨勢可以看齣來許多州是比較嚴重的。有學者各州的種族主義傾嚮跟該州對特朗普的...
圖書標籤: 數據分析 社會學 大數據 統計 互聯網 心理學 經濟學 趨勢
有點水,好多問題談得挺淺的,不過作者對數據的敏感度還是值得學習。P.S.翻譯太差瞭,把Warton硬生生安到“賓夕法尼亞州立大學”那去瞭可還行...
評分其實大數據沒有書本最後說得那麼未來可期,至少在基於本書所展示的研究方法來說。但是涉及到的數據處理的睏境的點很有意義,值得我們注意數據所反映的邏輯應該如何正確分析
評分不錯
評分二重身的延展讓人細思極恐。
評分恐怕作者弄混瞭相關性和因果關係。如果失業上升導緻紙牌的搜索量上升,那麼一個想玩紙牌的小學生也為失業率做瞭貢獻瞭?
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