你听说过鹳鸟送子的故事吗？

这是统计学里一个著名的“段子”，而且貌似可以用数据“证明”。

先看每个国家鹳鸟的大概数量，再比对每年的婴儿出生数量，可以看到，在整个欧洲，这两个数字的关联性都很强。某年鹳鸟数量多，婴儿出生率也高；反之亦然。

用数据论证结论的合理性怎么看都很科学。不过，聪明的读者八成已经看出了问题。鹳鸟和孩子完全就是两个八竿子打不着的领域，或许更合理的解释是，经济条件好、房子大的家庭有能力养育更多孩子；同时，更大的房顶和更多的屋檐也给鹳鸟提供了栖息的地方。二者虽然在数据上大体呈正比，但都只是大房子的派生数据，只是相关关系，而非因果关系。这样的数据比对其实根本没有意义，不过它给人的感觉却是——数据骗人了。

这也是英国作家蒂姆·哈福德新作《拼凑真相——认清纷繁世界的十大数据法则》希望向读者阐明的观点：人们正在失去对数据的信任。个中原因很复杂，其中，无用信息太多，湮没了有效数据，是最重要的一个。其他还包括，数据造假或失真、对数据间的逻辑关系理解错误、数据与自身感受偏离过大，甚至单纯地只是对数据发布方不信任等。

蒂姆·哈福德不无悲伤地说，对统计学的不屑一顾不仅仅是统计的耻辱，而且是一种悲剧。如果我们对任何统计数据都不屑一顾，习惯性排斥，那么这个工具就无用武之地。我们不能轻信，但不轻信不意味着全不信，而是要用探究心和合理的怀疑态度去评估信息。真正的统计学就像天文学家的望远镜、细菌学家的显微镜、放射科医生的X射线。只要我们愿意，真正的统计数据可以帮助我们“见天地、见自我”。

为此，作者在书中列出了帮助读者理解统计数据的“十大法则”，并运用大量生动的故事带大家深入充满虚假信息、不良研究和糟糕动机的世界，从中窥探收集数据容易踩的坑、理解数据必须避的雷，学会分辨好的数据与无用的数据，以帮助个人、组织做出更好的决策。

以个人感受与统计数据偏差为例，本书提出了一个“灵魂拷问”，如果二者不相符，究竟是谁错了？其实，如果你真的懂数据，就会发现，这并不是谁对谁错的问题，至少没有这么简单。

作者是从自己早高峰的惨痛经历出发，开始研究这个问题的。

每个工作日的早上，作者都要多次换乘交通工具，用他的话讲，“沙丁鱼罐头都比地铁松快”。更糟糕的是，能在地铁上挤着已经是一种“幸福”了，等了好几趟车还没挤上去才是常态。

然而，伦敦公共交通统计数据却显示，伦敦公交车的平均乘客数仅为12人，“以我每天早上乘坐的双层巴士的62个座位为例，车上应该是很空的”。地铁的乘客量就更离谱了，据称平均乘客量不到130人。“开玩笑呢吧？中心线路地铁随便一个站台上就有130人挤不上车，随便一列地铁的一个车厢里就能挤下130人，这才是平均乘客量好吗？”

作者坦言，即便自己自称“数据侦探”，也难免对统计数据有所怀疑。那么，当统计数据和个人感受不一致，我们该怎么办？

答案是逐层分析。

先来看统计数据来源。作者说，伦敦城市公共交通的相关数字是由伦敦交通局提供的。这个数据准确吗？答案是，他们也不确定。因为伦敦交通局仅仅做了一个“差不多的估计”，而且这一估计还是好几年前通过纸样调查做的。当时，调查员站在公交车站或地铁站，或是拿着夹纸板，数人头，记下来，或向乘客分发问卷调查。也就是说，从数据来源看，这些数据“原材料”偏差很大且严重滞后。

这个问题在当今这个信息时代很好解决。毕竟移动支付已经在很多国家和地区普及了，大多数人坐车都会刷公交卡或智能手机，交通局的数据专家只需要在后台敲几下键盘，就可以获取更准确的、实时更新的数据。

再来看统计数据的结构。“我的出行时间与高峰时段重叠，此外，我搭乘的也是人流量最大的一条地铁线路，所以我乘坐的地铁不挤才怪。”而在非高峰时段，这些地铁其实并没有这么拥挤。尤其是一些人气不旺的线路，一天中的大多数时候，车厢里都空空荡荡。于是，不同时段、不同线路的数据加总、平均，就得到了12人、130人这样感觉很离谱的数据。

这个数据有意义吗？直观看，好像是没有。但仔细想想，其实是有的。它可以帮助伦敦交通局调整运营策略，比如，在高峰时段提高发车频次、调整全伦敦的交通线路图等。换句话说，这些统计数据说的是事实，但不是真相。解决的办法是细化数据，将整体数据调整为分时段或分线路数据。换句话说，这些数据依然是有用的，关键在于学会怎么去“读”它。

最后来看统计数据的视角。站在通勤人员的角度上看，既然高峰时段那么挤，多发几辆车不就行了？但站在交通局的立场上，公共交通必须兼顾经济效益和社会效益。平均客流量已经这么低了，再增发车辆很不划算。毕竟，买公交车要花钱，雇佣专门的司机、维护人员也要花钱；重新规划线路不仅花钱还要走麻烦的手续；更别说公交系统还会占用道路空间、排放污染物，造成隐形损失。简而言之，作为个体的“我”感受到的一面是真实的，但官方统计数据揭示了“我”无从感受的另一面，这一面也同样重要、真实。二者完全相反，却是一体两面的、正确的数据。

对于这个问题，作者引用了经济学家、小额信贷先驱、诺贝尔和平奖获得者穆罕默德·尤努斯的观点。穆罕默德·尤努斯用“蠕虫视角”来形容个人感受，用“鸟瞰视角”来代指统计数据。虽然蠕虫视角更能够触动我们，但必定会挂一漏万，毕竟每个人都有自己的认知边界，仅仅以自己的视角看待世界极易陷入偏颇。相反，鸟瞰数据虽然枯燥乏味，但却更接近群体总效益的公约数，虽然身处其中的人不一定满意，但总体效益却是最高的。

如果用一句话来概括这一切，统计学大师级人物汉斯·罗斯林的话或许最为贴切：“数字永远无法将地球上的生活百态全部展现出来。”

汉斯说得没错：数据永远无法展现全部，但数据依旧有其存在的重大意义。没有蠕虫视角，数据就是冰冷的；但如果没有鸟瞰视角，人们恐怕连窥探真相的机会都没有，只会盲人摸象。

这也是本书想传递给读者的核心信息。迷信数据的确要不得，但盲目排斥数据更糟糕。对待它最好的态度是敬畏——在认真看待数据之余，抬起头，带着好奇心去看、去听、去感受真实的世界，然后问问自己，这是为什么呢？