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本期阅读时差为你分享的这本书是《一眼识破真相的思考力》。
《一眼识破真相的思考力 》
丹尼尔·列维京 著
顾名思义，本书的主题就是教读者怎样从纷繁复杂的表象中，迅速找出事实的真相。
在今天的信息世界，每个人都被泛滥的信息所包围，大到世界局势，小到各种花边新闻。一般情况下，只要人们要想获取某一类信息，立刻就能通过网络找到。然而，信息的质量却是良莠不齐，想要辨别信息的真伪，却变得越来越困难。比如说有很多人都相信手机放枕边危害巨大，这种说法就让人真假难辨。
在本书看来，要看穿这些复杂的表现并不难，因为所有的表象万变不离其宗，无非是数字和文字的游戏，只要掌握科学的方法，任何人都能识破那些误导人的广告宣传，或者骗子的伎俩，做个清醒、理性的现代人。
作者简介
本书的作者是丹尼尔·列维京，他是美国心理学、音乐教授，曾经撰写过《迷恋音乐的大脑》、《传唱世界的六首歌》和《清醒的思想》等畅销书。列维京正是通过精湛的心理学素养，向读者讲述那些价值观和常人背道而驰的分析推理方式，帮助读者克服偏见对判断的影响，得出更为正确、理性的结论，避免被谎言蒙蔽。
全文提纲
今天这本书我从三个方面为你分享。
首先，我们一起看看貌似非常客观的数字，是怎样一本正经地说谎。
其次，再来看看二手信息是怎样误导我们，导致我们做出错误判断的。
最后，我们如何才能找出各种表现背后的深层逻辑，挖掘事实的真相。
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首先来看那些看似客观的数字，是怎样迷惑我们的。通常情况下， 数字代表着客观事实。但是有一点你要知道，数据并不是自己统计好跑到我们眼前的，而是人为收集来的，统计的方法与结果也都是由具体的人制定或者加工，然后放在我们面前。因此，看上去数字代表了事实，但只是人们对事实的一种诠释。
我给你讲一个美国的例子你就懂了。新泽西州曾经通过了一项立法，规定已经生育子女的母亲只能领取社会福利，不能享有额外补助，以防止有人为增加个人福利而生孩子。结果新法实施2个月后，《纽约时报》的报道宣称：统计数字表明，领取社会福利的母亲们所生的新生儿人数下降了16%，立法效果明显。这个报道听起来似乎很有道理，但仔细琢磨，就会发现其中的问题。问题出在哪里呢？他们统计的不是妊娠数量而是新生儿数量。要知道，妊娠期一般大约需要9个月，所以立法实施后头两个月内新生儿数量下降，跟立法本身没有一点关系。
这只是用数字迷惑我们的简单例子。事实上，通过修饰数字或图表获取信任的手段还有很多，比如利用平均数偷换概念、选取特定样本进行抽样调查等等。
我们在这里看看其中几种较为典型的欺骗手段。先来看看平均数。一般来说，平均数是一种非常有用的概括统计量，可以用单一数字来描述大量的信息。然而，平均数有时也具有一定的迷惑性和复杂性。
咱们举个极端的例子，比如说从数据上看，某个地方的平均财富数字巨大，100个人的平均财富达到了亿元以上。如果你是一家公司的老总，也许你就会派遣强大的销售团队去那里开拓市场。但是，这100个人很有可能是马云加上99个穷人，而平均数却掩盖了这些重要的差异。
除了使用平均数来掩盖个体差异的做法之外，还有人会在个体数据上做文章，凸显这些差异，来掩盖真实情况，从而干扰我们做出正确判断。这就是利用样本操控数据的手法。
如果你不仔细思考人们传递给你的信息，那么凭借对统计样本单位的操纵，人们就可以拥有无数的手段来欺骗你。
比如，你可能听过一广告，说“4/5 的牙医都推荐患者使用高露洁牙膏”。广告代理商的目的很明确，就是想让你相信，牙医们最看好高露洁而不是其他品牌的牙膏。
事实上，英国广告标准局曾针对这种说法展开调查，并最终裁定这是一种不公正的说法。因为高露洁公司的调查问卷允许牙医们推荐的牙膏不止一种，高露洁最大竞争者的品牌名称在该问卷中出现的频率几乎和高露洁一样的。很多消费者就是这样被广告商迷惑的，他们一厢情愿地认为大部分牙医都看好高露洁，从而更多地购买高露洁。
不但看似客观公正的数字能够迷惑人，连一向以直观著称的图表，也能够被人做了手脚，其中最常见的做法，就是修改数轴。
