FB最初上线news feed的时候，遭到用户的口诛笔伐：too creepy, too stalker-esque. 但是扎克伯格说其实用户喜欢这个功能，他们表面上说不喜欢，实际上会用得更多。后来的确如此。 ——这本书里充满着大数据会/不会说谎的小故事。 读的过程中一直觉得作者写得很危险，虽然很多真相counterintuitive，但作者给出的其他解释，还是应该更仔细去考量吧？读完回头一看，发现框架不错，他知道自己要写什么，思路清晰。也就是说，其实作者没有把所有细节都罗列出，所以显得不严谨。 读这本书有两种选择：大众心理向或大数据向……作者是利用前者吸引注...

funny and interesting, nothing more than that. Everything stays at surface level

在Facebook上发表“我的丈夫”这个短句之后最常见的形容词Top 5分别是“the best”、“my best friend”、“awesome”、“amazing”和“so cute”。然而在谷歌搜索引擎上，排在Top 5的就只剩下“awesome”这一个正面词语，其余4个分别是“刻薄mean”、“一个混账a jerk”、“同性恋gay”和“讨人厌annoying”。所以，哪个才是真实的呢？

可能因为自己从业这个领域，没有什么惊奇，倒是觉得我可贡献一些例子出来探讨。作者说到google搜索数据是真相，而facebook数据都是“数字谎言”这个倒是说的很对。

看了半本，感觉就那样吧，举了一些例子，告诉你一些反直觉的东西，最后从Google的检索数据中挖出一些pattern。

a collection of economics/big data anecdotes. Correlation doesn't imply causation, but "sometimes" correlation helps us detect underwater oddities, reveal truths, or make good enough predictions 缺颗星因为不够严谨

“大数据”版的Freakonomics。基本原理没啥新鲜的，炒大数据这个概念也没啥意思，但是例子都非常有趣。

拾起来之前读了一半的书，还是挺有意思的，之前有类似的idea想做可是一直也没有提上日程。我觉得经济学领域用big data已经很多了，或许其他social science更能benefit from 这些新型的data source。

读了 abstract 上的书摘

近期閱讀的最佳書籍。簡明扼要揭示大數據下的時代面貌，讓讀者用更全面、批判的角度去看待身處的世界。暗網是世人不願直望卻已滋長得蓬勃的地下世界，google 則是一大個誠實豆沙包。你不願意向他人承認的心聲或意見，大數據早已記下再整合。