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“默认姿态应是怀疑”：给数据记者的几点建议
“Default Position Should Be Skepticism” and other advice for data journalists
导读
这是 ProPublica 对统计学家 Hadley Wickham 的访谈整理，主题是数据记者（以及任何用数据讲故事的人）该怎么工作：默认立场应当是怀疑，先弄清数字的来源和局限，再动笔写故事。值得写作者读，因为它讲的其实是所有写作者的常见问题：为了讲一个漂亮的故事而夸大结论、漏掉关键限定条件。
可以直接用的写作要点
- 01
动笔前先把数据的关键限定条件问清楚：样本是谁、范围多大、结论能不能推广，别让标题比证据更早确定。
- 02
标题和正文都要保留限定语（比如只是动物实验、只是初步结果），一旦省掉，读者就会把它当成定论，短期的点击换来长期的失信。
- 03
警惕“必须讲出一个结论”的叙事冲动：人会不自觉地偏向支持结论的异常现象，而忽略大量失败的实验和无结果的尝试。
- 04
多记住几个被热炒后又推翻的案例（火星陨石细菌、冷聚变、超光速中微子），写兴奋的题材前先提醒自己慢一拍。
HN 评论精选
点击率激励催生夸张标题，最常见的失误是漏掉“仅在小鼠实验”这类关键限定。
问题出在激励上。只要媒体还在被“最大化点击率”驱动，就一定会出现夸张的标题。科学界每天并没有那么多激动人心的事，即便有，写标题党的人也比写得克制的人活得更好。推特账号 @justsaysinmice 是个很好的例子：它做的事就是在那些夸大标题、甚至正文都没说明的报道后面回一句“是在小鼠身上”——因为这项研究只做了小鼠实验。
distant_hat查看英文原文
The problem is incentives. As long as they are incentivised to maximize click through rates, you'll get hyped up headlines. There really isn't that much exciting stuff happening every day in science, and even when there is, someone writing a clickbait headline will be better off than someone writing a measured one. An excellent Twitter handle in @justsaysinmice. https://twitter.com/justsaysinmice All it does is says 'in mice' for all studies where hyped up headline and sometimes the main body leave out the fact that the study is only in mice.
想讲出结论的叙事欲望会让人偏向支持结论的“异常”，从而忽略大量失败。
任何科学都是如此。我们总想找出一个故事，因此会不由自主地偏向那些能得出有意义结论的 bug：大多数实验是失败的，但一个 bug 就能让它们看起来像成功了。做监督式机器学习时这一点尤其重要：最容易犯的错就是把训练集和测试集、留出集搞混（或者干脆不分），因为你想提高模型准确率，而在同一份数据上训练和测试是最省事的办法。
3JPLW查看英文原文
Same is true for any sort of science. We're trying to find some sort of a story, and thus we bias ourselves towards bugs that lead to a meaningful conclusion. Most experiments fail, but a bug can make them look like a success. I find it especially important if you're applying supervised machine learning techniques. Far and away, the easiest sort of bug to make is mixing up training and testing and holdout data (or not doing it at all). It's such an easy bug to make because you're trying to improve the model accuracy... and a really easy way to do that is to train and test on the same data.
历史上多次被热炒后又被推翻的科学事件，早就证明了怀疑的必要。
火星陨石里的细菌、犹他大学的冷聚变、OPERA 团队的超光速中微子——按理说这些事件早就该把这个教训讲透了。
TomMckenny查看英文原文
You would have thought the meteor with Martian bacteria, the University of Utah's cold fusion and the OPERA team's superluminal neutrinos would have driven this lesson home by now.
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