## 答读者问丨相关性和因果性

> 读者 陈楚：万老师，知道怎么去看很重要，可是对于一个课题，怎样才能提高自己看的能力呢？让自己知道去看什么？

> 读者 朱征东：大数据的分析方式都是人设计的，这些人是不是能避免主观偏见呢？

> 读者 蔡晓利：心理学认为不同背景、经历的人对同一事物会有不同的心理投射导致不同解读，另外，就像被收买的网络水军一样，有些网络数据是刻意为之的、带有目的偏差的，所以要想透过数据找真实，还是要靠人的分析和鉴别，所以产生了数据工程这门学科。所以我觉得大数据本身不能自动展现真实，它永远都是人的工具。请问万老师怎么看？

> 万维钢“知道去看什么”，其实就是一种“主观偏见”，也就是“人的分析和鉴别”。咱们以前在《人工智能，能婴儿乎》这期专栏里说过，人工智能不能做出任何主观选择。比如说用贝叶斯方法先做个猜测、或者搞变量分析先选择几个测量的变量 —— 这些猜测和变量的选择，全都得靠人。
> 说白了，就是人决定看问题的角度，大数据只能决定结果。就好比说赛马的关键指标是左心室大小，可是如果不是“人”提出来，机器根本想不到去测量左心室。给定一大堆指标，机器也许可以用回归分析的办法告诉你哪个指标最重要，但问题就在于这堆指标必须得先有个人去想出来，安排测量。
> 所以正如蔡晓利所说，大数据只是工具，必须得有一个人去“分析和鉴别”。人的这个能力，只能从经验中来，从“意会”中来，而不可能是一个机械化的判断。

> 读者 吴孟晟：请问万老师：就算研究者尽可能地考虑周全，但使用搜索引擎本身的盲点，应该还是很难察觉吧？比如说：“住在夏威夷的人，搜索‘抑郁症’的比率，比像芝加哥这样的寒冷地区低了40%。”芝加哥的人口跟夏威夷的人口数量差距可大了，量变不会导致质（比例）变吗？再说，年龄层的结构、人种、生活方式可能也不一样，从人口量级的差异，以及其他可能无法估量的因素来看，这样的比例会准吗？

> 读者 Alex：万老师，对于文中提到的对于量化效应的大小，我有一点不明白，文中提到住在夏威夷的人搜索“抑郁症”的比率比像芝加哥这样寒冷地区低了40%，从而得出抑郁症患者搬到夏威夷后，抑郁症患者的发病率会减少40%，可以这样推导嘛？我觉得搜索率低40%，只能说明在夏威夷居住的居民罹患抑郁症的概率比寒冷地区低了40%，并不能说明抑郁症患者搬到夏威夷后发病率会减少40%。希望万老师指点，是我的逻辑思维存在问题？

> 万维钢两位说的都有道理。这个知识只能提供一个建议，它只是一个相关性，而且目测相关性比较高，所以值得赌一把。另一方面，吃药的有效性也是不确定的。这就好像天气预报一样，有个度数总比没有好 —— 但是我们不能完全相信这个度数。

> 读者 茶语91534028：大数据有三个关键用处：1.从罕见的案例中发现规律；2.量化一个效应的大小；3.发现反直觉的结论。其中，我认为后两种还是很好理解的，但对于第一种用处“从罕见的案例中发现规律”，我是心怀困惑。一般来说，人们认为“规律是自然界和社会诸现象之间必然的、本质的、稳定的和反复出现的关系。规律是有节奏的，非杂乱的。”从这个定义出发，我认为规律应该是具有普遍性意义的，“罕见的案例”应该能发现具有特殊意义的东西，这是肯定的，但是否能发现具有普遍性意义的东西，我有些怀疑。请万老师解惑。

> 读者 邹强：相关关系越来越重要，越来越实用，而因果关系会越来越被忽视，大数据的时代，人们更愿意通过数据统计直接分析出结果，而不再深挖背后的原因，万老师，从这个角度来看，到底是进步还是退步呢？

> 读者 晔：万老师，请问大数据获得医学诊断知识如何能够影响真正的医学诊断？从而说服医生和医学院的专家。或许这种发现仅仅只能作为大数据专家著书立说的参考？大数据的作用实际上被大打折扣了，或者本身并没有什么用。

