本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点。
我通常会在文章中穿插链接，但今天我有点懒，所以在文末列出了一堆链接——读完我的文章后，你可以花上几个小时进行精彩的阅读！
奈特·西尔弗是谁？
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奈特·西尔弗喜欢玩数字。他最初从体育开始，然后是墨西哥卷饼，然后是政治。他运用统计学，准确预测了2008年、2010年和2012年的大多数（不是全部，但几乎全部）总统和国会选举。早在2010年，他就来到ScienceOnline，并主持了一个关于使用数学研究在线人类行为——网络科学的会议（与Arikia Millikan共同主持）。
奈特·西尔弗做什么？
二十年前，只有少数几家民意调查机构，他们进行的民意调查也相对较少。如今，有许多民意调查组织，他们，尤其是在选举的最后冲刺阶段，每天都在不停地进行民意调查。他们进行全国民意调查、州级民意调查，甚至地方民意调查。多年来，他们不断改进自己的方法。由于各种原因，有些机构比其他机构更能准确预测结果。
奈特·西尔弗对所有民意调查进行平均，根据以往表现的统计数据对每个民意调查进行加权，并生成一组每日变化的数字，预测各种选举的结果。对于总统选举，与专注于全国民意调查的专家不同，他正确地关注州级民意调查，尤其是在摇摆州，以便预测选举人团的获胜者——这是唯一真正重要的（我们可以讨论这是否正确，但这就是现在游戏的规则，所以这就是他衡量的）。
奈特·西尔弗没有做什么？
正如一些博主（见文末链接）指出的那样，奈特·西尔弗并没有做大数据。他掌握的数据集相当小且有限。总的来说，它们具有强大的预测能力，但那不是大数据，尽管动机和方法类似。
由于西尔弗最初从事体育统计，并且是棒球运动中“点球成金”运动的一部分，人们认为他现在所做的事情是相同的。但事实并非如此。这与他做墨西哥卷饼也不同，尽管后者更接近。
在棒球（以及后来的篮球，尽管赛马和博彩业至少一个世纪以来一直在这样做）中，存在硬数据。球员击中球或未击中。接到球或未接到。球最终落在X点或未落在。是本垒打还是不是。实证数据。两个球员是否是好朋友在那个层面上并不重要——他们都是专业人士，无论人际关系、肢体语言和其他主观参数如何，都会尽力而为。因此，体育统计数据效果良好，因为它们基于清晰可衡量的东西。从这些统计数据中，人们可以对球员和球队进行排名，并以相当高的准确度预测哪些球队会赢，哪些球队会输。或者哪些马匹在比赛中获胜的几率更高。
那么再次，奈特·西尔弗做了什么？
人们专注于数字，想象它们是硬数据。但请记住，这些数字来自民意调查。民意调查是问卷调查。奈特·西尔弗所做的是社会科学。
民意调查提出问题。人们的回答方式各不相同。他们可能存在有意识或无意识的偏见。他们会有不同的背景和不同的信息了解程度。有些人会故意撒谎，为了歪曲民意调查，作为他们行动主义的一部分。有些人会无意识地撒谎，因为他们害怕说出自己的真实想法。如果通过固定电话（公开）进行民意调查，人们的反应会不同；如果通过手机（私密）进行民意调查，人们的反应也会不同；在线民意调查与面对面（例如，在出口民意调查中）被询问时的反应也会不同。有些人会对他们的答案进行深入思考。另一些人则希望尽快完成，并凭直觉或甚至是几乎随机的回答。
不同的民意调查机构会提出类似的问题，但措辞略有不同。我们知道措辞会影响回答。问题的顺序也会影响回答。
每个民意调查机构只能接触到有限数量的人，因此小样本量会导致相当大的误差。
但是，当奈特（和其他人）对民意调查进行平均时，他增加了样本量，从而减少了误差。当他考虑到民意调查机构过去的准确性并相应地对其进行加权时，他进一步减少了误差。朝相反方向撒谎的人会相互抵消。朝相反方向有偏见的民意调查机构会相互抵消。一个良好平衡的加权平均值可以解决所有这些问题，并产生更准确的预测。
但重要的是，它仍然不是来自物理测量的数字。它是应用于混乱的人类思想、大脑、情感和情绪的统计学（是的，统计学是数学的一个分支学科）。
是人啊！
为什么是现在的奈特·西尔弗？
这在很大程度上与当前的政治气候有关。我在我的 Tumblr 上写了我对这个问题的看法，因为我认为在这里发布它不太合适，但去看看吧。
