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当然，我们还是需要对教师进行评估，但必须要采用正确的方式。相关部门在制定政策时所面临的长期挑战是，如何在统计学的基础上开发一个系统，来奖励教师在课堂上为学生所贡献的附加值。
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解决全球贫困的最佳途径是什么？
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如何才能让贫困国家摆脱困境？关于这个问题我们在很多时候真的只能用“束手无策”这4个字来形容。但是，我们却清楚地知道如何区分富裕国家和贫困国家，比如从它们的教育水平、政府服务质量等方面进行比较。而且，我们也目睹了如印度、中国等国家在过去几十年的时间里所经历的经济大发展。但即使如此，我们还是不清楚应该怎么做才能让马里、布基纳法索等极端贫困的国家改善现状。
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法国经济学家艾丝特•迪弗洛对原始的统计学工具——随机控制实验进行了改进，赋予其全新的功能，改变了我们对全球贫困问题的认识。迪弗洛是一位麻省理工大学的教授，主要研究的是不同介入方式对改善发展中国家贫困现状的效果。举个例子，印度学校长久以来面临的一大问题就是教师居高不下的缺勤率，尤其是在偏远农村地区的学校，这些学校通常只有一位老师。迪弗洛和她的研究伙伴雷玛•哈纳借助科技手段设计了一个聪明的方案来对印度拉贾斯坦邦的60所只有一位教师的学校进行随机抽样实验。在这60所学校教书的60位教师如果出勤率高的话，就会得到额外的奖励，但如何才能保证他们不在出勤率数据上造假呢？创意来了：迪弗洛和哈纳给他们每人发一台相机，用这台相机拍出的照片都会有日期水印，而且这个日期是无法篡改的。教师们每天都要跟他们的学生合一张影，表示这一天他们来学校教课了。
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迪弗洛和哈纳还随机抽取了另外60所学校作为对照，结果表明，实验组教师的缺勤情况减少了1/2，这些学校学生的考试成绩也提高了，越来越多的学生顺利地进入下一个阶段的学习。（我敢肯定那些照片一定好看极了！）
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迪弗洛在肯尼亚还进行了一项实验，随机抽取一组农民在丰收之后向他们发放小额补贴用于购买化肥。之前已经有证据表明，化肥可以显着地提高粮食产量。农民们其实很清楚这一好处，但每次开始种新庄稼的时候，他们手中剩余的钱已经不足以购买化肥了。这就导致了所谓的“贫困陷阱”，苦苦挣扎的农民们实在是太穷了，以至于他们无力改变贫困的现状。迪弗洛和她的研究伙伴发现，在粮食收获之后如果农民们手中还有现金，只要为他们提供一点儿补贴——化肥免费送货上门，就能将化肥的使用率提高2%~10%。
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艾丝特•迪弗洛甚至还卷入了性别战争。在管理家庭财产的问题上，谁能作决定——男人还是女人？在发达国家，夫妻两人可a就这个问题在他们的婚姻顾问面前吵上一整天；但在贫困国家，这个问题决定了家里的小孩能否吃饱饭。从古至今,人们一直存在一个观念，那就是家中的女性总是将孩子的健康和幸福置于一个极高的位置，而家中的男性更倾向于把工资都花在喝酒或其他消遣上。往差了说，这种观念只会让一成不变的偏见更加根深蒂固；往好了说，我们只能认为这是一个难以证明的观点，因为一个家庭的财政在一定程度上受到很多因素的影响。丈夫和妻子对家中的共同财产都有支配权，那么我彳可将二者的消费选择进行控制并逐个分析呢？
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面对这个如此复杂和微妙的问题，迪弗洛没有选择逃避。她甚至还为此进行了一个令人无比着迷的自然实验。在科特迪瓦，家中的男性和女性共同承担种植庄稼的工作，而且一个长久以来约定俗成的做法是，男性和女性各自耕种不同的经济作物，男性种可可、咖啡等，女性种芭蕉、椰子等。从研究者的角度，这种天然安排的好处是男女种植的不同经济作物对雨量的需求恰好相反：在可可和咖啡丰收的年份里，家中的男性会拥有更多的可支配收入；在芭蕉和椰子丰收的年份里，家中的女性会拥有更多的可支配收入。
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现在，我们只需要将刚才那个棘手的问题提出来：在科特迪瓦的这些家庭中，孩子们是希望爸爸的作物丰收从而让生活变得更好，还是希望妈妈的作物丰收从而让自己过得更幸福？
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回答是：当女性的收入提升时，她们会将手中余钱的一部分用于改善家庭的伙食，但男性通常不会这么做。所以，男同胞们，这次对不住了。
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2010年，迪弗洛获得了有“小诺贝尔经济学奖”之称的约翰•贝茨•克拉克奖，该奖项是由美国经济协会授予的，颁奖对象为在美国大学任教、40岁以下的学者。在经济圈，尤其是经济学“怪人”圈中，这个奖被看作比诺贝尔经济学奖分量更重的荣誉，因为约翰•贝茨•克拉克奖每两年才颁发一次（但是从迪弗洛获奖的这一年起，颁奖周期改为一年一次）。无论如何，约翰•贝茨•克拉克奖是所有佩戴厚镜片的人心目中的MVP（最有价值球员）。
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迪弗洛所作的就是项目评估，她的工作以及所有采用她的研究方法开展的工作，切切实实地改变了穷人的命运。从统计学的角度看，迪弗洛的研究启发了我们对随机控制实验的看法，这一长久以来被认为只属于实验室科学的研究方法，原来也可以被广泛地运用到现实生活中，为人类破解许多生活领域的因果关系。