> 万维钢“定律（law）”是具有普遍性意义的，“规律（pattern）”只是个粗略的相关性。但是有相关性也不错。
> 获得相关性是获得因果知识的第一步，而且与我们的直觉相反，医学一直都是这么进步的。阿司匹林能治疗感冒，伟哥能解决勃起障碍，这些都是意外发现。辉瑞公司搞了个新药，原本是想治疗心血管疾病，发给受试者，疗程结束了，辉瑞要求受试者把剩下的药片还回来，受试者拒绝归还。受试者说，对心血管有没有好处我不知道，但是我发现一个意外的好处……这就是伟哥。甚至很多情况下，明明证明疗效显著的方法，在原理上长时间内解释不了。科学家至今仍然在研究阿司匹林的原理。
> 其实很多科技进步都是如此。并不是事先理论上算好了再做实验，往往是意外发现相关性，先用起来再说。因果的事儿慢慢再说。
> 就算是今天，什么东西能致癌，什么东西对身体有什么好处，大量的这些“知识”，花了无数的钱搞的研究，发表了无数篇论文，全是相关性的知识 —— 而且相关系数还很低。
> 科学家不知道花费了多大功夫，才算正式建立了“吸烟能导致肺癌”这个因果关系。能建立因果关系是很不容易的。能找到一个显著的相关性？你就偷着乐吧。

> 读者 云水禅心：相关性不等于因果性，这应该怎么去区分呢？如果存在相关性，那么就应该是对结果的一个影响因素，这也不属于因果吗？还是说一定要是根本原因导致的结果才能称为因果关系？请老师解惑。

> 万维钢建立因果关系最好的办法是大规模随机试验。有相关性，也可以互相之间毫无影响因素。比如说，冰激凌销量上升的时候，游泳淹死的人数也增加了 —— 这就是一个很强的相关性，但是二者之间没有任何因果关系 —— 它们都是被另一个因素，“夏天”，影响的。
> 可是话说回来，假设我是一个对“夏天”一无所知的人工智能政府官员，我根据这个相关性，一听说冰激凌销量在上升，就下令往海滩多派救生员做好准备，我这仍然是个科学决策。
> 很多情况下相关性就足够了。

> 读者 大大刀????：万老师，感觉你的专栏是比较不强调人一定要逼迫自己努力，而是更强调人应该更多元化和寻找自己内心深处的东西。看得到很多专栏，包括罗胖的一些音频和得到的例会，都给我感觉人要活得非常紧凑。争分夺秒地在这个世界上拼搏，很有目的性的学习和提升自己，为了达到自己想要的成功不断去学习。有时候我会想，这些事情真的是人发自内心想做的吗？作为一个和你一样常年生活在国外的人，很多时候我很羡慕老外的一些思维方式，感觉他们更多的不是为钱而活或者为了去成功而活（in general)，也不像我们在国内长大的小孩那么有目的性，觉得这辈子一定要干点什么名堂。而他们这种无目的性的思维方式，更能让他们自然地找到自己内心真的爱什么，然后顺其自然的去努力干自己喜欢的事情，感觉这样很美好。我想我的问题是，人应该去逼迫自己努力和有目的性的生活，还是应该不要总是活的那么累把每天都过的像绷在弦上的箭一样，停下来看看路边的风景，听听自己内心的声音，也许能找到自己心中所爱，就算不是世俗的成功也能活出自己的精彩呢？

> 万维钢这不就是咱们前段时间说过的泰勒·科文的《自满阶级》一书讨论过的问题吗。两种生活态度没有谁对谁错。发达国家的人更乐意享受当下的生活，这不是天性如此，而是经济环境和社会发展的结果。处在今日中国，有时候会觉得身边的人是不是都太着急了；可是科文身在美国，也在感慨身边的人缺少活力！

> 读者 奔：自己一直做前两条，但没有上升到哲学理论的高度。问题是怎么做到第三条能区别二者呢？比如钱包被偷，通过各种努力（报警、悬赏等）还是有可能找回来。极端地说，有些事是需要“一份希望百分努力”，到底这种努力值不值得去做呢？比如要投入大量人力物力唤醒一个植物人还是放弃？……可能植物人例子不太适当，真实例子是孩子有先天疾病，做了很多康复想达到正常功能，但仍未成功，也有点点进步但不知相关性有多少，投入产出很不成比例，或许会有奇迹，但更可能会一直投入都没有效果。所谓的“放弃绝无可能，不放弃还会一丝希望”这样的事算是第一类还是第二类呢？要不要坚持呢？

