在这个大数据时代，每时每刻都在产生大量的数据，如何从这么多数据里发现有效数据并进行科学地决策，是我们重点关注的问题。

数据是连接客观世界和主观认知的桥梁，但修桥是个技术活

数据客观地存在，人们对数据的解读各有千秋，就像一千个人的心中有一千个哈姆雷特一样，不同的人对同一份数据可能都会有不同的说法，后面会举例。

搜集数据有什么难处

获取数据不难，但是获取真实、有效的数据，确实没那么简单。比如：

人的想法和感受很难丈量

一个简单的情侣交流问题，就可以知道人的想法和感受是很难丈量的，请看下面例子：

小茗同学：我爱你
可乐：你有多爱我

为什么我爱你很难回答，因为

爱的程度无法用工具测量

用得分或数字表达，都极易失真，缺乏信度

爱的状态本身就不稳定，但是测量时的状态却很重要

爱的感受可以对比参照（前女友，你妈），但…

你可以用优美的情话来比喻，但这考验的就是语文能力，缺乏效度。

测量不准有什么问题

造成决策失误
举三个测量不准导致决策失误的栗子

感情被骗

比如上面的 我爱你 的案例，对小茗同学是否爱可乐这件事情如果测量不准，很可能导致可乐遭受严重的情感诈骗事件。

美国大选民调翻车

2016年特朗普当选，是美国民调的滑铁卢，2020年差点又翻车。

对开放二胎的决策

开放二胎后，人口增量显著低于预期，中国适龄人群的生育意愿到底怎样，依然是一个有挑战的问题。

对世界产生认知偏差

测量准确到底有多难

举3个比较难以获取真实数据的例子

美国大选民调

对于美国大选的预测，大家一直以来都津津乐道，2016年，民调预测希拉里会赢得大选，结果我们都知道却是特朗普上台，今年虽然整体上民调显示拜登的支持率较高，但在一些摇摆州的预测上还是打了脸。

所以把数据测量准确这件事情还是很难的。当然对于民调这种问题，结果不准确更多地可能还是取样的偏差？

如何了解某种难以启齿的行为的渗透率

如家庭暴力、偷窃、出轨等难以启齿的行为，如何了解它们的渗透率？

实际报案的、被警察抓获的、被他人发现的来这只是一小部分人，或者你可以说是幸存者偏差，到底有多少人有过类似的行为？