摘要：本文探讨的是：灾难警告的雪崩式增长，以及为什么它远没有人们所描绘的那么糟糕。如果你厌倦了看到新闻如何放大负面信息，以及网络上情绪化和虚假信息如何比理性传播得更快，那么今天你将了解这种情况发生的原因，以及它如何扭曲了你的世界观。

“情况越来越糟了。”
“这正在下沉。”
“没有未来。”

本文探讨的是：灾难警告的雪崩式增长，以及为什么它远没有人们所描绘的那么糟糕。如果你厌倦了看到新闻如何放大负面信息，以及网络上情绪化和虚假信息如何比理性传播得更快，那么今天你将了解这种情况发生的原因，以及它如何扭曲了你的世界观。

当然，我们只会很客观的讨论它。

统计学家汉斯·罗斯林（Hans Rosling）所著的《事实真相》（Factfulness）里，分为十种我们误解数据的方式，但汉斯为提供了理解现实、避免被数字操纵的心理秘诀。

让我们来看看……

#第四期图书超级品类日#

一. 差距本能

人们喜欢的双标：

将世界分成两组——如果可能的话，分成相反的两组。

富人与穷人。
发达与不发达。
黑人与白人。

……

容易记住。作为标题很有力。但对于理解世界却很糟糕。

这种观点几乎总是过时的，片面的。

例如，如今大多数人生活在中等收入国家，而不是极端收入国家。旧的“发达/发展中”标签根本解释不了什么。汉斯提出了四个每日收入水平：低于2美元、2-8美元、8-32美元和高于32美元。从这个角度来看，情况发生了变化：绝大多数人处于2-3级，许多基本需求已经得到满足。

新闻讲述的是极端的故事，因为它们很戏剧化，有流量……但相关的故事却在中间。

如何避免

细分现实：当一个问题看起来两极分化时，可以像汉斯建议的那样，将其分成3到4个类别。这样可以展现真实的情况，而不是笼统地概括，掩盖大多数情况。

改变分析单位：城市 vs. 农村地区，按年龄或性别划分的人口。将“城市”或“人口”作为一个整体来看待往往会隐藏决定性的细节。例如，一个地方可能被贴上“贫穷”的标签，但其高度发达的地区在平均下来后就消失了。

仅此一点就能打破世界分裂的假象。

二. 消极本能

我们倾向于对坏事给予过分的关注。

正因如此，坏消息传播迅速，抓住了所有人的注意力：战争、灾难、危机……好消息却很少被轻易传播。

结果就是：你以为一切都在恶化，但数据却告诉我们并非如此。例如，汉斯解释说，在过去二十年里，极端贫困人口减少了一半，全球预期寿命现已超过70岁，大多数儿童都接种了基础疫苗。

媒体优先关注戏剧性事件，因为这些博眼球事件比正面事件更能吸引观众。但总体趋势是稳步改善。

如何避免：

避免当前偏见：不要只看当天的新闻标题——要看长期趋势。没有背景的数据毫无意义。今天的情况可能有所变化，但总体趋势仍然保持积极。

问问自己遗漏了什么：当你读到负面消息时，问问自己：哪些默默无闻的改进没有成为头条新闻？也许是比以往事故死亡人数减少，韧性增强，以及由于预防而造成的损失减少。没错，发生了一些不好的事情——但可能比以前少得多。

三. 恐惧本能

如果我们本能地关注坏事，恐惧会使情况变得更糟。

批判性思考从来都很难，但当我们感到恐惧时，它几乎不可能实现。当我们的头脑被恐惧占据时，就没有空间容纳事实。——汉斯·罗斯林，《事实》

我们的大脑有一个注意力过滤器。它帮助我们避免信息过载，但任何不寻常或可怕的信息都会立即被忽略。新闻中的实时画面会深深地印在记忆中。结果，你会对那些令自己恐惧的事物给予过度的关注。

这意味着我们关注问题是因为它们引发的恐惧，而不是数字。例如：

2024年，西班牙发生了348起凶杀案，以及3846起自杀案。两者相差大约10倍。前者在新闻中占据了数千分钟的播出时间，而后者则没有。

如果某个问题引发恐惧，它就会吸引我们所有人的注意力。

四. 直线本能

几乎没有任何进步是沿着直线进行的——然而我们通常就是这样推断的。

如果某物上涨，我们假设它会以相同的速度持续上涨。
如果某物下跌，我们假设它会以相同的速度持续下跌。

我们就是这样把通货膨胀或世界人口预测为不可阻挡的雪崩的。但现实是，几乎没有什么增长是直线的。它通常是对数、指数或更复杂的。数据显示情况恰恰相反：生活条件的改善意味着家庭生育的孩子更少。

由于贫困减少和医疗保健改善，增长速度有所放缓。

如何避免：

观察曲线的形状：调查历史趋势以及导致先前转折点的原因。

例如：在对数曲线中，突然的峰值意义不大，因为微小的变化都可能引发大的跳跃。

要知道某件事是否严重，你必须看看历史的变化。

五. 尺寸本能

一个很大的数字本身就很响亮，但却没有任何意义——即使它说明了什么，也是误导性的。

永远不要把数字放在一边。永远不要相信数字本身就有意义。如果有人给你一个数字，一定要至少再问一个——用来比较。尤其要小心大数字。——汉斯·罗斯林，《事实》

2016年有420万婴儿死亡，这令人震惊。但与1950年的1440万相比，情况有所不同：情况仍然很糟糕，但我们正在取得进步。

自然灾害造成的死亡人数也是如此：尽管全球人口大幅增长，但如今的死亡人数仅为一个世纪前的四分之一。

我们的记忆会紧紧抓住大数字不放，因为它们容易记住，不像缓慢的历史演变。如果没有背景信息，这很危险。

如何避免：

比较：孤立的数字令人印象深刻，但却毫无意义。如果你读到“10,000 人死于 X 疾病”，问问自己：与去年相比？与其他原因相比？昨天与今天、A 国与 B 国相比，或者按人均计算——所有这些都会将原始数据转化为背景信息。

除法：总数常常具有误导性。使用“每人”或“每十万人”的比率会改变一切。在一个拥有两亿人口的国家发生一千起凶杀案，与在一个拥有一百万人口的国家发生五十起凶杀案是不一样的。

运用80/20法则：大多数问题源于几个因素——帕累托原则。在健康领域，疟疾、肺结核和流行病毒占可预防死亡的很大一部分。在道路上，少数几个交通事故多发点可以解释大多数事故。关注这些，而不是关注那些轶事，无论它们多么令人震惊。

今天就到这里。

《事实性》中的其他五种扭曲（包括为什么我们倾向于以偏概全、寻找简单的替罪羊或让紧迫感凌驾于问题的实际严重性之上）将在后续介绍。

汉斯·罗斯林的这本书充满了发人深省的数据和案例，值得慢慢阅读。你可能会发现，世界远没有想象的那么糟糕。

来源：文化艺术馆