> 万维钢“斯多葛控制二分法”解决的是心理问题，是个“安心”之法，但并不是决策之法。
> 如果只有一份希望，那到底要努力到什么程度呢？这是一个决策问题。咱们说得直接一点，如果这个家庭有好几个孩子，那么父母把全部资源都投入到这一个患病的孩子身上，恐怕就不是最佳选择。就算只有这一个孩子，也要综合考虑多种因素，比如说父母本身的幸福，似乎也应该考虑在内。我并不是说不爱孩子，如果我的孩子需要我牺牲生命，我绝对愿意 —— 但这里的意思是我们总要做个决策。不管怎么决策，最后决策的内容，也就是投入到这个孩子身上资源（包括时间和金钱），相信都是当前条件下所能做到的最多资源。
> 而决策都有风险。怎么面对这个风险，“斯多葛控制二分法”就有用了。家长能控制的，就是好好调研做出最合理的决策，然后好好执行这个决策。该花多少时间花多少时间，该拿多少钱拿多少钱。至于最后结果如何，那就是家长不能控制的 —— 所以不论如何都应该坦然面对。

> 读者 斯泰芬：感觉智慧都是要二，那不二到底是什么意思呢？就是万老师常说的，具有两个矛盾的观念，又能并行不悖的意思？

> 万维钢我理解佛学说的“不二”，就是不要有分别心，不要给东西贴标签。你去买水果，面对一堆水果挑来挑去，卖水果的就问你挑什么？你说我要挑“好的” —— 卖水果的说：“哪一个不是好的？”
> 这大约就是不二。谁是好人、谁是坏人？不同条件下表现不同而已。说“意会”就高级，“大数据”就低级，这就是“二”，就是分别心。说我对两个功夫都尊重，该用哪个用哪个，这就是“不二”。……这只是我对“不二”的理解。

> 读者 xiongstudy：很好的安心法则，但似乎也有bug。什么是自己可以控制的？有时候好像也不十分清晰。譬如，上台演讲前，纵使我已准备了百遍，但还是抑制不住内心的紧张。克服紧张情绪是我能控制的吗？根据二分法，这似乎属于能控制的范畴，但好像又无从控制。斯多葛学派是如何解决这种矛盾的呢？

> 万维钢这是一个微妙的问题。一般来说，主观怎么想是可以控制的，客观的身体反应是不能控制的。比如说，你可以选择锻炼减肥，这是你能控制的，但是减肥效果还取决于基因，这是你不能控制的。
> 可是这个紧张情绪，应该算是身体反应，并不能完全自己主观控制。你能控制的是你已经准备了百遍，这种控制会给你带来信心，这回减缓紧张情绪。你既然已经做了该做的，那就不应该“怕”紧张 —— 尽管这并不能保证“不”紧张。

> 读者 山水907531：万老师，我看了三遍这次的日课了但还是没有明白这个跟逆来顺受的区别，您能讲一下吗？

> 万维钢这是对斯多葛派的常见批评，但斯多葛派并不是逆来顺受。最本质的区别在于，到底什么是“我不能控制的”？
> 比如我雇了个帆船要出海，那么海上的天气状况，就是我不能控制的。天气不好，船夫说走不了，那我就只能等 —— 斯多葛哲学告诉我要乐呵呵地接受这个现实。
> 可是如果天气状况还可以，但是船夫欺负我，非说走不了，那就不行了 —— 我控制不了天气，但是可以在一定程度上左右船夫。
> “逆来顺受”是自己完全被动，别人让怎么样就怎么样；斯多葛派则要求我们把精力全部用在能够积极主动的地方。

