《不确定性的艺术》

更新时间：2026-03-03 18:47  浏览量：4

《不确定性的艺术：运气、无知、风险和幸运》

The Art of Uncertainty: How to Navigate Chance, Ignorance, Risk and Luck，Pelican/企鹅出版公司2024年，448页。作者David Spiegelhalter，牛津大学圣约翰学院院士，曾任皇家统计学会会长。前作《统计的艺术》，Basic Books，2021年。

封面上的图案来自书中的一个例子。有人在超市中买了一盒鸡蛋，结果发现六个鸡蛋全部是双黄蛋。这个现象发生的概率有多大？据说1000个鸡蛋里面只有一个双黄蛋，所以一盒鸡蛋全部是双黄的几率是5亿年一次。然而在现实中，这不过是一次巧合，并且肯定不需要5亿年。

世界的复杂性源自大量微小事件，绝大多数情况下，我们生活中的事件没有意义，没有因果关系可言。我们根本无法理解为什么事情会发生，它们就这样发生了，如此而已。人类认知的基本错误之一是高估自己对生活的控制，也就是低估不确定性。但是如果能够认识到我们对运气、无知、风险和幸运的理解缺陷，那么就有可能找到和不确定性相处的合适方法。

作者花了两个章节讨论分析巧合和运气，它们都是无法解释的。在有些情况下，甚至是难以表达的，接受心脏手术的儿童，存活的比例为98%。可是，那2%的失败应当如何描述，才能让家长接受。Luck，Chance，Fortune，Fate都是不行的。作者最后的选择是，2%的失败是由于不可预见的原因（避开了头痛的不确定性），家长们对这项解释的接受度相当好。

统计学家之间关于不确定性的客观性也存在着争议。例如，贝叶斯推断中的先验概率和后验概率都是关于不确定性的主观判断，这些概率分布并不存在于外部客观世界。相信统计推断应当具备客观性的人认为，概率只是重复事件的长期频率表达，背后的事件仍然是客观的，他们无法接受贝叶斯推断的主观性。

在疫情期间，因感染致死的病例中，多数是接受过疫苗注射的人，由此可以得出疫苗导致死亡的结论吗？无论统计学家们做怎样的说明，这个看法仍然流传开来。问题并不在于公众无法理解数据的含义，而在于他们需要这样的理解，也愿意相信这样的解释。统计结果不是客观的数据，它们是带有情感的数据。理解了公众的情感需求，数据发布者就有可能利用锚定效应获得期望的宣传效果。

统计学者的难题不只是研究，也包括如何向公众传达研究的结果。作者是统计沟通方面的权威，书中列出公共事务中统计沟通的五项要求

提供信息而不是试图说服。让读者自己来判断（有些特殊情况需要说服）。平衡的说明，列出优点和缺点，利益和损失，赢家和输家。坦率承认不确定性的存在。承认证据可能有局限性，解释证据的质量和强度。事先考虑对数据的可能误解。说明可以由此得到哪些结论，不能由此得到哪些结论。

2021年4月，有关阿斯利康疫苗可能导致血栓的研究结果开始发布。英国政府需要向民众解释疫苗的危险，同时又希望血栓风险小的民众可以继续接种阿斯利康疫苗。

作者受政府委托制作图形化说明。根据当时的数据，血栓风险与年龄的相关性非常高。他设计了利益/危害对比图，因为感染住进ICU的数量代表接种疫苗的利益，血栓发生量代表危害。图中只提供对比信息，没有试图给出疫苗安全或有效的结论。图中没有试图隐藏或缩小血栓发生的数据，而是将利害分别作出清楚陈述，让读者自行判断。更重要的是，在图案中没有出现不确定性的概念，不会引发误读。

英国政府花了很大力气推广这幅说明图案，之后再宣布只在30岁以上的人口中继续接种阿斯利康疫苗（后来接种提高到40岁）。政策变化比较平稳，没有引发社会震荡。