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雷达卡
如果我们否认一个人所相信的合法性，我们怎么能相信他所说的呢？
如果一个理论的基本原理是错误的，我们怎么能知道它是正确的呢？
如果一个断言的基础不仅不合理而且不公正，我们如何证明它是合理的？
提出这些问题是要记住数据是中立的——它是一种抽象——其应用比高尚的行为更容易受到邪恶目的的影响；人性中充满了歧视、部落主义、偏见和群体思维的例子；确认偏见以牺牲逻辑为代价盛行并非不自然；所有人都受到骄傲、嫉妒、恐惧和不合逻辑的影响。
我们应该害怕的不是数据，而是我们自己。我们应该害怕滥用数据来诅咒一个人或毁掉一群人。我们应该担心我们没有注意理查德·费曼关于不自欺欺人的首要原则。简而言之，我们应该担心数据的损坏；各种人对数据的可鄙滥用，他们给伪科学披上了可敬的外衣。
没有任何地方比我们的司法系统更可能滥用滥用的可能性，没有任何地方滥用的可能性更致命，没有任何地方比我们的司法系统更有可能——故意误读数据。
我根据经验写下这些话，既是受过训练的科学家，又是我在民事审判中作证的专家证人。
我所知道的是：数据具有说服力。
使用数据的人——即律师——有权说服；他们有权将数据输入记录，认为记录中的内容、速记员在成绩单中记录的内容、陪审员从记录中读取的内容是决定性的。
乔治华盛顿大学法学院教授韦恩·科恩 (Wayne R. Cohen) 表示，华盛顿特区伤害索赔律师，数据取决于上下文。
也就是说，数据是人们收集、解释和应用数据的方式的产物。
除非证人自愿提供信息，或在盘问期间透露信息，否则陪审团可能不知道该证人的数据不包括什么：无罪证据——不作为——表明被告无罪，针对被告的案件缺乏足够的证据，案件播下怀疑，而不是消除它。
这种情况应该迫使我们对数据更加谨慎。
这种情况应该迫使我们检查（和双重检查）数据，不是因为我们应该拒绝接受数据，而是因为我们不能接受我们拒绝检查的东西。
这种情况要求我们更多地了解数据，因此我们可能不必冒一切风险——因此我们可能不必危及我们的判断——通过推测什么可以代替什么来代替。
这种情况就是为什么我们必须对数据的完整性保持警惕，使其无懈可击和无懈可击。
愿这种情况影响我们的行动。
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