我们需要衡量什么？主观性和分解性
Posted: Sat Feb 22, 2025 7:20 am
当今世界充斥着大量数据和统计数字。但公众有时似乎会像以往一样，忽略他们不喜欢的数字，或认为这些数字无关紧要。
这可能有些夸张。民意调查显示，人们非常支持客观、独立的统计数据。但我们不应该自满。这里我建议两个可能有帮助的统计数据方向。
20 世纪统计数据
20 世纪统计学的伟大胜利是产生了一系列总体数字，帮助各国了解自己并指导其政策。
最著名的是 20 世纪 30 年代制定的 GDP 指标。这些指标与人口、年龄组、各种货币、教育水平和死亡率等总体统计数据并列。它们塑造了现代政府的面貌，许多指标成为公众辩论的焦点，这些辩论围绕贸易赤字、失业率、公共支出借款要求、医疗保健等候名单、学校数学成绩等展开。
这些算法有许多优点，并且都比之前的算法进步了。但它们有两个共同的缺点。首先，它们不够人性化。它们只关心数量和事实，而不关心经验、情感或感知。它们隐含的世界观是，这些 GCash 数据 不如表面上的物质事实那么重要，或者说不那么真实。
他们的第二个缺陷是这些数字是总数。
了解一个国家的 GDP 或人类发展指数可能很有用。但往往更重要的是差异
这些差异包括群体、地区和世代之间的不平等，或者导致一个城市与另一个城市如此不同的复杂模式。
因此，在 21 世纪，人们已经开始采取行动正面解决这些缺陷，而且我猜测，这些举措将会从正在进行的各种政治变革中获得新的动力。
测量感受
第一个转变将更加重视主观衡量标准。这在一定程度上已经通过主观幸福感衡量标准实现了，例如英国国家统计局在本世纪初引入的衡量幸福感的标准，该标准是继经合组织开展工作并推出美好生活指数之后推出的。
一些领域已经认真对待这种转变：追踪对犯罪的恐惧以及犯罪、患者满意度以及健康结果。
展望未来，我们可以努力将更多的客观措施与主观措施结合起来，使人性重新融入政策和政治。
经济统计数据将是一个很好的起点。
经济学中已经有很多主观指标，比如商业和消费者信心调查
但想象一下，如果还有更定期的衡量标准来衡量人们在工作场所、劳动力市场、作为消费者或作为房地产市场参与者的权力感，会怎样？
有些调查研究了诸如工作自主性等问题，结果往往非常有趣。但要追踪经济变革浪潮如何进行，我们还有很多工作要做。
统计学领域中，关于客观指标和主观指标之间的关系以及这些术语是否具有误导性存在着激烈的争论（例如，参见Andrew Gelman 和 Christian Hennig 的 论文）。
但主要观点是不变的——我们迫切需要更好地理解变革的人性层面。
分解而非聚合
然而，要想有用，许多数字都需要分解。如果数字被放在太高的层次上，有趣的模式很容易被忽略。这是一个更普遍的观点，对 21 世纪的统计数据至关重要。
我们处在一个差异与平均值同样重要的时代。这就是为什么 Nesta 最近的经济地图绘制工作旨在探索细节而不是总量。
Technation 使用 Nesta 的方法对数字经济进行了研究，展示了新兴行业的企业和就业群体。尽管有标题数字，但这些数字远不如细节有趣。
对地方经济复杂性的研究也表明了类似的观点，并提出了未来增长的可能预测因素。创意产业动态研究被设计成互动工具，以便任何人都可以探索具体模式。所有研究都关注细节和复杂性，而不是平均值，因此更适合作为公民、企业和其他人的行动指南。
许多机构——例如联合国、欧盟统计局、经合组织、国际货币基金组织和世界银行——继续大量生产高质量的统计数据
这有其用处，也使得比较各国表现成为可能。但最好还是按照上述方式发展和开放。
下图总结了一个思考国家状况的不同框架的例子（取自2000 年代后期我与他人合作撰写的一份有关英国需求的 报告）。
Y 轴代表人们熟悉的物质富裕领域——人们的收入。X 轴代表人们不太熟悉的心理富裕领域——人们的幸福感。
综合起来，它们为我们描绘出了社会的状态——从富裕和幸福到贫穷和痛苦，两侧是贫穷但满足的人和富裕但沮丧的人。
我相信这是反映社会状况的最佳快照之一。它将物质和主观指标结合成一个整体。
但最令人感兴趣的是观察特定群体和地方的具体情况。平均收入水平或幸福感并不能说明什么。
人们没有理由不相信和使用统计数据。但要让统计数据发挥作用，就需要将其与故事联系起来，而一些最引人入胜的故事会涉及感情和细节。用一句话概括《战争与和平》没什么意思，因为它失去了所有有趣的内容。
17 世纪法国数学家和哲学家布莱斯·帕斯卡 (Blaise Pascal) 曾写道：“无论从太远还是太近的角度看，只有一个点才是观看图像的正确位置，其余的点要么太近，要么太远，要么太高，要么太低。”那么，数字的正确视角是什么呢？这是现在更加紧迫的问题。
