有時候，采訪要求被華麗麗地拒絕，竟然還會替對方覺出百般道理來。比如，課題組的某些非最終數據分析結果，因為涉及地表水重金屬含量、人體內抗生素含量等健康話題，一不小心被公布于世后便持續發酵。研究人員不愿站到臺前來做所謂的解讀或澄清，理由也無可厚非：這分析結果還真就只是它的字面意思，沒有什么言外之意可挖，也沒有什么確鑿結論可下。這讓我想起讀雅思考前強化班時聽過的一句“至理名言”：學會了這些應試技巧，也不過意味著你學會了如何考雅思，并不意味著你的英語有多好。

還真是如此。當我們總是試圖透過現象看本質，有些時候，還能不能接受現象就是現象的事實呢？有兩件事兒，看起來是沾邊兒的，但沒準就是井水不犯河水的，不過是在數據的海洋里被同時打撈了上來而已，它們的緣分僅止于此。沒那么復雜?；蛘哒f，兩者之間可能存在某種直接或間接的因果關系，始終未經確認，你便不能妄下結論。也沒那么簡單。

有一類研究結果和發現，我私下里管它們叫“統計學研發”。只負責用統計數據來推測表象的關聯，不負責解釋內在是否有必然聯系，如此這般的觀察視角很多時候還真有意思極了。比如，美國亞利桑那大學的研究者曾在提取了1715名57歲至85歲志愿者的血液樣本，并檢測了其中可預測多種疾病風險的C-反應蛋白含量水平后，推測說一段長久的婚姻可能降低男性患上嚴重疾病的幾率。當然，文章的最后，專家會提醒你，這不意味著已婚的、長情的男人就可以對健康放任自流。

老實說，我是此類“統計學研發”的粉絲呢，每每看得心情愉悅。訣竅是：享受那些趣味盎然的視角，并且不對那些推測啊提示啊什么的太過當真，尤其別把那些抽樣調查的結果放大成放諸四海皆準的公斷。不是沒道理，只是沒個準。世界那么大，誰和誰之間還扯不上點兒沾親帶故的聯系呢？現在都大數據時代了，咱就別老自個兒嚇唬自個兒了，您說是不是？