《數據、真相與人生：前Google資料科學家用大數據，找出致富、職涯與婚姻的人生解答》一書，由前Google資料科學家賽斯·史蒂芬斯—大衛德維茲（Seth Stephens-Davidowitz）撰寫，其英文原著為《Don’t Trust Your Gut: Using Data to Get What You Really Want in Life》。本書的核心主旨在於倡導讀者在面對人生重大抉擇時，應多加利用數據分析的洞見，而非僅僅依賴直覺或社會上流傳的傳統智慧。
作者透過其在Google工作的經驗，運用龐大的數據庫，針對人們在網路上搜尋的行為模式，深入探討了關於財富、職涯發展、婚姻與人際關係等關鍵人生課題。書中揭示了，人們在網路世界匿名狀態下所展現的真實想法與慾望，往往與現實生活中所呈現的樣貌大相逕庭。史蒂芬斯—大衛德維茲藉由分析這些「數位真相」，挑戰了許多我們習以為常的觀念，並提供了以數據為基礎的務實建議。
本書並非一本艱澀的數據科學專著，而是透過生動有趣的案例和故事，將數據分析的結果轉化為易於理解的人生指南。作者說明了如何善用大數據的四大關鍵力量——分割解析、微觀洞察、具體見解與反直覺的驗證——來幫助我們在求職、擇偶、理財，甚至是親子教養等各個層面，做出更明智、更可能帶來幸福的決策。總體而言，這本書引導讀者以一種全新的、更客觀的視角，重新審視自己的人生，並學習如何駕馭數據時代的資訊，找到通往成功與快樂的真實路徑。
书摘部分：
大數據為你找到幸福：挑選哪些特質的對象才能長久？
你應該和誰結婚？
這或許堪稱人生中影響最深遠的一個決定。擁有億萬身家的投資大師華倫．巴菲特（Warren Buffett）顯然也這麼認為，他表示和誰結婚「是你做的決定中最重要的一個。」註29
然而，人們卻很少在做這個至關重要的決定時求助科學。坦白說，科學也沒有什麼幫得上忙的地方。
鑽研關係科學（relationship science）的學者一直試圖找出答案，但事實證明要找到夠多的情侶當樣本，十分困難又所費不貲。關係科學的研究樣本數往往非常小，不同研究的結果也經常相互矛盾。二○○七年，羅徹斯特大學（University of Rochester）知名學者哈里．萊斯（Harry Reis）將關係科學領域比擬為青少年：「雜亂無章、偶爾失控，而且很可能比我們所期許的更為神祕。」註30
不過在幾年前，年輕、活力充沛、極度好奇又傑出的加拿大科學家薩曼莎．喬爾（Samantha Joel）企圖扭轉這件事。喬爾就像許多同領域科學家一樣，對於能夠預測一段感情成功與否有哪些因子很感興趣，但她採取和他人截然不同的做法。喬爾不只是再多招募少數幾對情侶參與實驗，而是彙整既有研究中的資料。喬爾認為，如果她可以將既有小型研究中的資料融合在一起，即可建立龐大資料集。如此一來，喬爾就能掌握足夠的數據，讓她可針對哪些因子足以預測感情成敗、哪些因子不行，提出可信的答案。
喬爾的計畫成功了，註31她四處招募曾蒐集關係資料的教授，把能找的都找來。她的團隊最終共有八十五名科學家（除了她以外），成功建立一萬一千一百九十六對伴侶的資料集。註32
這個資料集的規模和蘊含的資訊都令人驚嘆，喬爾與團隊中的研究人員握有每對伴侶交往時自述的快樂值，也掌握兩人的相關資料，你想得到的指標幾乎都涵蓋在內。
學者掌握的資料如下：註33
• 人口統計資料（如年齡、教育程度、收入與種族）
• 外貌（如為另一半的外貌吸引力打幾分？）
• 性愛偏好（如兩人多常想要做愛？他們期待的做愛方式有多奇特？）
• 興趣與嗜好
• 心理與生理健康
• 價值觀（如政治理念、感情觀及育兒觀）
• 還有更多更多