这可能有些夸张。民意调查显示，人们非常支持客观、独立的统计数据。但我们不应该自满。这里我建议两个可能有帮助的统计数据方向。
20 世纪统计数据
20 世纪统计学的伟大胜利是产生了一系列总体数字，帮助各国了解自己并指导其政策。
最著名的是 20 世纪 30 年代制定的 GDP 指标。这些指标与人口、年龄组、各种货币、教育水平和死亡率等总体统计数据并列。它们塑造了现代政府的面貌，许多指标成为公众辩论的焦点，这些辩论围绕贸易赤字、失业率、公共支出借款要求、医疗保健等候名单、学校数学成绩等展开。
这些算法有许多优点，并且都比之前的算法进步了。但它们有两个共同的缺点。首先，它们不够人性化。它们只关心数量和事实，而不关心经验、情感或感知。它们隐含的世界观是，这些 GCash 数据 不如表面上的物质事实那么重要，或者说不那么真实。
他们的第二个缺陷是这些数字是总数。
了解一个国家的 GDP 或人类发展指数可能很有用。但往往更重要的是差异
这些差异包括群体、地区和世代之间的不平等，或者导致一个城市与另一个城市如此不同的复杂模式。
因此，在 21 世纪，人们已经开始采取行动正面解决这些缺陷，而且我猜测，这些举措将会从正在进行的各种政治变革中获得新的动力。
测量感受
第一个转变将更加重视主观衡量标准。这在一定程度上已经通过主观幸福感衡量标准实现了，例如英国国家统计局在本世纪初引入的衡量幸福感的标准，该标准是继经合组织开展工作并推出美好生活指数之后推出的。
一些领域已经认真对待这种转变：追踪对犯罪的恐惧以及犯罪、患者满意度以及健康结果。
展望未来，我们可以努力将更多的客观措施与主观措施结合起来，使人性重新融入政策和政治。
经济统计数据将是一个很好的起点。
经济学中已经有很多主观指标，比如商业和消费者信心调查
但想象一下，如果还有更定期的衡量标准来衡量人们在工作场所、劳动力市场、作为消费者或作为房地产市场参与者的权力感，会怎样？
有些调查研究了诸如工作自主性等问题，结果往往非常有趣。但要追踪经济变革浪潮如何进行，我们还有很多工作要做。
统计学领域中，关于客观指标和主观指标之间的关系以及这些术语是否具有误导性存在着激烈的争论（例如，参见Andrew Gelman 和 Christian Hennig 的 论文）。
但主要观点是不变的——我们迫切需要更好地理解变革的人性层面。
分解而非聚合
然而，要想有用，许多数字都需要分解。如果数字被放在太高的层次上，有趣的模式很容易被忽略。这是一个更普遍的观点，对 21 世纪的统计数据至关重要。
我们处在一个差异与平均值同样重要的时代。这就是为什么 Nesta 最近的经济地图绘制工作旨在探索细节而不是总量。
Technation 使用 Nesta 的方法对数字经济进行了研究，展示了新兴行业的企业和就业群体。尽管有标题数字，但这些数字远不如细节有趣。
对地方经济复杂性的研究也表明了类似的观点，并提出了未来增长的可能预测因素。创意产业动态研究被设计成互动工具，以便任何人都可以探索具体模式。所有研究都关注细节和复杂性，而不是平均值，因此更适合作为公民、企业和其他人的行动指南。
许多机构——例如联合国、欧盟统计局、经合组织、国际货币基金组织和世界银行——继续大量生产高质量的统计数据
这有其用处，也使得比较各国表现成为可能。但最好还是按照上述方式发展和开放。
下图总结了一个思考国家状况的不同框架的例子（取自2000 年代后期我与他人合作撰写的一份有关英国需求的 报告）。
Y 轴代表人们熟悉的物质富裕领域——人们的收入。X 轴代表人们不太熟悉的心理富裕领域——人们的幸福感。
综合起来，它们为我们描绘出了社会的状态——从富裕和幸福到贫穷和痛苦，两侧是贫穷但满足的人和富裕但沮丧的人。
我相信这是反映社会状况的最佳快照之一。它将物质和主观指标结合成一个整体。
但最令人感兴趣的是观察特定群体和地方的具体情况。平均收入水平或幸福感并不能说明什么。
人们没有理由不相信和使用统计数据。但要让统计数据发挥作用，就需要将其与故事联系起来，而一些最引人入胜的故事会涉及感情和细节。用一句话概括《战争与和平》没什么意思，因为它失去了所有有趣的内容。
17 世纪法国数学家和哲学家布莱斯·帕斯卡 (Blaise Pascal) 曾写道：“无论从太远还是太近的角度看，只有一个点才是观看图像的正确位置，其余的点要么太近，要么太远，要么太高，要么太低。”那么，数字的正确视角是什么呢？这是现在更加紧迫的问题。