看到題目是不是頓感疑惑？只看表象很容易得出這樣的結(jié)論，需要慎重看待看似相關(guān)的關(guān)系。

前兩天有篇很火的文章《幸好不是所有聰明人都在批發(fā)快感》，批判了目前主流的互聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)力都聚焦在提供用戶“奶頭樂”（Tittytainment），并贊揚了少部分不局限在眼前的茍且，依舊致力于全球人民福祉的公司與項目（友情提示：以IBM為關(guān)鍵字，在文中被cue了12次）。

當(dāng)然，觀點我同意，正如那位熱衷于從0到1的大佬彼得·蒂爾當(dāng)年也抱怨過：“我們想要一輛會飛的汽車，得到的卻是140個字符?！?/p>

被點歪的科技樹，仿佛在把社會引向尼爾·波斯曼所構(gòu)想的“娛樂至死”，并且“文化向技術(shù)投降”的地步。

但原文中為了責(zé)怪大眾科技加深了人們的負(fù)面情緒，引用了如下的論據(jù)和證明方式。

“隨著iPhone的發(fā)布，美國中學(xué)生的孤獨感卻幾乎直線上升”

我無意為iPhone是否真實導(dǎo)致了這種情況的發(fā)生辯護，但單純從文中對于數(shù)據(jù)的使用及論證方式，在未經(jīng)相關(guān)性驗證的情況下，將不特定事件定性成為因果關(guān)系。不僅沒有依據(jù)，并且煽動大眾對于事實的認(rèn)知。捎帶使得我對全文的動機產(chǎn)生懷疑（再一次提示，IBM作為正面案例，在文中被cue了12次）。

A導(dǎo)致了B？

作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析工作者，日常會處理大量的信息來判斷平臺的健康程度以及制定優(yōu)化辦法。其中，需要解釋兩組波動數(shù)據(jù)間的關(guān)系時，就需要花一定時間去思考數(shù)據(jù)間的關(guān)系是因果，還是相關(guān)？

舉個“因果關(guān)系”的例子：

先前在滴滴運營快車時，當(dāng)其他人為因素（如補貼、司機運力等）不變，天氣狀況是直接影響每天訂單量的原因，呈“微笑曲線”狀。三伏天、冬至或者暴雨的極端天氣，都可以導(dǎo)致訂單量大幅增加；風(fēng)和日麗的天氣大家都愿意走路去公共交通站，使用更便宜的交通方式。

這是通過常理可以推斷，并且基于數(shù)據(jù)驗證后的結(jié)果。

而對于相關(guān)關(guān)系，如果一個事件變化后，另一個事件也隨之發(fā)生變化，但二者不屬于原因和結(jié)果的關(guān)系，則稱它們之間存在“相關(guān)關(guān)系”。存在相關(guān)關(guān)系的兩個事件之間雖然有關(guān)聯(lián)，但不屬于因果關(guān)系。

日本經(jīng)濟學(xué)家中室牧子在判斷區(qū)分因果及相關(guān)關(guān)系時，列舉了三條判斷原則：

1. 是否“純屬巧合”？

兩個事件看似有關(guān)，其實只是“純屬巧合”。像這樣，兩組數(shù)據(jù)的變化趨勢只是碰巧相似的現(xiàn)象被稱為“偽相關(guān)”。

美國分析師維根·泰勒在他的著作《偽相關(guān)》（SpuriousCorrelations）和網(wǎng)站（tylervigen.com）就介紹了非常多這樣的“偽相關(guān)”關(guān)系。

比如，文章標(biāo)題中提到的“美國小姐的年齡”和“全美死于暖氣的人數(shù)”變化一致，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.87；數(shù)據(jù)高度相關(guān)，但這兩個現(xiàn)象間有必然的關(guān)系嗎？

又比如，“美國在科技、太空領(lǐng)域研究的投入”與“用上吊、窒息而自殺的人數(shù)”，相關(guān)系數(shù)更是高達(dá)0.998?？茖W(xué)領(lǐng)域每投入1塊錢，就會激勵更多人去上吊。變量數(shù)值盡管相關(guān)，但這兩個事實之間又有什么樣的直接關(guān)聯(lián)？

2. 是否存在“第三個變量”

其次，我們必須要質(zhì)疑是否存在同時影響原因和結(jié)果的“第三變量”，或者說是“混雜因素”。它可以把純粹的相關(guān)關(guān)系包裝成因果關(guān)系，干擾人們判斷。

在美國中西部的一個小鎮(zhèn)，地方警察局發(fā)現(xiàn)冰淇淋消費量越多，犯罪率就越高。這個例子中，冰淇淋消費量和犯罪率是正相關(guān)的；但并不意味著冰淇凌消費的增多導(dǎo)致了犯罪率的上升，更不可能通過減少冰淇凌的銷售來降低犯罪率。

然而，我們猜測存在某個變量同時和冰淇淋消費量、犯罪率相關(guān)。這個變量可能是室外溫度，當(dāng)室外氣溫變暖，如在夏天，就會有更多犯罪（白天更長，人們多開窗口等）；因為天氣變暖，人們更享受吃冰淇凌的樂趣。相對地，在又長又黑暗的寒冬，冰淇凌的消費就減少，同時犯罪也越少。

當(dāng)然這也只是一種基于現(xiàn)實生活的猜測，并無切實的依據(jù)。

3. 是否存在“逆向的因果關(guān)系”

還是拿警察與犯罪的例子。

通常警察多的地區(qū)，犯罪案件數(shù)量也多。但是，將犯罪數(shù)量的多少歸結(jié)為警察人數(shù)的增多，難道是在暗示犯罪都是由警察引起的嗎（警察→犯罪）？正好相反，不如說因為某處是犯罪多發(fā)的危險地區(qū)，所以部署了大量警力，這么想可能才更合理（犯罪→警察）。

本以為是原因的事件其實是結(jié)果，本以為是結(jié)果的事件其實卻是原因，這種狀態(tài)被稱為“逆向因果關(guān)系”。

iPhone真的導(dǎo)致美國高中生倍感孤獨嗎？

回到文中的例子，iPhone是不是真的會導(dǎo)致美國高中生倍感孤獨？

要得出這個結(jié)論，顯然需要大量的分組實驗（A/B test）進行更深入的研究。

比如，在同一學(xué)校，不用iPhone的高中生分一組，用iPhone的高中生分一組。

用iPhone的學(xué)生中，又需要依據(jù)使用時長，APP使用偏好再進行區(qū)分（要知道Facebook面向高中生，Twitter這樣的社交網(wǎng)絡(luò)仿佛與“孤獨”心理更有關(guān)聯(lián)，他們的變化與推出也都是在05-06年間），再去論證上述的結(jié)論。

結(jié)語

在目前沒有足夠數(shù)據(jù)支撐的情況下，我無法下定論。

每個人是一個社會關(guān)系的總和，包含了各類我們稱之為“不確定性”的東西。同時，科技的發(fā)展本身一直在充滿爭議，“科技倫理”（Technical Ethics）在大數(shù)據(jù)逐漸成熟、AI起勢的情況下，越發(fā)重要。

此時，任何企圖把人、心理和科技三者相關(guān)聯(lián)的結(jié)論，尤其需要謹(jǐn)慎對待。

作者：黃嘉偉，專注銀行在移動金融領(lǐng)域內(nèi)的戰(zhàn)略、運營和數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)

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