本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
去年，一家零售业客户问我的研究团队，为什么竞争对手品牌的净推荐值（NPS）更高。NPS是一个被广泛使用的综合指标，衡量人们向朋友推荐某个品牌或服务的可能性。尽管我们的客户的NPS低于竞争对手，但客户仍然对该品牌赞不绝口。事实上，他们非常喜欢它。因此，还有其他原因，一些关于购物体验的东西，而不是品牌本身，我们认为这解释了这种差异。
我们为该项目进行的研究揭示了一个关于衡量人的有趣事实。品牌显然依赖数据来更好地了解他们的客户。但他们也寻求一些可能不会留下清晰数字足迹的东西。像宝洁这样的大型包装消费品公司会投资于民族志学家、焦点小组主持人和其他依赖其主观性来获得洞察力的研究人员。当涉及到了解作为消费者的客户时，品牌不断回到一个数据只能部分回答的问题：我的客户怎么想？
当我阅读一本新书，由克里斯托弗·J·菲利普斯撰写的《球探和得分：我们如何了解关于棒球的知识》（普林斯顿大学出版社，2019）时，我想到了这个问题。菲利普斯是卡内基梅隆大学的历史学助理教授，他区分了得分手（计算诸如WAR（高于替补的胜利贡献值）之类的数据）和球探（观察诸如运动能力等属性并确定球员是否“有资格”的人）。
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受欢迎的非小说作品的粉丝会把得分手视为迈克尔·刘易斯2003年著作《点球成金》中的英雄。但菲利普斯表示，故事比刘易斯呈现的版本更复杂，后者将冷酷、硬性的数据与容易出错的判断对立起来。例如，如果一名外野手在四月的一个刮风天掉了一个球，然后在七月的一个平静日做了同样的事情，那么每个错误应该以相同的方式计算吗？在这里，得分手必须依靠他们的判断来做出决定。
然而，球探总是将他们的主观印象转化为客观衡量标准。在1965年美国职业棒球大联盟引入选秀后，球探开始依靠1-9的等级来系统地评估球员。“得分和球探的历史肯定会削弱得分手所声称的客观性与球探的主观性之间的任何明确区分，”菲利普斯写道。
想想亨利·查德威克，一位19世纪的体育记者、统计学家和早期倡导棒球得分标准化的人。查德威克没有根据击球手获得的垒数来衡量安打，因为他认为很难确定击球手真正“获得”了多少垒数。后来的得分手——数据分析家，他们的名字来源于“美国棒球研究协会”（Society for American Baseball Research）或“SABR”与“测量”的组合——确实计算了球员每次安打获得了多少垒数。他们使用这些数据来计算长打率，该长打率衡量一垒安打、二垒安打、三垒安打和本垒打。
如今，有一种统计数据称为出球速度，它控制了长打率中的一个缺陷——一个缓慢滚动的内场单打和一个撞墙的直线单打被算作相同——通过跟踪球脱离球棒瞬间的速度。出球速度已成为棒球运动中最受欢迎的新指标之一。
为什么查德威克没有想到计算长打率和出球速度？部分答案是技术——雷达枪直到20世纪70年代才出现，因此无法测量出球速度——但这里有一个更广泛的答案，这也是棒球的统计历史和消费者研究的融合点。数据本身只能让您走到这一步，甚至可能将您引向错误的方向。像许多棒球队一样，品牌也在试图弄清楚他们首先应该衡量什么。
当我读完菲利普斯的书时，我注意到棒球运动员和消费者之间的一个关键区别。在棒球运动中，数据分析家和官方得分手不必担心收集数据的个人会影响击球手的长打率。在市场研究中，有时您需要考虑数据收集过程可能有助于创造被衡量的事物。例如，如果您问某人关于邻居的事情，他或她可能会抱怨院子杂乱和狗叫声太大，或者赞扬有一个好邻居在隔壁是多么的好。但无论那个人说什么，回应都可能是一种新的、临时拼凑起来的离散态度。
得分手与数据有着不同的关系。他们被动地收集数据，很像您的浏览器或手机提供商。研究表明，一个品牌的NPS与增长相关。但是，问人们是否会推荐某个品牌或服务，就像问他们如何看待邻居一样。他们的回应可能是一个小小的创造行为，是临时制造出来的。捕捉消费者真实感受如此棘手，是因为观察行为本身会产生影响。您如何知道您正在提取一种真实的态度，而不是促使一种态度产生？
我们涉及NPS的项目很有趣，因为我们从作为购物者的经验中获得的收益比作为研究人员获得的更多。当我们把自己视为购物者时，我们想象自己在不同的零售商中，这有助于我们看到连续的商店。您在需要完成跑腿任务时会去一些商店；在这些场所（便利店和超市可能属于这一类），您往往会更快地购物并更快地感到恼火。当您不一定计划购买任何东西时，您会去另一组商店。我曾经在附近的一家书店里浏览几个小时，尽管我什么都没买，但我离开时比我进入时更快乐。有些人喜欢呆在苹果商店里。
我意识到关于NPS的事情是，我会以相同的速度推荐我最喜欢的书店和我当地的便利店——这对我来说完全属于“跑腿类别”。他们都完成了工作。然而，购物体验却截然不同。我们最终写了一个控制这种差异的问题，并在在线调查中将其发送给数百人：“在零售商处购物对您来说感觉有多像跑腿？”我们发现，尽管该品牌在其客户中很受欢迎，但在其商店购物与竞争对手的商店相比，感觉更像是跑腿。您可以说，跑腿问题为NPS增加了一个维度，就像长打率和出球速度为击球平均值增加了一个维度一样：它解释了可能被同样推荐但体验不同的零售商。
当您回想起2003年刘易斯出版《点球成金》时，您可以看到数据革命是如何被定义为判断和数据之间的冲突。实际上，这是一种贯穿整个棒球历史的紧张关系，它目前正在塑造品牌如何看待作为消费者的我们。品牌想知道如何衡量人。但是，实际上，他们想知道他们首先应该衡量什么。菲利普斯是对的：“数据科学必然是人文学科。数据不仅通常关于人，而且也是由人产生和解释的。”