「八成專家都推薦…」:當心這些令人信以為真的「選擇性表述」

「八成專家都推薦…」:當心這些令人信以為真的「選擇性表述」
Photo Credit: CollegeDegrees360 @ Flickr CC BY-SA 2.0
我們想讓你知道的是

為什麼要當心選擇性表述?當你檢視來自相同數據的不同樣本時,得出的結果可能大不相同。如果你故意這麼做,就有辦法得出你想要的結果。

唸給你聽
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文:約翰.強森博士(John H. Johnson, PhD.)、麥克.葛拉克(Mike Gluck)

當心採櫻桃的人——選擇性表述

假設現在是1996年,你是一個小女嬰的父母,你剛剛把她哄睡,正坐下來要看電視,享受你應得的幾分鐘美好。

進廣告了,畫面上出現一罐罐的嬰兒食品,上面還有新鮮蘋果和胡蘿蔔的圖片。你希望給寶寶最好的,因此你全神貫注看著廣告,雖然你還忙著擦掉最愛的毛衣上沾到的寶寶口水,但你始終目不轉睛。

你看到一個微笑的寶寶,你看到一罐罐的嬰兒食品,你聽到旁白說這些嬰兒食品有多棒,之後你聽到那個聲音說:「想了解詳情,想知道為何有八成推薦嬰兒食品的小兒科醫師都推薦嘉寶,請隨時連絡我們,二十四小時無休。」

嘉寶在電話裡會用語音對顧客重複前述的主張。如果有人打電話進來,他會聽到一個聲音說:「……八成推薦嬰兒食品的小兒科醫師都推薦嘉寶。」

八成的小兒科醫師。聽起來是很強力的背書,對吧?

如果你又是一個睡眠不足、昏頭昏腦的家長的話,那更是了。如果有八成的小兒科醫師都推薦嘉寶,那表示只有2成不推薦,對吧?

嗯,不太對。

實際上,在接受調查的小兒科醫師中,只有12%推薦嘉寶。那麼,「八成」這個數值是怎麼來的?

問題就在於嘉寶「選擇性表述」的數據。

你可能聽過選擇性表述,事實上,你可能也做過這種事。選擇性表述是指,你只挑選某些例子來支持你的論點,忽略其他可能與你牴觸的數據。嘉寶絕對不是唯一一家用這種選擇性表述的數據來銷售產品的企業,然而,在這個範例中,聯邦貿易委員會(FTC)——這是美國政府機構,職責包括防止欺瞞與不公的商業行為——調查嘉寶主張的本質,他們說這種說法「虛偽不實,而且誤導他人」。

嘉寶並沒說八成的小兒科醫師推薦嘉寶的嬰兒食品,它說的是,在推薦嬰兒食品的小兒科醫師中,有八成推薦嘉寶。他們就是在做選擇性表述,只挑選某些數據樣本——也就是推薦嬰兒食品的小兒醫師的回答。

這是很重要的差別,特別是,當時很多小兒科醫師因為顧慮添加的糖分、填充劑和其他添加物,根本完全不推薦嬰兒食品。以這個案例來說,在接受嘉寶調查的小兒科醫師當中,超過四分之一完全不推薦嬰兒食品。如果嘉寶有納入這些人的意見,就無法得出八成的說法。

嘉寶確實有說明它使用的小兒科醫師樣本和選擇性表述的做法。在我們檢視的每一個案例中,嘉寶在提出它的主張時,都有明白告訴顧客,它說的僅是推薦嬰兒食物的小兒科醫師。

但是,嘉寶還以另一種比較隱晦方式做選擇性表述。

準確來說,嘉寶一開始調查了562名小兒科醫師。聯邦貿易委員會指出,在這些人當中,「408人回答他們建議病患每週至少吃一次嬰兒食品。」根據「八成推薦嬰兒食物的小兒科醫師都推薦嘉寶」的說法,你會預期這408位小兒科醫師大部分都推薦嘉寶。

並非如此。嘉寶做的不只是選擇性表述,而是選擇性表述經過選擇性表述的數據。

這40八位推薦嬰兒食品的小兒科醫師中,有332位並未推薦特定品牌,他們只是建議生病的嬰兒每週至少吃一次嬰兒食品。

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Photo Credit: 時報出版

換言之,嘉寶並沒有計入未推薦特定品牌嬰兒食品的小兒科醫師。他們挑選的醫師樣本需滿足兩個條件——推薦嬰兒食品,以及推薦特定品牌的嬰兒食品。

沒錯,經過選擇性表述的小兒科醫師,有八成都推薦嘉寶。但是,如果你檢視所有數據的話,這些小兒科醫師在完整的數據集合中僅占12%;而且以第一輪的選擇性表述來說,在推薦嬰兒食品的小兒科醫師中,也僅占16%。

相關數字如下:

