## 《人人说谎》1:暴露于数据之下的真实你我

从今天开始，咱们分几次说一本5月9号刚刚出版的新书，《人人说谎：大数据、新数据以及关于真实的你我，互联网能告诉我们什么》（ Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are ），作者是赛斯·史蒂芬斯-大卫德威茨（Seth Stephens-Davidowitz）。

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201705/22/201705221522122293304625.jpg)

这位作者的姓实在太长，咱们以后就直接叫他的名字。赛斯的简历很有意思，本科是在斯坦福大学学的哲学，博士是哈佛学的经济学，他之前在Google做数据科学家，现在在沃顿商学院当老师。这样的经历你很难在中国复制，我们的文科教育不太可能培养出来数据科学家 —— 而赛斯这个跨学科的经历，对他在这本书里说的事情却是十分重要的。

我估计你以听到书名就笑了，因为前一阵我们刚刚解读过麦兹伯格的《意会》，等于是我们刚说完大数据不行，还是得靠人，今天又反过来，说要想了解真实的人，还是得靠数据。

但是你当然明白，看似矛盾并不一定矛盾，正如菲茨杰拉德说的：“检验一流智力的标准，就是看你能不能在头脑中同时存在两种相反的想法，还维持正常行事的能力。”大数据和“意会”这两种方法有不同的适用范围，就如同阴和阳，是互相补充的关系，并不像武侠小说里说的“气宗”和“剑宗”那样对立。上次我们说了“阴”，这次我们谈谈“阳”。

《意会》那本书告诉我们，有很多东西是大数据看不到的，需要我们身临其境地去理解和体验。而赛斯这本书，说的是有很多东西是我们平时看不到，也打听不到的，只有通过大数据才能了解到 —— 关键就在于你得知道去哪里看。

什么东西非得靠大数据才能知道呢？比如说人的真实想法。一个人可能情绪低落甚至抑郁，但是在人前的表现还是阳光外向。一个人可能有强烈的种族歧视心理，但是他不会告诉做民意测验的人。一个人可能对感情生活很不满，但是连他的配偶都不知道。

但是 Google 可能知道。人们可能会偷偷地搜索一些东西，他的搜索关键词暴露了他的内心。所有这些搜索动作，包括关键词、时间、地点、乃至于是哪个人搜索的、前后有什么关联，Google 全都记录在案，而且数据会被保留多年。当然，Google 不会公布具体哪个人搜索了什么，但研究者不需要知道具体的个人，他只要知道有这么一些人在做这样的搜索，就足以对“人”多出很多了解了。

咱们干脆说一个少儿不宜的例子。比如你要做一个调查，你想知道美国人民的性生活频率是怎么样的。那么哪怕你这个调查是完全匿名的，我们也可以想象，人们面对这个问题一定会吹嘘一下。根据一项非常权威的调查显示，仅限于异性恋，美国女性平均每年性生活次数是55次，其中16%的情况下使用了避孕套 —— 那么按照这个数据计算，美国每年应该用掉11亿个避孕套。而如果调查对象是男性，那么数据就更大一点，是美国每年会用掉16亿个避孕套。

这就显然有问题了 —— 避孕套一对男女共用一个，那两个数据应该是相同的才对，为什么会有这么大的差别呢？看来是有人在吹牛。

事实上，你再去看真实的避孕套销量，实际美国每年卖出去的避孕套还不到6亿个。所以吹牛的成分还很严重。把六十五岁以下的已婚男性告诉调查者的数据平均起来，是每人每周都有一次性生活，而实际肯定没有这么多。

赛斯使用 Google 搜索的数据，发现了更深入的真相。根据 Google 的记录，“无性婚姻”这个关键词组合的搜索次数比“不幸婚姻”高3.5倍，比“无爱婚姻”要高8倍。人们对婚姻最大的抱怨就是无性婚姻！所以无性婚姻是比人们想象中大得多的问题，只不过在公开场合调查中，人们不愿意说实话而已。

一个被无性婚姻困扰的人，平时没有向任何人抱怨过，甚至面对问卷调查他还吹嘘了一番。可是夜深人静之时，他忍不住想要了解自己的无性婚姻到底正不正常，于是把问题输入了 Google 的搜索框。

如此说来，搜索引擎提供了一个可以窥探人们心里到底在想什么的窗口。

这本书的序言是大名鼎鼎的实验心理学家和认知科学家史迪芬·平克写的。平克非常羡慕赛斯有这样的研究工具。传统上心理学家想要想知道人们想什么只能依赖问卷调查，现在更高级的方法是用功能性核磁共振扫描大脑，但是人们在问卷调查里可以撒谎，扫描大脑扫不出什么细节。而在这个几乎人人上网的时代，人们向 Google 吐露了心声。

