數(shù)據(jù)本身就只是數(shù)據(jù)而已。 它們所蘊含的意義全是人類賦予的。 —納特 · 西爾弗，《信號與噪聲》

作者：戴維·施皮格爾霍爾特（David Spiegelhalter）

哈羅德·希普曼是整個英國犯罪史上殺人數(shù)量最多的兇殺犯，盡管從表面上看他根本不符合連環(huán)殺手的典型特征。事實上，他是一位待人和善的家庭醫(yī)生，在曼徹斯特的城郊工作。1975—1998 年，他至少為 215 名患者注射了過量的阿片類藥物，其中大部分是老年人。希普曼的惡行之所以會敗露，是因為他試圖偽造某名患者的遺囑并從中受益：這名患者的女兒是一名律師，變更后的遺囑引起了她的懷疑。經(jīng)刑偵分析后發(fā)現(xiàn)，哈羅德·希普曼的電腦里留下了大量篡改病例的痕跡，這使得那些患者的病情看起來比實際情況嚴重得多。不過，雖然他很早以前就開始學習電腦知識，他的技術(shù)卻不甚高明，以至于他完全不知道每次篡改病例都會在系統(tǒng)里留下記錄（這些帶有時間戳的記錄是一個很好的例子，它可以說明有些時候數(shù)據(jù)能夠揭示背后的真相）。

辦案人員挖出了 15 位土葬逝者的遺體，發(fā)現(xiàn)他們體內(nèi)均含有致命劑量的二乙酰嗎啡（海洛因的學名）。隨后在 1999 年，哈羅德·希普曼因 15 起謀殺案被司法機關(guān)起訴，但他選擇不為自己做任何辯護，整個審判過程中他一言不發(fā)。最終法庭認定他有罪，判處他終身監(jiān)禁，并成立了一個公開調(diào)查小組，以查明除了目前認定的這些罪行，他還有哪些未被發(fā)覺的罪行，并調(diào)查警方是否本可更早將其抓捕。這個公開調(diào)查小組請來了多位統(tǒng)計學家，我也是其中之一。我們最終得出的結(jié)論是，有充分的證據(jù)表明他至少謀殺了 215 名患者，另外還有45 名受害者很可能也是被他殺害的。

本書的重點在于“以統(tǒng)計科學（statistical science）的視角，回答當人們想更好地了解這個世界時所遇到的種種問題”—這些重要問題會以深灰色矩形框的形式在書中標示出來。為了進一步弄清哈羅德·希普曼事件的來龍去脈，我們會很自然地想到這樣一個問題：哈羅德·希普曼謀害的都是些什么樣的人？他們是在什么時候遇害的？

這次公開調(diào)查查明了每名受害者的年齡、性別、死亡日期等詳細信息，如圖 0-1 所示。該圖看上去有些復(fù)雜，它是一張基于受害者年齡與死亡年份的散點圖，黑色的數(shù)據(jù)點代表女性，灰色的數(shù)據(jù)點代表男性。疊加在上方和右側(cè)的條形圖表示各年齡段（以 5 年為間距）、各年份死亡人數(shù)的分布。

圖 0-1 哈羅德·希普曼的患者遇害時的年齡及遇害年份

該圖為哈羅德· 希普曼事件中，基于 215 名受害者年齡、死亡年份的散點圖。上方和右側(cè)的條形圖可以體現(xiàn)出各年齡段、各年份死亡人數(shù)的分布狀況，即哈羅德· 希普曼的作案規(guī)律。

通過觀察圖 0-1，我們可以得出一些初步結(jié)論。比如黑點數(shù)量多于灰點，這說明受害者主要是女性。另外從右側(cè)的條形圖可以看出，受害者大多是七八十歲的人；再仔細看看數(shù)據(jù)點的分布，我們又會發(fā)現(xiàn)，隨著時間的推移，受害者中逐漸多了一些年輕人。此外，上方的條形圖清楚地表明，1992 年前后的某段時間，哈羅德·希普曼停止了作案。調(diào)查后，我們發(fā)現(xiàn)了原因：在此之前，哈羅德·希普曼一直都是和其他醫(yī)生協(xié)同工作，或許是因為同事對他產(chǎn)生了懷疑，他離開了團隊，獨自開了一家全科診所。之后他的犯罪活動變得愈加頻繁，正如條形圖所示。

