《拆穿数据胡扯》中提出了一个假设：如果人们无须付出任何代价，就能轻松、即时地验证你说的话（或者别人说的话），那胡扯还会有立足之地吗？

看上去，答案似乎是否定的，我们被胡扯蒙蔽，往往是因为无法获取到真实信息。既然真实唾手可得，那胡扯当然会无所遁形。

但遗憾的是，现实并非如此。从来没有一个时代，可以让我们像如今一样获取到几乎任何想要的信息，但也从来没有一个时代，让我们像如今一样时时刻刻都承担着被胡扯，被骗局欺骗蒙蔽的风险。

我们可以轻而易举地验证别人说过的话，但我们也往往草率地落入别人的胡扯之中。

到底为什么会这样呢？《拆穿数据胡扯》的作者在书里面说，技术并没有消除胡扯问题，而是让问题变得更糟。浮华空洞之物取代了严肃、深入、有思想的内容。

互联网上太多的虚假，让人对真实失去了信心。这是当代人面临的最大危机之一。

幸运的是，在危机中自救向来是人的本能。尽管互联网上的谎言层出不穷，但同时也有一些学者专家们致力于破除这类谎言，同时也教给大众如何识别谎言，拆穿胡扯。

在我个人看来，这类读物数量再多也不为过。之前我曾看过一本《数据如何误导了我们》，在内容上和这本《拆穿数据胡扯》有很多可以相互印证的内容，而且都很深刻。

说回这本《拆除数据胡扯》，在展开论证之前，本书的作者首先讨论了“胡扯”一次的定义，这也是学术讨论的首要程序。

哲学家哈利·法兰克福认为大数据培训是骗局，胡扯就是人们为了给你留下深刻印象或说服你而说的话，他们根本不关心这些话是否属实，是否正确。

本书作者在提及这一观点之后进一步完善，并提出了本书给定的关于胡扯的定义：

胡扯就是全然不顾事实、逻辑连贯性或实际传递的信息，而是利用语言、统计数字、数据图表和其他表现形式，通过分散注意力、震慑或恐吓等方法，达到说服或打动听话人的目的。

本书中强调，这一定义的核心在于，胡扯的目的根本不是表述事实，而是利用某种修辞手段来掩盖事实。

在清楚“胡扯”一次的定义之后，我们再来谈论数据胡扯。为什么学者们都将胡扯这一话题与数据联系在一起呢？包括我上面提到的那本《数据如何误导了我们》。

一个原因在于，比起文字，人更倾向于相信数据，我们认为数据不会撒谎。但结果却往往被数据蒙骗误导。

另一个原因则是，客观可靠的数据在实际中往往陷入被滥用的尴尬境地，人们喜欢用数据指标来量化任何东西。

然而本书中多次提及了一个古德哈特定律：指标变成目标后，就不再是一个好的指标。

书中对此也给出了解释，如果某个指标附加有足够多的奖励，人们就会想方设法地提高自己的得分，而这样做就会削弱该指标原本的评估价值。

因此被滥用的数字是传播胡扯的理想工具，他们给人一种客观的感受，但实际上人们可以很便捷地操控各种数字，以传递自己希望传递的任何信息。

甚至即便是同一组数据，在不同的呈现方式下，也会传达出不同的含义。

本书中提到了当下流行的数据可视化技术，即便此项技术从20世纪80年代之后变得普遍，但作者却警告我们要对此保持警惕。因为我们的教育系统并没有及时跟上，读者在解读数据图像方面可能没有受过培训，因此更容易被欺骗。

更何况，数据可视化图像还容易被操纵，从而达到迷惑读者的目的。数据可视化中的“鸭子”正是这样一种病态现象，它不仅充斥于流行媒体当中，甚至还渗入到了科学文献领域。

“鸭子”指的是数据可视化图形中的装饰内容过多，甚至掩盖过了数据本身的价值，从而分散了读者的注意力。

这种误区其实在另一个领域也非常常见——PPT。

PPT早已成为了职场办公的基础技能之一，能否设计一份出众的PPT也成了一项考核标准。然而在亚马逊创始人贝佐斯却认为，“PPT是一个非常好的兜售工具，可以通过要点展示和花哨的模板来修饰平庸的想法，让它们看起来十分出色。正因如此，它对创新而言非常有害。”

因此早在2004年亚马逊就宣布禁用PPT，贝佐斯采用书面备忘录的方式来代替PPT。或许会有人觉得贝佐斯有些矫枉过正了，但不得不说他的担忧是有道理的。对于PPT设计的过分苛求，引发了一种“形式大于内容”的后果，恰如数据可视化中的“鸭子”，让本应该成为核心的数据反而被忽略了。

我们往往认为，利用数据胡扯，企图蒙骗我们的人是别人。但《拆穿数据胡扯》中两次引用社会学家尼尔·波兹曼（《娱乐至死》作者）的一句话，“在任何时候，你必须与之抗争的胡扯主要源于你自己。”

有时候，正是我们自己的傲慢与偏见让数据欺骗了我们。书中提到了一个名词——证真偏差，意思是说，我们往往会注意、相信和分享与我们已有信念相一致的信息，自动走进信息茧房之中。

因此想要拆穿数据胡扯，不仅要对获取的信息保持警惕，同时也要学会反省自己大数据培训是骗局，承认自己的错误。

在本书的结尾，作者引用李普曼的一个观点，“如果一个社会缺乏识破谎言的手段，就无自由可言。”

人们往往会认为，想要识破谎言，就需要获取更多的信息。但哲学家陈嘉映告诫我们，“今天的主要困境不是信息不够，而是判断力不够。”

如果一个人判断真伪的能力没有跟上他获取信息的能力的话，他就会深陷于数据胡扯不可脱也，他眼中的世界也将因此越来越荒谬。