> 读者 Leslie：大数据为啥预测股价没什么效果呢？是因为波动过于频繁，没法计量，还是因为过于复杂，变量太多，无法建模？

> 万维钢复杂也是一个原因，但还有更本质的原因。是因为预测结果会直接影响被预测的对象。索罗斯曾经打过一个比方。比如我说“今天会下雨”，这个预测对老天没什么影响，该下雨下雨该不下不下，老天不会在意我的预测。但是如果我对你说“你是我的敌人”，那就不一样了 —— 也许你本来不是我的敌人，你听了我这句话，就成了我的敌人。对股价的预测就属于后一种。
> 如果有金融机构对股价有很好的预测，那么他就会采取行动 —— 而他的行动会影响股价，别人再跟风而动，股价也就不是他之前预测的那个股价了。
> 所以在股市中，每个预测股价的数学模型都只能使用一阵子。用这个模型的人多了，这个模型就不好使了，你就得再研究新模型。但这也不是说任何模型都没用，有些模型在一定时期之内似乎是的确有用。
> 咱们以前讲《未来简史》的时候提到历史学家本质上不可能预测未来，也是同样的道理。

> 读者 Eva：请问大数据如搜索引擎的输入信息记录等是公开可取的吗？如果不是那未来会否有知识垄断的情况发生呢？

> 读者 亚当：关于大数据，结合各方面的见闻，我一直有一个问题：大数据是不是一种新形式的信息不对称？首先，海量的数据并不是普通人/非专业人士可以掌握的。其次，非专业人士缺少对大数据进行分析的工具。再次，大数据相关领域也存在一定技术壁垒。因此，普通人获得大数据研究成果的可能性是不是更低？既然明显的效应在互联网时代很难造成信息不对称，那么能够造成信息不对称的必然是那些很难发现的线索，而大数据恰恰是发现这些线索的利器。从而，那些掌握大数据研究成果的人是不是利用因此产生的信息不对称去研究、赚取、收获那些未能掌握这些研究成果的人呢？互联网时代让信息不对称的可能性减小，而大数据是不是正在成为新时代获得信息不对称的利器？

> 读者 冰河刺客：万老师，关于大数据最困扰我的是，自己没有能力和途径来获取这些数据，而我的数据却会被资源掌握者轻松得到，如此一来，会不会造成新的认知差距，形成新的社会阶层呢？现在一提到大数据就感觉自己是审讯室里的犯人，干什么外面都看的清清楚楚，而自己想要知道外面有什么都很困难。

> 万维钢我不知道怎样才能取得 Google 的搜索信息记录，但我想如果是科研目的，Google 会给的。但别的数据就不一定了。比如说Google 自动驾驶汽车的训练数据，那是肯定不会公开的，是人家自动驾驶技术的核心竞争力。
> 几位说的有理，数据是关键资源，也是个人权利。欧盟不是已经有“数据权”这个说法了吗。

> 读者 后排左三：万老师您好！现在铺天盖地的大数据、云计算，如果不懂感觉就脱离时代了。请问，普通人怎么利用大数据改善自己的工作呢？有没有什么工具？或者您有没有相关的书籍可以推荐？

> 读者 聲声：“大数据”貌似不是一般人能接触到的区域，是大公司们的绝对领域。作为一个普通人从何获得“大数据”支持？又能如何利用“大数据”？很多网上公布的所谓大数据究竟有多“大”，也无从分辨。

> 读者 夏冬冬：读到万老师的评论这一段让我想到：大数据有用，还要看谁在用、怎么用。大数据和研究结论之间的相关性是重要的，是数据不能直接给出的，还得靠研究者来确定，研究者本身水平的高低，很大程度上影响了数据和研究结论的相关性，从而影响了结论的正确性。比如，如果不是塞斯来研究NBA球星与家庭因素的关系，别的研究者会不会得出的是“单亲贫困家庭更容易出球星”的结论呢？可能会，而且还“证据确凿”？那么作为普通人的我们怎么去判断和验证到底哪些由大数据得出的结论更准确呢？

> 万维钢这就和平常的科研项目是一样的，科学家弄了那么多科研结果，普通人怎么才能分享呢？我们至少可以多了解一些研究者从大数据中获得的有价值信息。
> 你得知道去哪找 —— 搜索是个很好的技能，会阅读学术论文是个更好的技能。平时看看新闻，也很好。
> 你还得能判断可信程度 —— 贝叶斯方法（观点随事实发生改变）是个好办法。罗辑思维视频，去年有一期节目叫《我们到底该信谁》，就是说的这个问题。

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