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FB最初上线news feed的时候，遭到用户的口诛笔伐：too creepy, too stalker-esque. 但是扎克伯格说其实用户喜欢这个功能，他们表面上说不喜欢，实际上会用得更多。后来的确如此。 ——这本书里充满着大数据会/不会说谎的小故事。 读的过程中一直觉得作者写得很危险，虽然很多真相counterintuitive，但作者给出的其他解释，还是应该更仔细去考量吧？读完回头一看，发现框架不错，他知道自己要写什么，思路清晰。也就是说，其实作者没有把所有细节都罗列出，所以显得不严谨。 读这本书有两种选择：大众心理向或大数据向……作者是利用前者吸引注意力，但其实精华和最有意思的部分在后者。(所以我认真想了想，那本Algorithm to live by也不应当当成心理的猎奇。)

这么好的书，版权被买了这么久，中译本居然还没出来......

拾起来之前读了一半的书，还是挺有意思的，之前有类似的idea想做可是一直也没有提上日程。我觉得经济学领域用big data已经很多了，或许其他social science更能benefit from 这些新型的data source。

拾起来之前读了一半的书，还是挺有意思的，之前有类似的idea想做可是一直也没有提上日程。我觉得经济学领域用big data已经很多了，或许其他social science更能benefit from 这些新型的data source。

这么好的书，版权被买了这么久，中译本居然还没出来......

书里面举了个例子，美国某机构进行了一次匿名的问卷调查，美国女性平均每年55次性生活，其中16%次使用了安全套，而美国男性频率则更高，按照一定的计算方法，根据美国女性提供的数据计算出美国每年使用11亿个避孕套，根据美国男性提供的数据，计算出美国每年使用16亿一个避孕套...  

这本书也是讲大数据的，和同类的书相比，也基本没有太多的新货，基本断断续续翻着翻着就看完了，不过还是稍微总结一下： 1. 大数据和common wisdom，common wisdom相对来讲都是小数据，虽然通常有效，但是存在明显的bias，因为人往往会夸大自己的经验，低估自己没有经历过的事...  

前面关于怎么用google search来纠正传统survey/pooling的response bias很有新意，google，facebook的数据的确能做一些事，但没有什么一拍脑袋的我这个方向的好点子。后面就有点重复了，初看惊艳，逐渐落于平淡。 P.S. 为什么短评不显示在我读的界面啊……这样回溯书评太麻烦了...  

大数据正在改变社会科学，正如显微镜彻底改变了医学一样 很多人都觉得大数据已不再像一年前那样光鲜。希拉里·克林顿败给特朗普之后，矛头大多指向了她那个备受吹捧的分析团队，因为他们没能发现中西部各州发出的警告，致使她与总统之位失之交臂。但根据前谷歌数据科学家赛斯·...