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title: 人造数据与好的社会
date: '2018-05-14'
slug: data-garbler-good-society
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Gelman 昨天[轻微吐槽](http://andrewgelman.com/2018/05/13/say-less-clearly-please-general-purpose-data-garbler-applications-requiring-confidentiality/)了一篇学术论文的标题 "[Synthetic Data for Social Good](https://arxiv.org/abs/1710.08874)"，说你们能不能把话说得更不清楚一点。这篇论文介绍了一个软件工具，可以根据原始数据人造一个新数据，使其统计性质与原数据相近，但又不会暴露原数据。我很同意 Gelman 的吐槽：工具只是工具，人们用它可以行善，也可以作恶。学术界有些论文标题就喜欢上纲上线，唯恐表面看起来对这个社会贡献不够大或看起来不够高尚。就像谭显英壮士在《[不自信的复杂](https://shrektan.com/post/2018/05/02/lack-of-confidence-leads-to-over-complication/)》一文中提到的道理一样，如果软件工具的介绍依赖于道德制高点，那可能说明作者对软件本身缺乏自信。

这个论文标题让我想起我快要看完的《金融与好的社会》，我对这本书的标题也有同样的感受：金融只是工具，它可以带来好的社会，也可以带来糟糕的社会。我们没办法一厢情愿让它促进社会进步。

我的第一本书“Dynamic Documents with R and knitr”在起名时我就考虑过类似的问题：是用一个平淡无奇的标题，还是打着可重复性研究的旗号？显然后者的广告效果会好很多倍，但我并不想让读者把 knitr 跟可重复性研究划上等号，即：就算你用 knitr，也不能保证你的计算结果一定可重复，决定计算是否可重复的因素太多了。后来可重复性研究的旗号被另一个作者用了，估计销路比我的书好一些。
