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04 可信 让人愿意相信（第9页）

思科系统公司（CiscoSystems）就有这样的例子，公司正在考虑是否要给员工加装无线网络。

无线网络每年的维护费用若是平摊到每位员工头上，差不多是500美元。

这笔费用听起来很昂贵，几乎等同于为所有员工补充购买牙齿或眼睛保险。

但这并不是一项福利，而是一笔投资。

那么你该如何计算一项投资的价值呢？你得考虑要是加装了无线网络，公司能否在每位员工身上收回501美元的利润。

思科公司的一名员工指出了思考这项投资问题的更好办法：“如果你认为这样做可以每天增加员工一到两分钟的生产力，那么无线网络的成本就能收回来了。”

根据这样的人性尺度，投资问题就变得很容易评估，我们的直觉也能派上用场。

我们可以轻易模拟出员工因为有了无线网络而省下几分钟时间的情景，比如说某个重大会议进行期间，员工就可以轻松发条消息请人送一份忘带的文件过来。

统计数据本身起不到什么作用，唯有尺度和语境才使之有用。

没有几个人能靠直觉就判断出无线网络能否帮助每位员工每年创造多余的500美元的最低收益。

但适当的尺度可以改变一切。

此前我们已经见识到，“具体”

有助于让人们的知识发挥作用——还记得惠普公司模拟一家人到迪士尼乐园游玩的演示吗？同样，人性尺度原理有助于让人们的直觉发挥作用，进而用来评判某则信息的内容是否可信。

***

统计数据用来说明关联时，是很好的内部可信性来源。

在本书引言中，我们谈到美国公共利益科学中心反对电影院爆米花的例子，他们得到的统计数据是中等包装爆米花中含有饱和脂肪37克。

那又怎么样？这到底是好还是不好呢？

公共利益科学中心的阿特·西尔弗曼很聪明地把这项数据置入了相关的语境来比较，他告诉公众吃一袋爆米花等于摄入一天垃圾食品的饱和脂肪总量。

西尔弗曼知道，大家一定会被这项发现给吓坏了。

但要是西尔弗曼是个卑鄙之徒怎么办？他大可以选一种极不健康但其实不含多少饱和脂肪的食品来做比较。

比如说棒棒糖：“一袋爆米花所含的饱和脂肪相当于712000支棒棒糖！”

（或者说无穷支棒棒糖，反正棒棒糖里不含脂肪。

）这种数据很低级，因为它只不过是利用不健康食品的不同成分定义玩的花招儿而已。

同样卑劣低级的电影院经理也可以反击，比如把比较对象从饱和脂肪变成玉米的某些正面成分：“一袋爆米花所含的维生素J相当于71磅西兰花！”

（这是我们捏造的。

）

这些可能性也正说明了，为何写到统计数据这部分时我们会满怀焦虑。

尤其是在需要选择性地宣扬某些议题的政治领域时，拼凑数据让无数人有活可干、有钱可赚。

缺乏道德感而又富有分析能力的人，只要稍加歪曲，便能将手头上任何统计数据改造成利于己方论点的证据。

当然，我们也别忘了，没有数据远比有数据更容易夸大。

数据至少还有边界；除非有人能无耻到捏造数据，否则数据本身对现实多少会有所限制。

这固然是件好事，但其中仍有颇大的活动空间。

那么像我们这种不擅长于炒作数据的人，又该怎么办呢？实际上，我们也还是会用手中的数据做出最好的呈现，所有人都一样。

“今晚我替我们篮球队拿下了16分！”

（没到的到：还有22个球没投中，球赛最后也输了。

）“我身高1米68。”

（没提到的：高跟鞋将近8厘米。

）“今年的营业额提高了10%，所以我应该拿奖金。”

（没提的到：今年净利润大跌。