简而言之，这是对另类现实、另类事实、另类科学、另类数学的反击。这是对右翼媒体、右翼政客、右翼捐助者和右翼选民之间相互撒谎的自我延续循环的反击，每个人都阻止其他人偏离这个另类幻想世界一毫米。这是对反经验主义、反科学、反事实、鸵鸟心态、“我们现在创造现实”的心态的反击。实际的解决方案需要处理现实世界，而不是人们想象或想要的世界。
当公共生活中的后现代主义达到饱和点，当人们受够了它，并且当出现反弹时，人们会选择他们能找到的最极端的对立面。在这种情况下：数学。数字。冰冷的数字。公正的分析。没有“直觉”。这就是为什么他们选择奈特。这就是为什么他们倾向于忽略西尔弗的数字是人的原因。
为什么是奈特·西尔弗而不是其他数字专家？
因为奈特是一位博主。真的。其他人也发布了数据（见文末链接）。漂亮的图表和表格。很棒的数字，本质上与奈特的相同。但他们没有讲述关于数据的故事。他做了。他已经做了很多年了。他有固定的读者群。他有可识别的声音。他赢得信任不仅是因为他预测的准确性，还因为他的写作能力、他在博客文章中闪耀的个性、他对自己的想法和方法的透明度。
人们关注奈特并信任奈特，因为他是一位专家，但更重要的是，因为他是一位能够讲述故事的专家。一位能够以人们理解的方式解释事情的专家。他叙述了他的工作和他的数字。
为什么是奈特·西尔弗的博客？
许多人，其中一些人不高兴其他数字分析师没有达到奈特的名气（或右翼花环），将他的声名鹊起归因于他的博客由《纽约时报》（见文末链接）托管。甚至《纽约时报》的公共编辑也暗示他的名气是由于与《纽约时报》品牌的联系。
这是本末倒置。她立即遭到了强烈反击。是奈特才是品牌。《纽约时报》从奈特在其网站上获益更多（他在选举日之前和期间的博客流量使该网站上所有其他内容的流量相形见绌），而不是他从与他们的联系中获益。他通过成为网站上的专家来加强他们的品牌，而不是反过来。
《纽约时报》以一种相当模糊的方式报道了奈特的流量——包括访问奈特·西尔弗博客的网站访问次数。但我们知道，很少有人通过主页访问网站。老年人和新闻行业人士可能仍然有这种习惯。但大多数人没有。我敢打赌，在选举日，至少 90%（更可能是 99.99%）的西尔弗博客流量并非来自《纽约时报》主页或该网站上的任何其他页面。它来自直接链接、社交媒体、“隐形社交”、电子邮件、书签、RSS 订阅器、搜索等。
奈特·西尔弗与专业知识的兴起
《纽约时报》为提升品牌形象所做的明智之举是聘请具有真正专业知识的人，例如奈特·西尔弗（和保罗·克鲁格曼等），并在网站上（有时甚至在纸质版中）给他们显眼的位置。《华盛顿邮报》对埃兹拉·克莱因也做了同样的事情。许多媒体，包括您现在所在的媒体，都专门设立了博客网络，以吸引和接待具有真正专业知识的作者。
正如我几周前写道
当您点击链接后 landing 到《纽约时报》页面时，在某种程度上，它会告诉您一些关于它的信息。您仍然必须弄清楚是否信任您即将阅读的文章。您的期望比如果是《每日邮报》要高，但您仍然保持警惕。您如何提前决定？通过署名中的姓名。如果是莫琳·多德，您会期待娱乐，但不会有太多深度。如果是大卫·布鲁克斯，您会期待诱人而优美的写作，但它基于他凭空捏造的伪社会学，以符合他的意识形态。但如果是保罗·克鲁格曼，您就知道您将更好地理解经济学的某些方面，因为这个人懂他的专业——他是一位专家。
如果您看到奈特·西尔弗的署名，您就确切地知道您会得到什么。
专业知识产生信任。当我写生物学时，我的读者信任我，因为我是一位专家。当我写媒体时，人们对我的信任会稍微降低，因为我对这方面的专业知识来得较晚，不是“官方的”（即，没有研究生学位），并且主要基于我自己的印象和经验，尽管到目前为止我的记录还不错。当我写政治时……为什么会有人信任我？每个人都有政治观点，对吧？
重要的是要注意，人们对专业知识有着渴望。我最初是一名政治博主。在 2003/2004 年，我们有一群人开始写政治博客。我们每个人都试图添加一个特定的角度，或引入我们的其他专业知识（我专注于意识形态心理学，这是一个新兴领域，现在称为“政治心理学”），但主要是我们对政治进行评头论足，并进行媒体批评和政治行动主义。2004 年大选后，我们中的许多人开始专攻。埃兹拉·克莱因专注于医疗保健，并成为这方面的“首选”人物，因此被《华盛顿邮报》聘用。许多其他人也做了类似的事情，并被聘为竞选经理、作家或顾问等。
我专注于科学，最终来到了《大众科学》。2005 年 1 月，我创办了一个科学博客，与我的政治博客分开。瞬间，我的第一篇文章就使新博客的流量达到了与旧博客相同的水平。有评论，有提问。在科学领域，我是一位专家，人们信任我，并且渴望获得信息。