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猜猜你是谁？
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2012年夏天，我家雇了一个新保姆。她来到我家里的第一天，我向她介绍我们的家庭背景：“我是一名教授，我的妻子是一位老师……”
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“这些我都知道了，”那位保姆的手轻轻一挥，一脸轻松的表情说道，“我登录谷歌网页捜索过你。”
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我心里一阵轻松，因为这代表我不需要再喋喋不休地介绍了，但同时我也有点担心，在捜索框里输入我的姓名，我的生活便可以“一览无余”到什么程度？通过廉价的计算成本将信息数字化再加上与互联网的结合，我们收集和分析海量数据的能力在人类历史上已经达到了空前的程度。在这一全新的领域，我们越来越需要制定一些新的规则。
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让我们以美国知名零售商塔吉特公司为例，来感受一下大数据的力量。与绝大多数公司一样，塔吉特致力于从消费者的角度考虑问题，以达到利润的最大化。为了做到这一点，公司聘请了统计专家来完成本书在之前篇章里介绍的那些预测分析工作，通过销售数据与其他消费者信息的结合来回答“谁买了什么商品以及为什么买这些商品”的问题。当然，这一切都不是坏事，因为这意味着在你家附近的塔吉特商场里就能买到你需要的商品。
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对于这个例子，我们还可以思考得再深入一点，看看那些统计专家们在公司总部连窗户都没有的地下室里天天忙忙碌碌研究出哪些东西。塔吉特知道，怀孕的女性是养成消费习惯的最佳人群，在这期间一旦与她们建立起“零售关系”，未来的几十年里都能看到这些母亲们进出塔吉特商场的身影。因此，塔吉特就需要从茫茫的消费者中“定位”出孕妇们，尤其是怀孕3〜6个月的准妈妈，想办法让她们更经常地来逛商场。《纽约时报》的一位签约作家全程跟随了塔吉特的一个预测分析团队来了解他们是如何定位并吸引孕妇的。
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第一步非常简单。塔吉特向会员提供了迎婴礼物登记服务，怀孕的会员可以在孩子出生前登记领取婴儿礼品。这些女性已经是塔吉特的购物者，而且她们会主动告诉商场自己怀孕的消息。此外统计专家还发现，其他那些与上述消费者有着相似消费倾向的女性可能也怀孕了。举个例子，怀孕的女性通常会将沐浴露换成无香味的，她们会开始购买维生素类保健品，购买棉球等卫生用品时会选择大包装的。塔吉特公司的预测分析专家们精挑细选出25种商品，这些商品共同构成了一个“怀孕预测得分”体系，所有分析的最终目标就是向怀孕女性发放相关商品的优惠券以吸弓丨她们前来购买，并最终让她们成为塔吉特公司的长期消费者。
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这一分析模型的效果如何？《纽约时报》上曾经刊登过一篇报道，讲的是明尼阿波利斯市的一位父亲来到一家塔吉特商场要求见经理，他愤怒地向经理投诉，说他还在上高中的女儿最近受到了塔吉特的母婴类商品优惠券的“轰炸”。这位父亲愤然问道：“她还在上高中，你们一天到晚给她寄婴儿服装和摇篮的优惠券，是鼓励她怀孕吗？”
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商场经理当场表示抱歉，甚至几天之后他还不忘打个电话再次道歉，但这一次那位父亲的气不仅全消了，反而还跟经理道歉。父亲说：“其实不怨你，最近家里出了一些事情，我之前被蒙在鼓里……对了，我女儿的预产期是8月份。”
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塔吉特的统计专家甚至比这位父亲更早知道女儿怀孕的消息。
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预测与统计专家们的生活无关的事情就是统计专家的工作。但在有的时候，这会让消费者觉得自己的隐私被侵犯了，出于这一点的考虑，一些商家如今会刻意在消费者面前“装傻”，假装对你一无所知，但实际上他们已经把你看得清清楚楚的。举个例子，如果你是一位怀孕满3个月的准妈妈，你可能会在家里的信箱中发现一些摇篮和纸尿布的优惠券，此外还有一张割草机的打折券、一张“凭此券购买保龄球鞋免费得一双保龄球袜”的买赠券。对于你来说，你会觉得那几张跟怀孕有关的优惠券与其他垃圾广告一同出现在信箱里纯属偶然D但事实上，商家已经知道你既不打保龄球也不修剪草坪，这些广告只不过是一个幌子，为了掩盖他们知道你怀孕的事实。
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脸谱网（Facebook.com）已经成为世界上最有价值的公司之一，但这家公司基本上没有什么实物资产。但在投资者（而非使用者）眼里，脸谱网拥有一个庞大的无形资产：数据。投资者之所以愿意投资脸谱网，并不是因为通过这个网站平台能够让他们与大学时的恋人重新取得联系，而是因为注册用户每一次点击鼠标都能在不经意间泄露他们的信息：住在哪里，去哪里购物，_买什么东西，认识什么人以及如何打发空闲时间等。对于想要与初恋重燃旧情的脸谱网注册用户来说，公司对这些信息的收集和分析极有可能会侵犯到他们的隐私。
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脸谱网产品副总裁克里斯•考克斯告诉《纽约时报》记者：“信息时代的挑战就是如何处理这些信息。”
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