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榮耀標識美國小姐的年齡，會影響死于暖氣的人數嗎？
看到題目是不是頓感疑惑？只看表象很容易得出這樣的結論，需要慎重看待看似相關的關系。
前兩天有篇很火的文章《幸好不是所有聰明人都在批發快感》，批判了目前主流的互聯網生產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為關鍵字，在文中被cue了12次）。
當然，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·波斯曼所構想的“娛樂至死”，并且“文化向技術投降”的地步。
但原文中為了責怪大眾科技加深了人們的負面情緒，引用了如下的論據和證明方式。
“隨著iPhone的發布，美國中學生的孤獨感卻幾乎直線上升”
我無意為iPhone是否真實導致了這種情況的發生辯護，但單純從文中對于數據的使用及論證方式，在未經相關性驗證的情況下，將不特定事件定性成為因果關系。不僅沒有依據，并且煽動大眾對于事實的認知。捎帶使得我對全文的動機產生懷疑（再一次提示，IBM作為正面案例，在文中被cue了12次）。
A導致了B？
作為互聯網行業的數據分析工作者，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化辦法。其中，需要解釋兩組波動數據間的關系時，就需要花一定時間去思考數據間的關系是因果，還是相關？
舉個“因果關系”的例子：
先前在滴滴運營快車時，當其他人為因素（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，都可以導致訂單量大幅增加；風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，并且基于數據驗證后的結果。
而對于相關關系，如果一個事件變化后，另一個事件也隨之發生變化，但二者不屬于原因和結果的關系，則稱它們之間存在“相關關系”。存在相關關系的兩個事件之間雖然有關聯，但不屬于因果關系。
日本經濟學家中室牧子在判斷區分因果及相關關系時，列舉了三條判斷原則：
1. 是否“純屬巧合”？
兩個事件看似有關，其實只是“純屬巧合”。像這樣，兩組數據的變化趨勢只是碰巧相似的現象被稱為“偽相關”。
美國分析師維根·泰勒在他的著作《偽相關》（SpuriousCorrelations）和網站（tylervigen.com）就介紹了非常多這樣的“偽相關”關系。
比如，文章標題中提到的“美國小姐的年齡”和“全美死于暖氣的人數”變化一致，相關系數達到0.87；數據高度相關，但這兩個現象間有必然的關系嗎？
又比如，“美國在科技、太空領域研究的投入”與“用上吊、窒息而自殺的人數”，相關系數更是高達0.998?？茖W領域每投入1塊錢，就會激勵更多人去上吊。變量數值盡管相關，但這兩個事實之間又有什么樣的直接關聯？
2. 是否存在“第三個變量”
其次，我們必須要質疑是否存在同時影響原因和結果的“第三變量”，或者說是“混雜因素”。它可以把純粹的相關關系包裝成因果關系，干擾人們判斷。
在美國中西部的一個小鎮，地方警察局發現冰淇淋消費量越多，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的；但并不意味著冰淇凌消費的增多導致了犯罪率的上升，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。這個變量可能是室外溫度，當室外氣溫變暖，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。
當然這也只是一種基于現實生活的猜測，并無切實的依據。
3. 是否存在“逆向的因果關系”
還是拿警察與犯罪的例子。
通常警察多的地區，犯罪案件數量也多。但是，將犯罪數量的多少歸結為警察人數的增多，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的危險地區，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果，本以為是結果的事件其實卻是原因，這種狀態被稱為“逆向因果關系”。
iPhone真的導致美國高中生倍感孤獨嗎？
回到文中的例子，iPhone是不是真的會導致美國高中生倍感孤獨？
要得出這個結論，顯然需要大量的分組實驗（A/B test）進行更深入的研究。
比如，在同一學校，不用iPhone的高中生分一組，用iPhone的高中生分一組。
用iPhone的學生中，又需要依據使用時長，APP使用偏好再進行區分（要知道Facebook面向高中生，Twitter這樣的社交網絡仿佛與“孤獨”心理更有關聯，他們的變化與推出也都是在05-06年間），再去論證上述的結論。
結語
在目前沒有足夠數據支撐的情況下，我無法下定論。
每個人是一個社會關系的總和，包含了各類我們稱之為“不確定性”的東西。同時，科技的發展本身一直在充滿爭議，“科技倫理”（Technical Ethics）在大數據逐漸成熟、AI起勢的情況下，越發重要。
此時，任何企圖把人、心理和科技三者相關聯的結論，尤其需要謹慎對待。
作者：黃嘉偉，專注銀行在移動金融領域內的戰略、運營和數據咨詢服務
本文由 @黃嘉偉 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自 Unsplash ，基于 CC0 協議
文章很棒，闡述的很清晰