数据就像是个任人打扮的小姑娘。但是数据是无辜的,它只是我们理解现实的工具。
前几天在朋友群里收到这条信息“肉骨茶加西药导致肝衰竭”。这是一则发表在《法医学、医学和病理学》6月份的研究报告。在你犹豫还要不要吃肉骨茶之前先让我们看看这项研究是如何得出以上的结论。
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这项研究源自于科学家发现有一位服用西药同时也食用肉骨茶的病人患上了肝衰竭。在这项研究,科学家采用4种市售肉骨茶包料。在煮了5分钟后,他们把汤汁放进培养皿里的肝癌细胞。研究发现这四种汤包都含有“显著毒性”,当汤汁和细胞混合后会杀死83%的肝细胞。即使调稀10倍后也会杀死15%的肝癌细胞。
因此,科学家得出结论,不止药用中草药可能对肝有毒性,一般含有中草药的食物如肉骨茶也可能会伤害肝脏。试验就是这样,诠释试验结果又是另一回事。有的媒体报道“肉骨茶伤肝”。有的标题是“ 肉骨茶加西药可导致肝衰竭”。但是,纳闷的是全篇文章并没有提到西药。
我特别感兴趣的是大家在阅读这则报道后的反应。有的朋友说“以后不能吃肉骨茶了”(谨慎小心型),有的说“荒谬,我从小吃到大还不是好好的”(经验主义型),有的说“这是外国人贬低中药的做法”(阴谋论型)。这些都反映了大家对数据解读的偏好。
无可否认,当下我们已经进入一个“数据年代”。小到从个人的血液健康指标、银行信用评分,大到宏观经济国内生产总值等我们都被数据主宰。现在的口号是“用数据说话”。在医学领域,医生也仰赖各种研究报告支撑他们的医疗决策。我们会发觉自己对世界的了解,和人生的各种决策都取决于自己看到的数据,如何正确的诠释数据对普通人也变得很重要。
然而,数据并不像表面上那样客观公正,反而常常会因为一些人为或非人为因素的干扰,对人们产生误导。最常见的误区就是“关联性”不等于“因果”。很多人说,只要你拷打数据的时间足够长,总能找到两件事的关联。好比前面提到的肉骨茶试验,科学家发现同时服食中草药和西药的人有肝衰竭,这是关联还是因果?我们可以因肉骨茶汤杀死肝细胞就得出这是因果关系吗?会不会有其他因素在其中起作用?还是这只是个偶然事件?
两件事有关联不代表就是因果关系。有个著名试验发现冰淇淋的销量和森林大火有密切关联。如果冰淇淋销量上涨,森林大火的概率也会增高。那我们可以说是因为冰淇淋导致森林大火的吗?这显然很荒谬,原因其实是干燥炎热的天气导致人们要吃冰淇淋;也因为这种气候导致森林大火更容易发生。
如何避免误读数据呢?我认为是“多读,再想想”。当你读到一个数据或报道时不要只看标题,要继续调查下去。最好把原文找来读一读,了解试验方法和背景,借此判断是不是一个可以信赖的数据。但是请谨记任何数据都只是一个事件的切面,永远有些视角是尚未发现的。
个人的认知偏差也影响我们看待数据的角度。好比我爱吃肉骨茶,打从心里就不相信以上的研究结论。这才让我决定认真阅读这篇文章。但是如果碰到我愿意相信的研究,我可能就不会理性分析了。因此,不要只读那些和你观点一致的文章,还应该主动去读一读那些跟你的信念背道而驰的文章。
此外,我们也必须了解这些数据是谁提供的?是不是利益方?数据如何收集?大多数的研究都是在某个特定的时间点,对某个国家某个人群进行的。因此它的结论适用范围也有局限。而所谓的科学共识如“吸烟有害健康”、全球变暖等不是单一的科学研究,而是所有科学研究的集合。这些科学共识,值得我们去重视。
数据就像是个任人打扮的小姑娘。但是数据是无辜的,它只是我们理解现实的工具。每天面对各种数据结论的我们应该擦亮眼睛,提高警惕,主动探求真相。
总而言之,肉骨茶还是可以吃的。
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