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Photo Credit: 時報出版
  • 嘉寶一開始調查了562位小兒科醫師
  • 其中408人回答他們建議吃嬰兒食品
  • 其中76人推薦了特定品牌
  • 其中67人推薦嘉寶

所以說,如果你是看到或聽到這則廣告的家長,可能會以為八成小兒科醫師都推薦嘉寶。如果你認真並注意到選擇性表述的數據,你也會認為在建議吃嬰兒食物的小兒科醫師中有八成推薦嘉寶。但不管是哪一種,你都錯了。

時任聯邦貿易委員會消費者保護局局長的茱迪.伯恩斯坦(Jodie Bernstein) 說得最貼切:「消費者被誤導, 相信嘉寶做了適切、或者說可靠的研究,證明八成的小兒科醫師都推薦嘉寶。但是嘉寶扭曲的研究結果,刪掉完全不建議吃嬰兒食品,以及並未推薦特定品牌的醫師。」

在公共利益科學中心的請願之下,聯邦貿易委員會對嘉寶提出申訴。雖然嘉寶有提到「推薦嬰兒食品的小兒科醫師」,但聯邦貿易委員會說嘉寶,「以明示或暗示的方式表述八成的小兒科醫師推薦嘉寶。」

換言之,即便嘉寶有告訴民眾他們僅納入推薦嬰兒食品的小兒科醫師,但聯邦貿易委員會認為,還是有些消費者可能會誤以為這個數據可以推及所有小兒科醫師。聯邦貿易委員會認為,消費者無法正確解讀經過選擇性表述的數據,即便是那麼清清楚楚。

聯邦貿易委員會也指出嘉寶的錯誤,嘉寶顯然未揭露僅計入「推薦特定品牌嬰兒食品的小兒科醫師」這件事。

在一份具強制力的合意命令中,嘉寶同意,未來,任何由專業人士針對任何產品的「推薦、核可或背書」,都必須仰賴「適切、可靠的科學證據,可證實表述」。

何謂「選擇性表述」

英文片語的「cherry picking」,字面意為「採櫻桃」,引申為「選擇性表述」,起源很可能來自實際採櫻桃的動作。請這樣想:你在櫻桃園裡,帶著籃子和梯子,你的工作是用櫻桃裝滿籃子,拿到市場出售。你會跳過看起來受傷或還沒有成熟的櫻桃,盡量採賣相最好的櫻桃,裝滿籃子。因此,「採櫻桃」就用來指稱你會挑選其他人想要的東西,例如數據,就像在挑選櫻桃。

當然,「採櫻桃」的另一層意義,是指採最低處的櫻桃,這也是一種比喻性的說法。比方說,在籃球比賽裡,「採櫻桃球員」是指留在對手半場,在籃框下等待的球員,等隊友抄到球長傳,就可以輕鬆帶球上籃或灌籃。

就我們目的而言,我們談的「採櫻桃」是指「選擇性表述」,選擇最有利的數據,並忽略其他和預期結果相衝突的數據,以利立論。或者,就像一份研究說的:「取最好的,其他不要。」

那麼,你為什麼要當心選擇性表述?就像我們在第2章中看到的,當你檢視來自相同數據的不同樣本時,得出的結果可能大不相同。如果你故意這麼做,就有辦法得出你想要的結果。

來看看一家從午餐做到晚餐的餐廳。某一天,這家餐廳計算每小時有多少人來用餐,以下是他們得到的結果:

  • 上午11點——2人
  • 中午12點——25人
  • 下午1點——30人
  • 下午2點——3人
  • 下午3點——0人
  • 下午4點——2人
  • 下午5點——28人
  • 下午6 點——35人
  • 下午7點——5人
  • 下午8點——3人

隔天,一位潛在買家想知道這家餐廳的生意好不好。「好極了,」餐廳老闆說,「我們午餐和晚餐時段都客滿,人都排到門外去了。」這位潛在買家離開,準備好要出高價收購這家小餐廳。

兩分鐘後,房東走了進來,對餐廳老闆說要提高租金2倍。「你不能這麼做!」餐廳老闆說,「這個地方大部分時候都空蕩蕩的!」

當然,兩種說法都百分之百正確,但也都百分之百是選擇性表述。如果你只看午餐和晚餐的熱門時段,餐廳門庭若市。如果你僅看中餐到晚餐之間的時段,餐廳幾乎沒人。同樣的數據——不同的樣本和選擇性表述——得出的結果大不相同。

相關書摘 ▶運動量如何影響死亡率?看看如何操弄數據讓你得出相反結論

書籍介紹

本文摘錄自《一次看懂小數據:MIT經濟學家帶你搞懂生活中的統計數字,聰明做決定》,時報出版
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作者:約翰.強森博士(John H. Johnson, PhD.)、麥克.葛拉克(Mike Gluck)
譯者:吳書瑜

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一次看懂小數據
Photo Credit: 時報出版

責任編輯:潘柏翰
核稿編輯:翁世航

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