赛斯有了这个工具，就发现了一系列有意思的事实。今天咱们先说一个：种族歧视。

2008年奥巴马当选总统的投票前夜，民调显示他有很大的领先优势。当时美国学者担心，也许选民会说一套做一套，跟民调的人说支持奥巴马，但是内心还是种族歧视，投票的时候不会投给他。结果是奥巴马高票当选，学者都松了一口气。2012年奥巴马又轻松连任，这时候绝大多数学者就认为，今天的美国已经没有什么种族歧视了。

美国真的没有种族歧视了吗？或者说，美国的种族歧视已经不足以影响大选结果了吗？学者不知道，Google 知道。

赛斯关注的搜索关键词，是“nigger” —— 这个词的意思是“黑鬼”，是对黑人非常严重的辱骂，有时候黑人之间互相开玩笑可以用，但你不是黑人千万不能用。当人们搜索“nigger”的时候，有20%的情况是想找个黑人笑话读，剩下的情况则几乎就是直接的恨意：“stupid niggers”、“I hate niggers”。

赛斯发现，奥巴马第一次当选总统前夕，跟“Obama”这个词连在一起的搜索中，有1%，包含“nigger”这个词。在某些州，搜索“nigger president（黑鬼总统）”的人，比搜索“first black president（第一位黑人总统）”的人还要多。

这个比例似乎不大，但是落实到选票上，赛斯估计，以全国总数而论，奥巴马至少因为种族歧视少拿了4个百分点的选票。

奥巴马当选总统，不是因为美国没有种族歧视，也不是因为种族歧视对选举的影响很小，而是因为奥巴马和民主党在其他方面的优势实在太大！

而且 Google 数据还能告诉我们一些更深入的事实。

关于种族歧视，传统上我们有两个刻板印象。一个是我们总觉得民主党的人思想进步，比较少有种族歧视；共和党的人思想保守，更有种族歧视。另一个是北方经济发达，人比较开明，不搞种族歧视；而南方经济落后，人比较闭塞，种族歧视比较严重 —— 这当然是南北战争给人留下的印象。

可是赛斯从 Google 数据判断，这两个印象都是错的。真正能划分种族歧视的，不是政党也不是南北，而是东西 —— 美国东部的几个州，有更多人有种族歧视思想，而西部尤其是加州一带，人们的确没有什么歧视思想。

所以有这么一帮人，他们是民主党人，住在发达的东部，经济条件和受教育程度都不错，代表先进文化和先进生产力，平时隐藏的很深 —— 但是他们内心深处是个种族主义者，一到选举的关键时刻就会偷偷投出带有歧视的一票。

这一票有时候就能左右大局。比如这次特朗普当选总统，简直是美国数据预测界的一大耻辱，所有民调、包括大神级的人物 Nate Silver （《信号与噪声》一书的作者）事先都没预测到。那事先的预测和最后的结果到底差在哪呢？Nate Silver 后来做了大量的分析，发现正是因为种族歧视者在关键时刻表里不一，表面上说要投给希拉里，但实际上却投票给了特朗普。

这些人都住在哪呢？正好和赛斯发现的结果一致，也就是美国东部那几个搜索“nigger”这个词频率很高的州。

我们看电视剧《纸牌屋》里有个情节，说互联网公司可以左右选情。现在没有任何迹象表明 Google 有这样的能力 —— 不但不能左右选情，而且也没有能力精确预测大选结果。不过赛斯的确发现一些能一定程度上帮助预测的办法。

比如说今天晚上有一场总统竞选辩论，特朗普对希拉里。你想知道辩论是在几点进行、哪个台直播，于是你上网搜索。你可能会搜索“特朗普希拉里辩论”，也可能会搜索“希拉里特朗普辩论”，对吧？赛斯把这一次搜索关键词，和同一个人其他时候搜索的关键词联系起来，就发现一个大体有效的规律：你支持谁，就会把谁的名字放前面。

把像这样的蛛丝马迹都利用起来，赛斯就发现了一些非常有意思的事实。

***

美国学术圈流传一个说法。说你如果去加州的那些大学作报告，比如说去伯克利，听报告的人问你什么问题，肯定都是真诚的提问，他们是不懂才问。但如果你去东部的那些传统名校作报告，比如说去普林斯顿，那有时候听众问你的问题是他本来就知道答案的 —— 他不但不想暴露无知，还想要证明自己厉害。

所以美国东部人民的心机重，学术界还是有共识的啊 —— 只不过一直没有他们种族歧视的证据。

好在人们问 Google 的问题，都是真诚的提问。

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201705/22/201705221527464934518302.jpg)
