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title: 技术问题容易解决，人的问题最难解决
date: '2018-04-24'
slug: human-problems
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罗杰彭昨天写了[一篇日志](https://simplystatistics.org/2018/04/23/what-can-we-learn-from-data-analysis-failures/)回顾若干年前的杜克丑闻（一个叫 Potti 的人造假并发表了一些看起来令人振奋的论文），并总结了教训。其最终结论是，如果一个数据分析项目的带头人和成员之间的关系不够民主，那么什么软件工具或统计方法都拯救不了这个项目。这倒是一个不错的视角，因为通常我们谈数据分析时，总是在谈统计方法或软件，而鲜有人提及数据分析者与上层领导的关系。如果领导会压制数据分析者的意见，那么就不用指望数据分析的结论有多靠谱。在杜克丑闻中，那个实验室里有个学生已经意识到数据分析方法明显有误，并给领导写信说明，但这些意见被忽略了，最终酿成大错。所以这些领导到底在意的是能骗多少经费，还是自己的方法是否能拯救癌症患者，也就一目了然。最后背锅的似乎只是 Potti 一人；当然，他必须得受到惩罚（然而似乎他后来到另外一所学校逍遥了），但那个收到学生意见的单位领导呢？他的不作为本质上跟 Potti 一样邪恶，是否也得到了惩罚？有时候贵学术圈跟贵娱乐圈一样，真乱。

我这个标题同样适用别的场景。作为码农，我首先想到的自然是代码场景。有些问题不是来自于技术，而是纯属人造，这种问题最让人无奈。比如某些网站对密码的要求（人为规则让密码看似更强但实则更弱）、某些大学 IT 对个人网站的文件夹命名要求、期刊或毕业论文格式要求。这特么都是些什么鬼要求，有特么什么实质重要性，它们的存在只不过满足了少数一些人的强迫症心理，给大多数人制造麻烦，于这个世界毫无增益。

如果码农只需要跟代码打交道，那该是有多幸福。换句话说，跟代码打交道比跟人打交道容易得多。