喬爾及其團隊不僅比其他同領域的人擁有更多資料，統計方法也更為先進。喬爾和部分參與研究的人員都精通機器學習（machine learning）這個人工智慧子領域。機器學習讓當代學者可以在極大量的資料中，偵測出細微的規律。喬爾的計畫或許可以稱為「人工智慧婚姻」（AI Marriage），因為它可說是利用這些先進技術，來預測情侶關係快樂程度的先驅研究之一。
如果你喜歡猜謎，不妨猜猜看研究結果。你覺得有哪些因子最能預測一段感情成功與否？興趣相投比價值觀相同重要嗎？性愛契合度對於長久的關係有多重要？與背景相仿的人結為伴侶，會讓你比較快樂嗎？
在喬爾建立團隊、蒐集數據並進行分析後，這個很可能是關係科學史上最精彩的計畫即將進行成果發表。
二○一九年十月，喬爾預定在加拿大滑鐵盧大學（University of Waterloo）發表演說。註34她的講題單刀直入：「我們能否幫助世人挑選較好的戀愛伴侶？」
所以喬爾與八十五位全球知名科學家攜手合作，結合四十三項研究、挖掘向上萬對伴侶蒐集的數百筆變數資料，利用尖端機器學習模型運算後，真的有辦法幫助大家找到更好的伴侶嗎？
答案是沒辦法。
我透過Zoom採訪喬爾時，註35她和我分享從機器中學習到的第一個也是最驚人的一個啟示，就是「人與人的交往關係似乎就是如此難以預測。」喬爾和共同作者發現，人口統計資料、偏好、價值觀意外地不太能用來預測兩人是否會幸福快樂。
就是這樣，朋友們。人工智慧現在已經可以：
• 打敗世界上最強的西洋棋和圍棋棋士。
• 只依據網路上的發言，精準預測五天後將出現的社會暴動。註36
• 從一個人散發的氣味，警示他是否即將出現帕金森氏症等健康狀況。
但是當你請人工智慧告訴你，兩個人是否可能共築幸福人生時，它就和我們所有人一樣茫無頭緒。
該如何挑選另一半？
好吧！這確實讓人失望，也是一個恐怖的章節開頭。畢竟本書的核心論點，就是大膽告訴大家：資料科學可以徹底翻轉我們做出人生中各種抉擇的方式。難道資料科學真的無法提供任何擇偶相關訊息嗎？那或許是我們人生中最重要的決定！
倒也不盡然，事實是即便電腦預測感情發展的能力差強人意，喬爾和共同作者的機器學習研究計畫依舊揭露許多重要結果。
舉例來說，雖然喬爾及其團隊發現，他們蒐集的所有變數資料中，預測感情幸福度的能力都出奇地小，但是確實發現有幾個變數至少可以些微提升伴侶間感情和睦的機率。更重要的是，預測感情成功與否出乎意料的困難，這個結果本身，就是指示我們不該依賴直覺挑選伴侶。
你想想看，很多人顯然相信喬爾及其團隊研究的變數中，不乏擇偶的重要條件，他們拚命要找到具備特定特質的另一半，並且認定那些特質會讓他們幸福快樂。但是如果像喬爾和共同作者的研究所指稱的，平均來說，許多在交友市場上最令人渴求的特質和一段關係的幸福程度無關，就代表很多人的交友方式都錯了。
這就連結到另一個老掉牙的問題：人們該如何挑選另一半？這個問題近來也受到革命性新數據抨擊。
過去幾年來，其他研究團隊針對線上交友網站的數據，從上萬名單身人士的特徵和滑動手機的紀錄中，蒐集整理出大量的新資料集。研究人員試圖藉此了解，哪些因子可以用來預測一個人在戀愛市場上的吸引力。
這項研究的結果與感情幸福度的研究不同，結論極為明確。雖然資料科學家發現，要找出一個伴侶具備哪些特質才能讓彼此幸福極為困難，但是同時發現，要找到交友市場上令人難以抗拒的特質卻再簡單不過。
近期一項研究顯示，我們不只有辦法非常精準地預測一個人在交友網站上看到某個特定對象時，會向左滑還是向右滑，註38甚至可以相當精準地預測做出這個決定需要的時間。註39（通常看到接近自己可接受交友條件的人，會花費較長時間決定要向哪一邊滑。）
換個方式總結上述內容，就是：很難憑數據推測誰會是好伴侶，但要用數據推測誰是受人追求的伴侶卻非常簡單。而這樣的結果意味著，我們當中有不少人都用錯交友方式。
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