對調(diào)查發(fā)現(xiàn)的這些受害者進行數(shù)據(jù)分析之后，我們對他的作案方式產(chǎn)生了更多疑問。根據(jù)死亡證明上的信息，我們整理了死在哈羅德·希普曼手中的患者的具體死亡時間，如圖 0-2 所示。這是一張折線圖，黑線是哈羅德·希普曼的患者的死亡時間，灰線是當?shù)仄渌彝メt(yī)生的患者的死亡時間（來自抽樣數(shù)據(jù)）。其中的規(guī)律實在太“顯眼”了，完全不需要任何細致分析就能看出來：哈羅德·希普曼的患者大多死于午后到傍晚這段時間。

雖然數(shù)據(jù)本身無法解釋背后的原因，但進一步調(diào)查后我們發(fā)現(xiàn)，他總是在午飯之后對患者進行家訪，這段時間內(nèi)他經(jīng)?？梢耘c患者獨處。他會以緩解病痛為借口給患者打上一針，但注射器中放置的實際上是致命劑量的二乙酰嗎啡：患者安然離世之后，他就會篡改他們的病歷，好讓大家覺得這些都是正常死亡。身為調(diào)查小組負責人的珍妮特·史密斯爵士后來發(fā)出了如此感慨：“直到現(xiàn)在我都感到一陣陣害怕，那種感覺簡直難以言表。他居然可以每天背著致命武器去見患者，然后裝成一副溫柔體貼的模樣……他怎么能如此淡然地殺人呢！”

雖然他的作案手法風險很高，只需要一次驗尸就會暴露，但由于他的患者大多年事已高，且尸體很符合自然死亡的特征，案發(fā)前竟沒有任何一具尸體被檢驗過。而且他從未解釋自己的作案動機：審判時他一言不發(fā)，被抓之前也從來沒有向任何人透露過自己的惡行，哪怕是自己的家人。被關(guān)押后沒多久，他就在監(jiān)獄中自殺了，死亡時的年齡剛好可以讓他的妻子領(lǐng)取一筆撫恤金

圖 0-2 哈羅德·希普曼的患者的死亡時間與當?shù)仄渌彝メt(yī)生的患者的死亡時間對比，其中的規(guī)律不需要任何細致分析便可以看出。

我們可以把這種迭代性的、探索性的工作看作刑偵領(lǐng)域特有的一種統(tǒng)計學，這種統(tǒng)計學不涉及數(shù)學公式，也不涉及復(fù)雜理論，我們唯一的目的就是找出規(guī)律，然后利用這些規(guī)律發(fā)現(xiàn)更多的問題。雖然我們只能根據(jù)每起案件的確鑿證據(jù)去給哈羅德·希普曼定罪，但這種數(shù)據(jù)分析可以幫助我們理解他的犯罪模式。

在第 10 章中，我會向大家說明，正式的統(tǒng)計分析是否可以幫助我們更早地發(fā)現(xiàn)哈羅德·希普曼的罪行。另一方面，哈羅德·希普曼的故事可以充分地說明，數(shù)據(jù)分析是一種強有力的工具，它可以幫助我們理解這個世界，做出更準確的判斷，而這正是統(tǒng)計學的意義所在。

將世界數(shù)據(jù)化

對哈羅德·希普曼的犯罪行為進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計時，我們需要放下這一連串的悲劇所帶來的情感沖擊，所有人的生死、特征都必須簡化為一組可以計算、可以用圖表展現(xiàn)的數(shù)字或事實。雖然這看上去有些不近人情，但我們只要想用統(tǒng)計學來闡釋世界，就必須嚴肅起來，將日常的種種體驗和感受轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，這意味著我們需要對事件進行分類和標記、記錄觀測結(jié)果、分析結(jié)果、給出結(jié)論。

