“虽然对于整体样本来说，检错概率很低，为百万分之一。但是在判断为凶手的结果里，总共 5 个人，只有 1 个是真正的凶手，其他 4 个都是误判，只有 20% 的正确率。没有办法判断我当事人就是凶手。”

越具体的预测在被证实后，给我们的触动越大。预测越具体，越精确，有可能证伪它的观察现象就越多。

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可证伪性标准声明，一个理论要有用，对其所做的预测必须是具体的。它在告诉我们哪些事情会发生的同时，必须指出哪些事情不会发生。如果不会发生的事情确实发生了，我们就得到了一个明确的信号，这个理论有问题。

（非要用栅栏表达房屋价格，让人看不懂）图片来源于 B 站公开课程

参考资料：

（画个人形，读数反而变得很困难）图片来源于 B 站公开课程

但是这种安全感是以知识发展的停滞为代价的。比如我们常常沉迷的占星、星座解释、通灵术等。

法官说，“当然，DNA 匹配概率是百万分之一。你的当事人是凶手无疑。”

这些不可证伪理论有着巨大心理吸引力，其奥秘在于它们解释一切的能力。预先知道无论发生什么，你都能理解它，不仅给你一种掌握知识的感觉，而且更重要的是，给你应对这个世界所需要的情绪上的安全感。

只有当一个理论并不试图预知一切，而是做出具体的预测，提前告诉我们世界上会发生什么具体的事情时，该理论才会进步。

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（假新闻 & 过度装饰）图片来源于 B 站公开课程

你看到的信息能否被复制和重复，这也是结论是否科学的一个重要判断因素。要将一个研究发现认定为确凿的科学事实，它的可重复性至关重要。因为科学理论的一个重要定义就是可证伪性。

我们在研究一个现象的时候，会带着自己的预设偏见理解为，两个相关因素是因果关系。而相关关系之所以产生，可能是因为这两个变量都与某个甚至尚未被测量的第三变量相关。

（过度装饰 & 误导性坐标轴）图片来源于 B 站公开课程

（视觉注意力都被大汉堡和苏打水抢走了）图片来源于 B 站公开课程

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编辑导语：大数据时代之下，信息繁杂多样，其中也充斥着大量的假话和谬论。怎么在纷繁复杂的信息里面，去伪存真，需要我们有一定的思辨能力，去识别信息中的垃圾信息。而如何识别辨别这些垃圾信息呢？本篇文章分析了如何识别垃圾信息的方法，感兴趣的话一起来看看吧。

数据可视化可以降低看数据的难度，但是在数据以图表的方式呈现出来之后，我们也需要去关注一些细节。因为图表会给出一些诱导性的表达方式，影响我们判断。比如误导性坐标轴（misleading axes ）。

导致两个变量之间产生误导性关联的第三变量，有时候很容易看出来。比如，冰淇淋卖得越多，溺水就越多。是因为吃冰淇淋的人很多，游泳的人也很多，所以溺水的人才很多。

之前文章《如何正确读数和更优决策》，讲了一个关于缺失数据做决策的故事。赛车队成员需要决定是否要参与一场重要的比赛。依据之前的经验，24 场比赛中有 7 场汽车引擎出现故障，故障情况和天气温度之间的关系如下图：

这次 Campaign 我们要以价格为抓手，横向打通品类覆盖，还要提高内容可复制性，注重投放颗粒度，覆盖消费升级到下沉市场的全域流量，发力打出一套组合拳。

并不是说只要有这些词汇，就是垃圾信息。而是表达者通过一顿组合，让你不知道所云，只有空话的，肯定是垃圾信息。比如：

基思·斯坦诺维奇说，伪科学的传播所造成的代价是巨大的。怎么在纷繁复杂的信息里面，去伪存真，帮助自己解读判断，需要我们有一定的思辨能力，去识别信息中的垃圾信息。

文章来源：《时代教育》 网址: http://www.sdjygw.cn/zonghexinwen/2022/0816/2297.html

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