这个说法听起来好像比较抽象，像是一个数学问题，但实际上举个例子，你就能马上理解。假如你所在的公司在过去几年里销量逐年增长，但是最近几个月的下降了。如果按月度为单位制作销售图表，那么，这个销量下降的事实就特别明显。为了掩盖最近几个月的业绩不佳，公司可能就会转变制图方法，不去记录每个月的销量，而是只记录总销量。这样一来，整个图形依然是一条向上的曲线，尽管最近上升趋势有所减缓。
如果我们仔细观察，并不难从中找到销量下降的事实。然而在大多数时候，我们的大脑往往会被视觉上的增长所欺骗，觉得既然图表上的总量在持续上升，说明这家公司的销量表现依然十分强劲。作者认为，这种手法很常见，类似的手段曾经发生在苹果公司的一次 iPhone 手机销售会议上，首席执行官蒂姆·库克就采用了这种方法。
苹果CEO 蒂姆·库克
由此可见，从理论上说，要看穿上面的几个圈套并不复杂，只需运用基本的数学知识和合理假设即可算出准确结果。但是在日常生活中，我们却往往对类似的问题毫无觉察。所以，作者一再强调，切勿轻信盲从，一定要多加思考。
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说完玩弄数字的手段，再来看看二手信息是怎样误导我们做出错误判断的。我给你解释一下这里“二手信息”的意思。你知道，人类获取信息的方式有三种：自己发现，内在吸收和通过他人得知。我们对世界的认知大多属于最后一种，通过他人得知，比如说听老师讲课，或者自己阅读，而通过这种方式获得的信息统统可以被称为二手信息。而在这种情况下，我们就很容易受到他人观点的左右。
比如，我们相信氧原子和水分子的存在，但我们都没亲眼见过，是因为有文献资料细致地描述过相关的实验。与此类似，我们平时所接受的许多常识都是来自相关的专家，而并非我们自己的体验，比如美国人曾登上过月球、光速是30万千米每秒、人体一般有23对染色体等等。
所以，从某种程度上讲，我们依靠的是专家和维基百科。如此一来，二手信息就有了引导我们做出错误判断的空间。引导的手段依然有很多，我们一起来看几个典型手法。
首先是专家建议。一般来说，专家是指在某方面接受过特殊培训的人、他们之所以被称为专家，是因为他们在自己的领域花费了大量的时间，积累了大量专业知识。但是专家也有错误的时候，举个例子，莱特兄弟在发明飞机的时候，很多科班出身的专家就公开宣布，比空气重的飞行机器绝对不可能实现飞行。但是最后莱特兄弟的方法却成功了，证明了专家观念的错误。这个例子清晰地说明，专家们的意见在有些时候也是错误的。
莱特兄弟
更多的时候，专家的意见不一定是错误的，毕竟专家在某个领域投入了大量时间。但是，专家也是人，同样也会有人性的弱点，也有偏见。比如说，同样是治疗肿瘤，外科肿瘤医师可能会建议患者做手术，放射性肿瘤医师则可能建议放射性疗法，而内科肿瘤医师又可能会建议化学疗法。正如那句俗语所说，如果你手里有一把锤子，那么眼里的一切就全都是钉子。谁的观点正确呢？你也许还需要亲自分析相关的统计数据。
除了专家自身的问题，还有我们对专家的盲目崇拜，也很容易误导我们决策。我们知道，专业知识具有相对性，专家们的智慧和经验往往也是体现在特定的领域内，但是我们却习惯模糊专家所在的领域，比如我们经常会认为，诺贝尔奖获得者一定聪明，奥运冠军推荐的产品一定是冠军级产品。事实上，世界上最优秀的丰田汽车修理工有可能无法为你的大众汽车做故障判断，最优秀的税务律师也许就给不出违约诉讼方面的最佳建议。假如我们想问一个社会学问题，去问物理学家可就是问错了人。
当然，相比于小道消息，专家意见还是更可靠一点的。毕竟专家们爱惜羽毛，会珍惜自己的荣誉。但是，还有一些人，毫无根据地散布谣言，混淆视听，给我们造成极坏的影响。这就是信息来源不明的问题。
一般来说，声誉较高的信息源一般都在对事实的可靠性非常有把握之后，才会发表。而网络上涌现出来的很多信息源，并不遵循这样的标准。为了追求实效性，他们不加筛选地率先发布新闻，甚至还会杜撰一些假消息。比如以前推特上发布过一条虚假报道，导致一家公司的股票遭到抛售，股票价格下跌25%之多。