雖然分類和標記聽上去很簡單，但在實際過程中我們可能會遇到很大的挑戰(zhàn)。下面這個問題就是一個很好的例子，每個關(guān)心環(huán)境的人應(yīng)該都會對這個問題產(chǎn)生興趣：地球上一共有多少棵樹？

在思索該如何回答這一問題之前，我們首先要解決一個更基本的問題：什么是“樹”？你可能會覺得，只要看到一棵樹就能認出它是一棵樹，但你有沒有想過，你的判斷可能會和別人大相徑庭。你認為是樹的東西，在他人看來有可能只是一個灌木叢。因此，為了將個人體驗轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，我們首先要給出嚴格的定義。

根據(jù)官方給出的定義，“樹”是一種胸徑足夠大、具有木質(zhì)莖干的植物。美國林務(wù)局認為，一株胸徑大于 5 英寸的植物才能被稱為“樹”，但其他大多數(shù)權(quán)威機構(gòu)給出的標準卻只有 4 英寸。

還有一個問題是，我們不可能踏遍整個地球，逐一測量每一株具有木質(zhì)莖干的植物的胸徑，然后統(tǒng)計出符合標準的數(shù)量。因此，研究人員采用了一個更具可行性的辦法：他們按照地貌類型區(qū)分出了一系列地區(qū)，即“生物群系”，然后統(tǒng)計了每平方千米的樹木均量。之后他們利用衛(wèi)星圖像估算出了每種生物群系的總面積，并建立了復(fù)雜的統(tǒng)計模型，最終算出地球上一共大約有 3.04 萬億棵樹。雖然這一數(shù)值聽上去非常大，但你要知道，他們之前的估算值幾乎是這一數(shù)值的兩倍。

就連“樹”的定義也存在分歧，那么更模糊的概念變得更難以定義，這也就不足為奇了。舉個極端的例子：英國對“失業(yè)”的官方定義，在 1979—1996 年至少變更過 31 次。另外 GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值）的定義也在不斷修訂，比如在 2014 年，英國將非法毒品交易和賣淫的產(chǎn)值也算到了 GDP 當中，對這些領(lǐng)域的產(chǎn)值估算用到了一些不同尋常的數(shù)據(jù)源，比如 Punternet 網(wǎng)站，該網(wǎng)站主要提供賣淫服務(wù)價目表，以及嫖客點評功能。

就連個人感受這種東西也可以被數(shù)據(jù)化，然后進行統(tǒng)計分析。2017 年 9 月，即財政年度末尾，15 萬英國民眾接受了一項調(diào)查：“以滿分 10 分來算，你認為自己昨天過得有多幸福？”6 大家的平均分為 7.5 分，比 2012 年的 7.3 分有所提高，具體原因可能和 2008 年金融危機之后經(jīng)濟逐漸復(fù)蘇有關(guān)。另外，50~54 歲年齡段的人評分最低，70~74 歲年齡段的人評分最高，這一結(jié)果簡直“太英國了”。

幸福感很難衡量，不過判斷一個人是生是死應(yīng)該要簡單得多：正如本書中的一些例子所展示的，生和死是統(tǒng)計學中相當常見的問題。然而在美國，每個州對死亡都有著單獨的法律定義，盡管 1981年曾出臺了《統(tǒng)一死亡認定法案》，旨在建立一個統(tǒng)一的死亡認定標準，但各州之間仍存在著細微差異。原則上來講，一位在亞拉巴馬州被宣布死亡的逝者，穿過佛羅里達州的邊界之后就不再是法律意義上的逝者了，因為根據(jù)佛羅里達州的規(guī)定，死亡登記必須由兩名經(jīng)過認定的醫(yī)生執(zhí)行。

這些例子表明，統(tǒng)計數(shù)據(jù)總是建立在主觀判斷之上，想要把復(fù)雜的個人體驗完完全全并十分準確地轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)編碼，放進電子表格或統(tǒng)計軟件，根本就是一件不可能的事。雖然對個體特征和我們周圍世界的特征進行定義、計算、測量是一件很困難的事，但我們得到的也只有信息而已，這只是我們認知世界的第一步。

