信息科学家杰文·韦斯特（Jevin West）和生物学家卡尔·伯格斯特龙（Carl Bergstrom）在华盛顿大学开设了一门新课，课程的名字叫做“在大数据时代拆穿胡扯”（Calling bullshit in the age of big data）。韦斯特和伯格斯特龙认为，人们很容易就能识别出口头上的胡扯，毕竟我们已经使用语言数千年了，但数据和图表是19世纪80年代才流行起来的。由于数据呈现出的复杂性和准确性，很容易高效地伪装成胡扯的信息，让人上当受骗。
伯格斯特龙说，想要拆穿数据的胡扯也很简单，不需要你获得统计学学位，需要的是一些常识和思维习惯。两位教授提供了一些建议：首先，看到一则信息时，你可以问自己三个问题：谁告诉我的？他是怎么知道的？他想向我兜售什么？其次，如果一个数据看起来特别好，好的都不那么真实，那很可能就不是真的。尤其是那些和你的个人观点或者经历十分一致的结论，特别值得怀疑。第三，警惕不公正的比较。比如，有人告诉你，观看特朗普就职典礼直播的人数要比看奥巴马就职直播的人数多，那是因为2017年看直播比奥巴马就职那年容易多了。第四，要知道机器也可能有偏见。比如，用来预测个人犯罪行为的计算机模型对少数族裔表现出了偏见，很有可能是因为用来“训练”算法的数据反映了现有的文化偏见。机器和给他们编程的人一样容易犯错，而且不会因为感到内疚而纠正自己的行为。
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