《Factluness》开篇给了11个选择题，用来测试人们对这个世界存在的认知偏差。作者通过一系列数据说明简单的将这个世界分为发展&&发达，贫穷&&富有早已经不合适了，于是作者提出了一个概念:按照收入水平将世界人口分为四个等级，现阶段大部分人处于第二，第三等级。
这本书比较好读，有明确的问题导向， 每一个大章节最后都会有总结，但作者给出的一些数据和在非洲国家的亲身经历让我深思。
一分为二看待问题会出什么问题
从1965年到2017年，这期间人们生活水平发生了巨大变化，已经不能简单的用发达，发展国家来分类，75%的人口，生活在中等收入国家中，不是穷国，也不是富国，而是介于二者之间的一种生活水平。
对事实忽略带来的机会损失
对事实的忽略将错失巨大的商业机会，以卫生巾为例，很多公司在欧洲饱和市场做细分领域的开发， 比如探寻在为穿比基尼泳装的妇女们提供更薄的卫生巾，但是却忽视了活在收入水平第四级的三亿处于月经期的妇女服务，而没有去拓展收入水平更低的新市场。
以偏概全
- 想当然的归纳带来的危险
作者和学生去印度一个医院实地调查，当他学生差点赶不上电梯时候，用脚去拦住快要关闭的电梯，最后被电梯卡住。在瑞典，所有的电梯门上都有传感器。如果探测到门之间有东西的话，电梯门会自动打开。这位印度医生非常疑惑地看着我说：“但是你怎么知道这种先进的设备每次都可以正常工作呢？”我的回答显得很愚蠢，我说：“嗯，在我印象里好像每一次都管用。可能设备在出厂的时候经过了严格的检测吧。”他看起来并不太相信我说的话，他说：“你们国家的生活太安全了，使得其他国家都显得很危险。”
这一点的确让我惊讶，很多生活中想当然的情况换一个环境就不是这样了。
- NGO项目查看不同收入水平阶级的生活方式对比
dollarstreet通过对比相同的主题（eg。家园，牙刷等)下，看下不同生活水平的人差别有多大。 处于同一收入阶层的人即使在不同国家，生活方式是差不多的。同一国家不同收入阶级的生活方式差别很大。
作者下面提到的避免以偏盖全方法，同样适用于软件工程领域。
- 适用于软件测试的方法
- 注意大多数； 99%和51%区别很大
- 注意极端案例(corner case),这个很好理解，一些边界条件
- 不要把自己放在中心位置，也不要假设他人是傻子，比如下面这个例子
突尼斯可能看到很多盖到一半的房子，初看觉得当地人没有规划，很懒。但实际情况是，对于当地人而言，去银行贷款很难，同时保存现金很不安全（可能贬值或者被偷），单个的屯砖也可能被偷。于是他们用钱去买砖慢慢盖房子。这恰巧体现了当地人的智慧。
世界总的趋势是变好还是变坏？
心理学上人们对悲观负面情绪更加敏感，存在下面几点原因
- 记忆存在美好滤镜，人们回忆起童年很多时候都美化了记忆，实际情况可能没这么好
- 新闻对于负面新闻的选择报道
- 悲观被感性情绪主导
但作者从统计数据来看， 世界总的贫困人口数最近20年减少了一半，平均寿命也有了大幅提升。
解决之道”不是我们要多看一些正面的新闻来对冲负面新闻带来的影响，因为那将会带来另一种自我欺骗的、自我安慰的、误导性的偏见。”这让我想到方可成提到的连接与共情观点，通过主动释放善意，不消极的认为这个世界就是一个丛林法则。 这方面可以订阅下他=最近的一个项目 微博账号“放晴公园”
直线思维
书中提到联合国的人口预估报告，认为2100年儿童人口将和现在数目基本一致，维持在20亿左右。
这似乎与我们直观认识不符合。毕竟现在总人口还在缓慢增长估计到2100年将到100亿。 这是为什么？
- 过去几十年妇女生育人均数目大幅度下降从1965年的5->2.5/人
- 增长的人口主要是由现在小孩变为的成年人
作者为了阐述很多数据分布不一定符合直线思维，举了一些有意思的案例
- 滑梯曲线
女性人均生育数
- 正态分布(驼峰曲线)
一个有意思的案例关于蛀牙情况分布，第一级人们没钱买糖，第四级人们牙齿健康水平得到了提升，比如他们会去定期洗牙等，反而是处于第二，三级的人蛀牙率比较高。机动车事故也符合同样的逻辑。
- 指数曲线； 常见的流行病感染