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减少，这样的情况下老百姓就不一定需要有一把枪来给自己心理安慰了，不是么？毕竟枪支这么一个东西，那是属于一个小孩子拿着都可以造成非常大损害的武器！美国不是没有什么妈妈带着五岁的孩子去超市。结果买了一大堆东西回来，孩子坐在副驾驶位置翻出来了杂物箱里面的手枪，不小心把正在后车厢放东西的亲妈给崩了的事儿！
所以同样，如果要得到一个关于老百姓大量支持禁枪的民调，那就可以对之前的那种诱导反其道而行之——上来先问普通民众两个问题，第一个就是问民众碰到了持刀的坏人和持枪的坏人的。他们在哪种情况下容易逃脱？第二个问题，如果政府进行零容忍的对枪支泛滥问题进行严打，那么坏人持枪的几率是不是会大幅度下降？这两个问题老百姓回答了之后，那再问一句他们是否支持禁枪，这一般人只要没有自杀倾向，那肯定会倾向于回答一句支持啊！毕竟之前的两个诱导问题都隐藏着一种禁枪了可以对老百姓安全有很大提升的一个概念，如果这老百姓还不支持禁枪，那不就是不支持让自己变得更安全么？这不是违背人类的潜意识的么？所以哪怕他本身是不支持禁枪的，但是在这么一个诱导之下。也很容易回答支持！
这还是进行诱导，如果加上一些数据挑选的话，那更是可以做到想要什么结果就能有什么民调结果的地步！那这样的数据会撒谎么？而在另外一方面，哪怕数据本身是非常真实的，没有什么诱导和伪造以及挑选，就是直接真实调查出来的原始数据，那么对数据解读也是数据分析最重要的环节！数据不会说谎，说谎是来自于数据误读！很多公司招聘数据分析只强调数据处理。对数据解读无法评估，就会带来数据误读。从而产生“数据会说谎”的结论！
比如说，现在收集到了一套数据，很多人发现这套数据里面a数据和b数据是高度相关的，每次只要a数据发生变化，那么很快b数据也会发生变化，那么是不是能够得到a的变化会导致b的变化这么一个结果？表面上看起来好像是可以的。但是还有一个问题——为什么a和b不能是都和另外一个c相关，而采集数据中的a变化b就变化，只是因为这些数据中c都最先出现了变化，所以a和b都会受到影响！可是如果单独拿出来了a和b，而c没有变化的话。那a和b还有别的一些受到影响的因素，这就会让a和b数据的变化完全没有关联性！
这就是数据解读的问题！另外还有一些问题，那也是解读而导致的数据撒谎的问题。比如说世界上是存在一种叫做“沉默的大多数”的现象，比如发起来一个调查，通过大家平常的言论来统计大家对于某个东西是喜欢还是不喜欢。这么统计下来的结果，基本上就是很多人都在说不喜欢！这是为什么？因为只有不喜欢的人才会主动的说不喜欢，喜欢的人别人不问他的话，他吃撑了每天到处宣传自己喜欢这东西？所以如果只通过统计大家的发言的话，那统计结果就偏差的相当离谱！因为大量喜欢这么一个东西的人都一直在沉默状态呢！
如果这么一个例子还没有显示出来解读的问题的话，那么另外一个例子就相当明显了——二战时英国皇家空军邀请美国的统计学家分析德国地面炮火击中联军轰炸机的资料，并且从专业的角度，建议机体装甲应该如何加强，才能降低被炮火击落的机会。但依照当时的航空技术，机体装甲只能局部加强，否则机体过重，会导致起飞困难及操控迟钝。统计学家将受伤的联军轰炸机的弹着点资料，描绘成两张比较表，研究发现，机翼是最大量被击中的部位，而飞行员的座舱与机尾，则是最少被击中的部位。
看到了这么一个数据，当时军方的作战指挥官当然下意识的就由此认为，应该加强机翼的防护！因为按照那么明显的数据表明，机翼那边密密麻麻都是弹孔！证明机翼最容易被攻击，而且被攻击的次数最多！如果不加强机翼的话怎么行？哪些驾驶员飞行舱和尾翼之类的地方都没几发中弹的，难道还去补强那些地方？但是统计学家却有不同观点，他们建议加强座舱与机尾部位的装甲，哪怕那儿最少发现弹孔！军方人员当然百般不能理解啊，甚至觉得统计学家们肯定疯了！但是这时候统计学家说了一句话顿时震惊了大家——因为大家统计出来的样本全部都只是联军返航的受损飞机！
哪些直接被击落的飞机根本没命回到本土来被调查！哪些飞机直接就坠落在敌国了，根本没办法弄回来！这样的情况下，能够飞回来的都是受了无关紧要轻伤的，而受到了关键伤害的大几率死掉了！所以这些机翼被大量击中的例子，不是正好应该说明了机翼这破玩意儿被击中根本没关系，哪怕密密麻麻的都是弹孔照样可以让飞机飞回来，但是如果驾驶舱和尾翼什么的被击中了，飞机很大几率就飞不回来了！这就是解读导致的数据可能说谎的问题啊！而贾鸿渐之前为了说服百姓呢，那例举的数据当然都是真实的了，可是说真的，要把这些数字什么的稍微裁剪一点，那也不会阻碍他贾鸿渐结论的科学性！实际上这次过来，虽然他是为了说服大家，但是毕竟是在电视上要说服，这数据和理论肯定不能有明显错误啊！否则美国3亿人民里面就没一个两个能看出来贾鸿渐在湖边乱造的人了？不可能啊！到时候只要有几个人发现了，找了媒体一说了，当时贾鸿渐就得身败名裂了好么！他贾鸿渐能犯这种低级错误？(未完待续。。)