前言

前言

喝咖啡会使人长寿吗?是谁把流感传染给你的?股票价格为什么会上涨?无论是做饮食安排还是投资选择,抑或是责怪某人毁了你的周末,你都需要不断去了解其中的原因。正是这种因果关系在帮助我们预测未来,解释过去,让我们能够介入其中并对事物的变化产生影响。与流感病人接触会让你在一段时间内也染上流感,知道了这一事实,你就能知道自己会在什么时候出现流感症状。针对性很强的游说可以为你筹集政治竞选资金,了解了这一关系,你就可以将这些游说活动视为增加竞选资金的一个可行方案。高强度运动会导致高血糖,意识到这一点,你就可以帮助糖尿病患者控制血糖。

尽管推断因果关系这一技能非常重要,但你之前可能没有接触过这方面的课程。事实上,你可能都未曾静下心来想过,为什么某件事会成为另一件事发生的原因。虽然这个问题的答案涉及很多因素,但从根本上看,原因可以提高一个事件发生的概率,是产生某种结果的前提,或者是让某件事情发生的策略。但是,不能因为某种药物会引发心脏病,就认为某个人的心脏病发作是由这种药物引起的。也不能因为某个地区在缩小班级规模以后,学生的成绩都得到了提高,就认为同样的做法在其他地区也会产生同样的效果。本书不仅要讨论在一切进展顺利的情况下可能会出现哪些结果,还要研究为什么成功看似很难被复制。除此之外,我们还要考察那些在理论研究中经常被忽视的实际问题。

研究因果关系的方法有很多种(有些是互补的,有些是对立的),而且涉及众多领域(包括哲学、计算机科学、心理学、经济学、医学等)。我无意在这些争辩中选择立场,只想为读者呈现各种观点,厘清各种观点之间的共识与分歧。除此之外,我们还将探讨关于因果关系的心理学(人们是如何了解原因的)、如何进行因果关系的实验(以及这些实验的局限性是什么),以及如何根据因果关系来制定相应的策略(我们是否应该减少食物的含盐量,以此来预防高血压)。

我们首先要弄清楚什么是原因,以及为什么我们常常会弄错事情发生的原因(第 1~3 章)。然后,要认识到在原因的理解和运用方面,“什么时候”与“为什么”同等重要(第4章)。接着,要学习如何只通过观察就找到事情发生的原因(第 5 章)。

大型数据集可以让我们找到事情发生的原因,而不是简单用来检验我们的假设。但是我们必须认识到,并不是所有的数据都能用来推理事件发生的原因。在第 6 章,我们将考察数据特征对推理的影响。第7章将探索在可以做实验的情况下,如何去克服这些数据特征给我们带来的挑战。这里所说的实验可能是复杂的临床试验,也可能只是某人对自己不同锻炼计划所做的对比实验。通常情况与个别情况之间的差异,正是我们需要使用专业性策略对各种事件做出解释的原因(第 8 章讨论的内容)。但是,要想利用因果关系来制定有效的干预措施,如在菜单上提供食品热量信息来降低肥胖症发生的概率,就需要有更多的信息,而且很多干预措施还可能带来意想不到的后果(第9章将详述这一点)。本书将会告诉你为什么因果关系如此难找(比报纸文章告诉你的要更细致、更复杂),以及为什么尽管如此,它仍是一个相当重要且广泛适用的话题。

虽然困难重重,但也并非毫无希望。你将会形成一套基于原因的思考体系:要问的问题、应引起怀疑的危险信号以及证实因果关系的方法。除了帮你找到事情发生的原因以外,本书还能帮你基于因果关系来做出决策、制定策略,并通过进一步测试来验证你找到的原因。

这本书是为普通读者而写的,我并未假定这些读者具有相关的背景知识。我唯一假定的是读者对因果关系充满好奇,我要让复杂的因果关系变得通俗易懂、广为人知。读完之后,我们会更加关注人们的直觉以及如何从概念上理解因果关系,而不是数学细节(实际上,本书不会介绍任何数学知识)。如果你是计算机科学或统计学博士,也许会学到一些新的工具并且很享受在其他领域的工作之旅,也可能会向往更多方法论方面的知识。不过,本书要研究的只是普通人眼中的因果关系。

目录

  • 版权声明
  • 本书赞誉
  • 前言
  • 第 1 章 引子
  • 第 2 章 心理
  • 第 3 章 相关性
  • 第 4 章 时间
  • 第 5 章 观察法
  • 第 6 章 计算法
  • 第 7 章 实验法
  • 第 8 章 解释
  • 第 9 章 行动
  • 第 10 章 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 关于作者