這種情況下，我們需要注意數(shù)據(jù)有兩大局限性。首先，數(shù)據(jù)幾乎總是無法完美衡量我們的喜好程度：詢問大家在滿分為 10 分的情況下，上周過得有多幸福，實際上很難概括出國民的幸福水平。其次，任何一個我們試圖將其數(shù)據(jù)化的事物，都會因地點、人物、時間產(chǎn)生差異，核心問題就在于，我們該如何從這些看上去有些隨機的變異性（variability）中提煉出有價值的結(jié)論。

幾個世紀以來，統(tǒng)計學一直都是我們認知世界的最重要的工具之一，但統(tǒng)計學家們總是避不開這兩大難題。不過另一方面，統(tǒng)計學也為我們“該如何闡釋這些不完美的數(shù)據(jù)”提供了堅實的理論基礎(chǔ)，讓我們可以將有意義的相關(guān)性和因個體差異而產(chǎn)生的噪聲區(qū)分開來。不過世界總是在不斷變化，我們會不斷面臨新的問題，不斷發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)來源，所以統(tǒng)計學也會隨著時代的發(fā)展而不斷更新。

雖然人類每時每刻都在計算、測量，但直到 17 世紀 50 年代左右，現(xiàn)代統(tǒng)計學才真正開始逐漸發(fā)展成一門獨立學科，正如我們將在第 8章中看到的，布萊瑟·帕斯卡和皮埃爾·費馬在這一時期首次正確理解了概率論。由于有了處理變異性的堅實數(shù)學基礎(chǔ)，統(tǒng)計學也得以迅速發(fā)展。結(jié)合人死亡年齡的數(shù)據(jù)，概率論為計算養(yǎng)老金和年金提供了堅實的基礎(chǔ)。當科學家們掌握了如何利用概率理論處理測量中的變異性時，天文學也經(jīng)歷了革命性的變革。維多利亞時代，很多數(shù)學愛好者癡迷于收集人體數(shù)據(jù)（以及其他各種數(shù)據(jù)），這使得統(tǒng)計分析和遺傳學、生物學、醫(yī)學之間建立了緊密的聯(lián)系。到了 20 世紀，統(tǒng)計學變得更加數(shù)學化，然而遺憾的是，對許多學生和從業(yè)者來說，統(tǒng)計學似乎僅僅是對一套統(tǒng)計工具機械應(yīng)用的代名詞，而其中很多工具都是以統(tǒng)計學家的名字命名的，關(guān)于這些統(tǒng)計學家，之后的章節(jié)會有詳細介紹。

這種將統(tǒng)計學視為一種“工具”并機械地應(yīng)用于各種情境，而沒有更深入理解或思考的觀點，目前正面臨著重大挑戰(zhàn)。首先，我們正處于一個數(shù)據(jù)科學（data science）的時代，企業(yè)和機構(gòu)正在從交通監(jiān)控、社交媒體、網(wǎng)購貨物等日常信息中統(tǒng)計出龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，并據(jù)此進行旅行路線優(yōu)化、個性化廣告推薦、購物商品推薦等技術(shù)創(chuàng)新—第 6 章中，我們會介紹建立在大數(shù)據(jù)（big data）之上的各種算法（algorithm）。統(tǒng)計知識、數(shù)據(jù)管理、編程技巧、算法研發(fā)等知識或能力，逐漸成為數(shù)據(jù)科學家必備的技能。

隨著大規(guī)模數(shù)據(jù)集和方便快捷的分析軟件的普及，有不少人覺得統(tǒng)計方法的專業(yè)培訓(xùn)似乎變成了一件可有可無的事，這種觀點實在過于天真。事實上，數(shù)據(jù)處理量正在變得越來越大，科學研究的數(shù)量和復(fù)雜度也在不斷攀升，我們越來越難以歸納出合理的結(jié)論，這使得我們對統(tǒng)計知識的需求不降反增。面對愈加龐雜的數(shù)據(jù)，我們必須更深入了解數(shù)據(jù)的價值所在。