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济学”(Culturomics)诞和后了。人们在分析数据的过程中发现了一些缺少数据化时根本无法注意到的规律。比如哈佛大学的研究者发现，只有50%以下的英文书中的英文单词被正规字典收录，这“文本黑物质(LexicalDarkMatter)”引发各文化学者关注[121。数据分析不只推动我们对世界的理解，也使我们目睹万物数据化商业价值的爆棚。欧洲商协(EuropeanCommission)兽预测，到2020年，仅欧洲的个人信息数据就值1万亿欧元，占欧盟GDP的8%左右。新型数据化公司也获得红利，2006年世界最大的公司前几名还是埃死森美孚〈ExxonMobil)等石油能源类公司，而2019年世界最大的公司前4名变成1数据的价亚马逊、微软之类的数据驱动的公司。值同时也带来了风险。比如，美国个人信用评估公司Equifax存有近8亿条消费者评估信息和近1亿条公司的评估信息。2017年，该公

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司数据被盗造成近1.5亿条客户信息外泄，为此，该公司面临赔偿额最高达到700亿美元的集体诉讼。数据化的普及要求我们具备一定的数据能力，如基础统计和数据分析能力，也要求对数据的特色、应用和局限都有更深入的了解。下轩|仔看看数字的特色和和营见的陷阱。3.1.2数字都是蚤人的“数字都是旷人的”的完整表述应该是“要假设没有经过验证的数字都是允人的”。话之所以极端，是为了能更多地引起大家的注意。数字是客观的，但数字的产生、算选和解读都可以人为干预甚至当数字说话的时候，作为听众的我们必须有一双明辩真伪的耳东，做出自己的独立判断。被污染。形形色色的广告里充斥着大量的数字。看似客观的数字背后总有一组人在努力地想利用这些数字诱使我们做出有利于他们的行为，尤其是购买行为。数字其骗盛行，在台术上也分等级层次。直接用假数字是最低级的，处于统术鄙视链的最底部。比如，上市公司明目张胆地伪造财务数据，造假是

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要负法律责任的，媒体屡次报道共公司高管因数据造假而银匀入狱的案例。除了数字造假，还有许多更“高明”的“合理合法”的数字误导手段。“以偏概全”就是一种常见的误导手段。比如零售店铺门口吸引顾客进店的“50%折扣”的大牌子，一劳用极小字注明“部分商品”，顾客进去才有发现只有几件商品半价，而大部分商品价格并没有降低。还有一种误导手段是选择性提供数字，也就是只选择对自己有利的数据点，误导人们推出与客观事实完全相反的结论。比如在波动曲线中，如果有意只选择有利的数据点，就可以造出能符合任意斜率的上升趋势图谱《“见图3-2)。偷换概念也是一种很常用的误导手段。比如菏教育机构广告词是“全国用户超过4亿”，而“用户”的概念包括“注册用户”“试听用户”“付费用户”和“活跃付费用户”等。广告里的“用户”可能泛指的是历史上累计的所有注册用户，这个数字自然远远高于大多数听众理解的“活跃付费用户”的数字。

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