在数据驱动的时代，如何区分并指斥胡扯？

在特殊职业教育里面，我们长期在教导教师如何对统计学数据完成语义和化学合成反思。本书起源于我们在华盛顿国立大学研究员的人文科学常称“Calling Bullshit”的课程，用以是问道明一个似乎：即使你不是一名机械工程的比对方法家、计量经济学家或统计学数据社会研究团队，你也能学术性地反思那些化学合成论证；须要大量统计学数据和数周时间，也能看穿胡扯。只要有基本的语义推理，在需要的时候，便借助于通过搜索引擎轻松利用的接收者，通常就足以解决弊端了。

作为国民，我们肯定决心可以设法人们唯现并否认胡扯。这不是右翼或右翼在政治上的弊端；这两个派系的核心成员都证明了自己善于仿造和传扬拢误接收者。忽略（尽管有夸大其词的有显然），我们忽视包括够大的辨别胡扯的战斗能力对民主自由的延续来问道至关不可或缺。民主自由长期举例来说候选人的学术性思路，但在当今这个以前，留言板平面媒体的传扬致使选举流程曾受假新见和International干预的不良影响，这同时也赋予了学术性思路年前所仍未有的不可或缺权势。在2016年12月的《纽约时报》专栏文中里面，比尔·加莱奥蒂论述了应对这种接收者战的最适当防御措施：

本书两名所作都是包括数十年统计学数据社会科学、比对方法和相关理科特殊职业教育经验的公立国立大学教师，对于如何研究员这种思路非常陌生。我们忽视，学术性思路非常要求我们保守派偏向某一方。你显然在多个弊端上（例如美国联邦政府的最佳规模，政府施加压力我们从仍未有过的可接受程度，或者国际组织在自始上不该如何表现自己）与我们的论述不相一致，但不能关系，我们只是一心设法在手各种政治论述的人当面所指为胡扯。因为我们忽视，当候选人只能看穿来自上都的胡扯时，民主自由才是最健康的。

我们不是在建立一个在线服务，让我们可以就不偏爱的什么事胡扯。因此，本书里面的值得注意很少是我们所非常知道的最恶劣的值得注意，更不显然是那些让我们生气心怀的值得注意。忽略，我们并不需要的值得注意都是为了超出特殊职业教育用以，特定的陷阱，引人注目适当的应对战略。我们决心你通过阅读和反思，学不会当面所指为胡扯。

一个多世纪年前，哲学思想约翰·腓力·艾伦在对英国剑桥国立大学新生撰写演讲时问道：

你在小学学到的两边对你（将来的生活）仅仅毫无用处，但它有一个好处：只要你慎重学习，步骤得当，那么在别人胡问道八道的时候你不会相当程度察觉。我忽视，这即使不是职业教育的唯一用以，也是它的一个主要用以。

出于若干或许，我们在在此之后的章节里面大量引用了社会科学和医学研究里面的值得注意。我们热爱社会科学，这也是我们的商学所在。社会科学举例来说我们在这本书里面提及的化学合成论证。在生命体创立的所有体系里面，社会科学看来最不不该受到胡扯的不良影响——但似乎并非如此。我们忽视，公众对社会科学的阐释受到了诸多原因的不利于，而阐释正确地与否，对于候选人能否得出结论高明的提议具有至关不可或缺的内涵。本书的用以就是症结所在。

但我们才会着重所指出，我们仍要宣称社会科学是阐释物理世上的一个急于的标准手段。不管我们抱怨什么，不管我们唯现了什么偏见，不管我们遇到什么弊端，不管我们问道了什么废话，社会科学最终还是不会急于的。有了社会科学的支在手，我们才能乘坐军用飞机环游世上，通过视频电话号码交谈，移植器官，根除结核病，阐释里面子星后的20世纪阶段、生命的分子基本等情形。

新的接收者技术已经改变了我们的社会科学和弱势群体沟通方法。随着接收者利用种系统给与加强，接收者超载的情形愈演愈烈。我们决心本书能设法你接踵而来挤压，将似乎与杜撰看清时间推移。

（本文摘自《骗统计学数据胡扯》一书，该书所作为(美)安德烈·伯格斯特龙，(美)杰文·伍德，译者为胡小锐）