统计学中有一个很有意思的概念叫“神枪手谬误”（全名为“德州神枪手谬误”，Texas Sharpshooter Fallacy）。说的是：
一名德克萨斯人对着谷仓墙壁开了好几枪，然后他走到满是弹孔的墙壁前，在最近的一堆弹孔群画上了一个目标，营造出“神枪手”的假象。
图片来源：sahilbloom.substack.com
“真是个大聪明！”
但你听起来挺可笑的，“真是个大骗子”。
这个故事也有我国版本，称为“先射箭再画靶”，是一种因果谬误。
通俗地讲，就是在大量的数据/证据中刻意地挑选出对自己的观点有利的数据/证据，而将其余对自己不利的数据/证据弃之不用。
好笑归好笑，但也挺“实用”，比如在体育竞技、彩票预测甚至科技创新等领域，这种谬误都时有发生，甚至影响公众的认知。
体育竞技中的神枪手谬误有时候，运动员或球队的“高光时刻”可能并非常规水平，而是数据选择的结果。例如：
某个球队队员贡献了很多精彩瞬间，包括快速反攻、精准三分、飞身大帽……视频集锦中看起来无比强大，仿佛整场比赛都在主宰赛场。
但怎么还输球了呢？
真实的数据可能是这样的：
全场命中率很低，但视频剪辑只展示了投进的球失误次数也不少，但这些镜头在宣传中被忽略这就像“先射箭再画靶”，观众只看到了被筛选出来的精彩瞬间，而忽略了整个比赛的真实情况。
科技公司的神枪手谬误科技公司和研究机构有时也会利用这种谬误来包装自己的成功案例。例如：
某些AI 公司宣称他们的算法在某些任务上比人类表现更优，但不告诉你他们在多个失败的实验中反复调整数据集，直到得到理想结果。
一些初创公司可能会只宣传他们最成功的几个产品，而忽略了他们曾经失败的多个项目，给投资者一种“他们的创新总是成功”的错觉。
医药研究可能会只公布有效的实验数据，而不披露其他失败的实验，导致某种药物被误认为“疗效极佳”。
这种现象还是很普遍的，你不妨留心一下。如果稍不留神，“被操纵的数据”就直接导致了被操纵的认知。
如何避免神枪手谬误？既然神枪手谬误如此普遍，我们如何避免落入它的陷阱呢？这里给出几个简单的办法。
最直接的方法就是，不要只看别人“想让你看到的部分”，而是要多问几个“背后的问题”。当有人展示某个惊人的成功案例时，先别着急相信，而是想一想：
这些数据是从哪里来的？有没有可能还有其他数据被隐藏了？是不是还有失败的案例没有被提及？比如，看到某个创业公司的成功故事，不妨问问自己，它有没有其他失败的产品？它的行业竞争对手是不是也有类似的成功案例？这些问题能帮助你看得更全面。
再者，尽量寻找更完整的数据，而不是只关注某个精心挑选的部分。如果一项研究成果听起来特别惊人，去看看它的原始数据是否有足够的样本量，是不是随机选取的，统计方法是不是合理的。
另外，还可以参考多个来源的信息，看看有没有独立的研究支持这个结论。如果一个结果只出现在某个公司的报告里，而别的研究机构从来没有验证过，那就需要多打个问号了。很多时候，我们看到的只是别人筛选出来的“好消息”，但如果多个独立机构都得出了相似的结论，那可信度就高了不少。
最重要的是，保持理性思考，不要被“看起来很美”的数据轻易带跑。有时候，我们都希望听到某些好消息，比如某种新技术能彻底改变世界，某种理财方式能快速致富，或者某种保健品能让人更健康。可一旦发现自己太容易相信某件事，那就更应该停下来想一想：这是真的吗？还是只是“先射箭再画靶”？
归根结底，神枪手谬误的本质是利用选择性的数据让人产生误导，而避免这个陷阱的最好方法，就是学会透过数据去寻找真相，别让自己被那些看似漂亮的数字给迷惑了。