还有些信息来源，十分具有欺骗性。曾经有一家网络销售商运营了一个网站，域名的大致意思是获取加拿大药品。结果法庭在调查之后发现，这个网站的医药产品并不全部产自加拿大，而且只有5%左右的网站顾客是加拿大消费者。如今，这个网站已经被叫停了。仔细观察，我们就会发现，大部分来源不明的信息，都是通过网络传播的。因为网页的制作费用相对比较便宜，创建起来非常简单，这种低成本的制作和传播方式，给制造虚假欺诈信息的人提供了可乘之机。
那些动机不纯的人，不仅会从信息来源上做文章，有时候还会利用人类自身的弱点，影响我们。比如人类普遍喜欢故事，喜欢对超出常规的事物产生联想。比如，我们经常听到或看到这样的言论，人类生命并不是在地球上进化而来的，而是某个外星生命种族从天而降，种下了人类生命的种子。这种推测本身并非没有道理，只不过没有真正的证据证明它而已。最近，秘鲁发现20多处神秘“地画”，又引起一些人无限遐想，认为这些符号可能是古代外星飞船的降落场，或是一种编码信息，向外星生命发送信号。你仔细想想，任何有能力进行星际飞行的文明，一定会拥有比在地面上摆放土丘更高效的通信方式。所以，关于外星人的推论没有足够的说服力。
人类由于自身原因，存在着很多弱点，以至于经常会出现各种认知错觉和偏见，让一些不怀好意的二手信息钻了空子。其实，无论是数字的诡计，还是文字的伎俩，只要掌握科学的方法，依然能够从虚假信息中找出真理，发现真相。这就是今天的第三个重点内容：如何找出各种表现背后的深层逻辑，挖掘事实的真相。
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要怎样才能突破人类大脑的局限，克服这些束缚思维的偏见呢？本书的作者向我们推荐了演绎法与归纳法两种思维模式。演绎法是从一般到具体进行推理，简单地说，演绎就是结论已经在推导过程中，推导的过程就已经明确地给出了结论，结论本身只是一个复述而已，如经典的三段论：人都会死，苏格拉底是人，所以苏格拉底会死。当然，这只是简化的表述，演绎法可以通过连续的小的演绎得到复杂的结论。
归纳法是指，我们取得一组观察值或事实，并尝试从中得出一种可以解释它们的一般化原则。这是生活中常用的方法。比如，每次我雇用张三来做房子的修理工作，结果他每次都把工作搞砸了。因此，如果我下一次再雇用张三做房子的修理工作，他还会把工作搞砸。
科学借助归纳和演绎二者的结合来取得发展进步，也为我们工作生活提供了看清事实真相的有力武器。但是，在本书作者看来，要做到一眼识破真相，还需要另外一个终极武器，贝叶斯推理。
贝叶斯推理有一套公式可以套用，虽然内容相对复杂，但其中的思想很好理解，就是根据我们现有的信息，来思考、计算事物将来可能发生的概率。对于我们来说，几乎没有办法掌握一件事情的全部信息，只能了解和掌握非常有限的信息。但是，这并不妨碍我们对未来做预测。我们可以根据先前已经收集到的信息，估算出一个概率，然后再根据新信息进行修正调整，从而得出相对准确的概率。这就是贝叶斯推理的基本思路。这套方法不仅是训练思考力的方法，还是机器学习的方法。据说曾经打遍天下无敌手的AlphaGo，就是通过这种方法战胜人类的。
我们来看一个简单的案例。生活中，我们经常会有头疼脑热的时候。发现这些症状之后，很多人都会根据症状表现上网搜索，对号入座，来寻找治疗的方法。
比如说，有人上网搜索后发现，自己的症状和胰腺癌患者的症状一模一样，他就会非常恐慌，怀疑自己100%得了胰腺癌。但通过前面的解读，我们知道，很多信息都未必真实，即使每个胰腺癌患者都有相同的某个症状，但不代表有相同症状的人一定得了胰腺癌。这时候，就可以采用贝叶斯推理来分析了。根据过往经验，假设胰腺癌的发病率是十万分之一，全世界有同样症状的人有万分之一。那么我们就可以得出结论，这个人得胰腺癌的概率只有十分之一，而不是前面自己认为的100%。你看，贝叶斯推理是个多好用的工具，通过它我们很容易能够看清真相，理智生活。
总结
好了，今天的内容到这里就说完了，我带你回顾一下。
首先，数字看起来非常客观，但是依然可以通过调整平均数、样本、数轴等方法，来操控数据。
其次，生活中的二手信息可以通过专家建议、不明来源的网站影响我们决策，甚至还可以利用大脑的弱点进行干预。
最后，通过演绎和归纳，能够让我们保持批判性思维，找出各种表现背后的深层逻辑，挖掘事实的真相，而贝叶斯推理则是识破真相的有力武器，能够让你做出正确的决策。