我说过也写过很多次，但那些不回避细枝末节（包括数字、公式、技术术语，如果先解释清楚，甚至动物的拉丁名称——参见本网络上非常成功的四足动物学博客）的长篇文章效果非常好。它们可能不会立即从 Slashdot、Digg、Reddit、Stumbleupon 或 Fark 获得低质量流量的激增，但随着时间的推移，它们会积累大量流量。这些文章不被视为娱乐，而是资源——可以保存、添加到书签并与朋友分享的东西。这些文章在首次发表后的几年里不断被重新发现和重新分享。它们提供的价值是昙花一现的娱乐文章所不具备的。它们提供的价值是标准的短篇新闻文章所不具备的——它们提供来自专业知识的背景、细节和解释质量，这是 400 字的文章不可能包含的，因为没有足够的空间。长篇写作有效。
什么是专业知识？
如何成为专家？
有两种方法。一种是 20 世纪的方法（是的，20 世纪在所有方面都是一个异常值），在这种方法中，人们在一个非常狭窄的项目上进行实践研究，同时，希望能够更广泛地阅读，从而获得官方的专业知识徽章——硕士、博士或医学博士或类似的学位。
还有一种历史悠久的传统方法，这种方法现在正在卷土重来——对某个主题有浓厚的兴趣，并亲自去做，阅读、与他人讨论、进行自己的研究、写博客、多年来撰写和报道，将自己确立为该主题的专家。这就是最受尊敬的记者成为最受尊敬的记者的方式——通过成为特定主题的首选专家。
通才和评论员——或者，如果您愿意，狐狸而不是刺猬——是观众对传统媒体失去信任的原因。他们已经看到了专业知识，并且他们不会回头。
然而，关于“西尔弗事件”，有些重要的事情是不同的。过去的大多数案例都是印象派的。我们用自己的“直觉”来说，专家 X 的某篇博客文章比记者 Y 的传统新闻文章更好。但现在我们可以用数字来支持我们的直觉。这个案例是经验性的。专家博主奈特·西尔弗是正确的，而评论员和传统空谈家则不是……这里有数字。
专业知识如何适应新媒体生态系统？
在《大众科学》，这很容易。我们几乎从定义上来说就是一份专家出版物。当新闻爆发，并且其中包含科学成分时，其他人会访问我们的网站以获取有关它的可靠内幕消息。通才新闻机构链接到我们关于新闻报道科学方面的文章。我们所有的编辑都是他们撰写主题的专家（有些甚至拥有 20 世纪的专业知识徽章，即博士学位等）。然后我们有博客网络，我们在其中有大约 50 位其他领域的专家。
在 Scienceblogs.com 上或定期阅读几年，科学博主被视为“媒体”，这教会了我们很多。我们互相学习，从自己的错误中学习，并通过分析传统媒体的错误来学习。我们遇到并研究了传统的新闻伦理和最佳实践，并将其中最好的部分融入到我们的博客中。“百事门”丑闻对我们所有人来说都是一个特别有用的教学时刻。我们成为了更好的作家、更好的记者和更好的博主。这些之间的区别变得模糊了。
但我们仍然是我们各自领域的专家。我们抵制了一些传统媒体的束缚。作为网络原生代，我们强烈抵制“字数统计”这种外来概念。我认识的博主中，没有人会统计他们帖子中的字数（如果他们这样做，他们也会羞于公开说出来）。帖子完成时就完成了，当所有历史、哲学、社会和方法论背景都包含在内，所有细节都经过推敲，所有结论都最终确定时。我们知道 #longform 效果最好。我们抵制超脱的“客观性”。我们知道，如果我们将自己融入到我们的故事中，解释什么是个人联系，我们对该主题的专业知识来自哪里，我们对该主题的潜在偏见是什么，为什么我们对这个主题特别兴奋并决定写这个主题而不是其他主题，我们就能与读者建立融洽的关系和信任。
正如我昨天说的那样，传统形式和新形式正在融合，互相学习，结果变得更好，我们都因此受益。博客和专栏之间，以及报道领域和痴迷领域之间的界限变得模糊，这是一件好事。许多传统记者现在也在写博客，尝试形式和格式，然后将这些形式和格式转移到他们更传统的写作中。
这就是为什么具有前瞻性的媒体机构正在聘请专家。以及为什么评论员和空谈家，一旦他们的合同到期或退休，将逐渐从媒体生态系统中消失（这将需要很多年，尤其是在最抗拒变革的电视上）。这就是为什么新闻学院正在培养专家。这就是为什么媒体机构正在聘请博主。然后，其中一些博主在办公室里获得了办公桌，工资与员工相同，福利等等。总有一天，这将成为常态。让我们希望如此。
链接
《泰晤士报》华盛顿分社社长，以及无数其他人，为奈特·西尔弗辩护
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