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要善于识破骗人的数据

Bill Schweber?? EDN主编?? 2004年12月04日 ?? 收藏0
我们被淹没在数字中。有些数字是以过硬的科学数据为依据的,有些数字显然是含糊的,或具有很大的不确定性,还有一些数字几乎毫无价值。在最后一类中,我把那些所谓的调研报告列入听起来十分迷人的新闻项,因为在这种调研报告中,一批自选的调查对象或者无意义的例子只是让你知道“87%的人说他们吃得更聪明”,或者“大多数人说他们工作过度,报酬过低”,或者“一项研究显示食用木屑会提高车祸概率”。幸运的是,我们通常能够迅速评价并忽略那些新闻,因为那些新闻只不过是报刊和新闻广播的补白,或者大多是为吸引公众注意,为发展公共关系而杜撰,以及为促进投资等的种种尝试。
  不过,令我困扰的是那些表面上精确而给人确信气氛的报告。我所指的不是那些在今后5年内针对典型小产品市场能给出三四位有效数的意义深远的市场预测,而是那些针对关键事件(例如书或电影的销售)的销售数据的报告。
  这就是我想了解新闻工作者何时完成如下调研工作的原因所在:这些数字从何而来?它们的可靠性和一致性如何?从中能够——或者不能够——得出什么结论?有一篇严格地分析那些极力吹捧的电影周票房数字文章就是这样(参考文献1)。这篇文章说明这些数据的来源是实际销售、道听途说的估计以及几个微妙的纠正因素三者兼而有之。简而言之,除了为公共关系而杜撰的数字和骗局之外,办任何事情都不要依赖这些初始数字。
  工程界就不是这样。由于测试和测量专业人员和制造厂商开创的艰苦工作和创新技术,你拥有既精密又准确的仪器,而且作为工程师,你还知道精密与准确这两个因素之间的差别。不论是测量基本的信号电平、皮秒级边沿定时、误码率、服务质量,还是软件引起的问题,你一般都具有所需的工具,而且可以依赖这些工具。
  你能这样做吗?你的工具可能很棒,但是,你现在试图进行的测量很复杂很先进,以至在很多情况下,你会很容易地误用这些工具。而且,即使测量工具误用始终是个问题,但要知道何时误用现在就更加困难了。所做的一切可能只是略多了点探针引线、一个微妙的接地配置、一个极少使用的软件中断程序、一个误配置的作为激励源的模拟数据流或者无数复杂错误中的任何一个,则测量结果就会是略为偏离或者是极端不真实。
  因此,重要的是,要放慢进度,并设计出一种能单独证实数据的方法,然后再告诉你的小组你已将那些重大结果准备就绪,要后退一步,看是否可以用另一种方法(甚至是一种粗略的方法)进行那种测量,而这种方法将会帮助你确认你的更精确的答案是否在正确的范围之内。这一步可能只需要数量级估计或者对设置的明智检查,以便了解你所期望的数字范围是否达到。或者,也许你可以使用一个具有不同配置的、准确性较低或者较老式的但却仍可用的测试系统,看看答案是否在合理的容差之内。要具有创造性,要对设置的各个方面进行探究。
  如果你觉得你不可能完成这个测试,或者需要灵感,那就休息片刻,看看过去一百年的科学史,尤其是物理学史。你会看到科学家和工程师们如何设计出大不相同的实验来交叉验证确定原子结构和粒子特性的各个方面,即临界物理常数值的实验结果。以我们的标准,这些研究人员拥有的工具和测量仪器是很粗糙的,但是他们获得的很多结果,如磁偶极子力矩值,准确到了八位有效数字。


  参考文献
  Lippman, John, "Thinking Outside the Box Office," The Wall Street Journal, May 21, 2004, pg W10.


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数据? 调研报告? 测试?

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