前 言

人是萬物的度量者。
——赫伯特·阿瑟·克萊因

在這個星球上，有一個物種幾乎主宰了它所接觸的每一個生態繫統。從干旱的沙漠到茂密的雨林，從高山到低谷，它無處不在，無處不被它征服，幾乎沒有什麼地方找不到它。它學會了種植和收獲植物，馴化其他動物來滿足自己的需求，創造錯綜復雜、用途明確的建築和棲息地，建立分工協作、階級分明的復雜社會，甚至還會發動戰爭，奴役同類。
毫無疑問，我說的是螞蟻。
如果說螞蟻僅僅是一個成功的物種，那就太輕描淡寫了。它們不僅在地球上幾乎所有的生態繫統和氣候中繁殖，而且數量龐大。幾乎在任何生態繫統中，如果你清點所有現存的動物，你都會發現，數量多的很可能是螞蟻。在某些環境中，螞蟻不僅是數量多的動物，而且總體重也超過了其他動物。
螞蟻的成功可以歸於它們與其他大多數昆蟲的不同之處：螞蟻是社會性的昆蟲，它們一起工作。通過精細的分工以及復雜的溝通和適應方法，螞蟻找到了一種與其他幾個物種類似的合作方式，人類便是這寥寥可數的幾個物種之一。
螞蟻之所以能很好地合作，是因為它們會交流。螞蟻使用錯綜復雜的信號網絡來識別食物來源和潛在的敵人，提供日常維護並照顧蟻群，以及完成其他一繫列任務。然後，這些信號被用來為上述任務分配相應的資源，進而確保蟻群的存續。沒有任何一隻螞蟻能理解它們所處的繫統，連蟻後也不能，它們隻是盲目地遵循接收到的信號。然而，這種互動是有目的、有策略的。這就產生了一個非同尋常的悖論：雖然單隻螞蟻很愚蠢，但蟻群很聰明。我們可以通過觀察螞蟻如何處理一項簡單的任務—尋找食物—來了解這個繫統。
在澳大利亞東北部的熱帶雨林中，有一種學名叫 Onychomyrmex 的行軍蟻，專門捕食蜈蚣和其他大型節肢動物。當這種行軍蟻尋找食物時，它們每行進幾英尺a就會向後伸展一下後腿，將腹部緊貼地面，分泌出一種信息素。這些信息素向其他螞蟻發出信號，讓它們跟隨。
用蟻學家（研究螞蟻的科學家）的話講，這種行軍蟻的分泌物叫作征召信息素。征召信息素向其他螞蟻發出信號，讓它們跟隨信號前進，前往一處食物來源、一處新的巢穴位置或一個需要攻擊的潛在威脅。
當這個繫統在群體的規模上發揮作用時，其效果非常顯著。每天早晨都有無數“偵察員”離開巢穴尋找食物。它們一旦找到食物，就會返回巢穴，並在途中一路分泌征召信息素。返回巢穴後，它們“征召”其他螞蟻跟隨它們前往食物來源：食物可能是一顆掉落的果實、一根多葉的樹枝，如果它們是擅長集體狩獵的行軍蟻，那麼也可能是一條蜈蚣。這種簡單的化學檢測繫統讓螞蟻的效率達到了驚人的水平，雖然這種效率是不動腦筋的。這種不動腦筋的效率足以讓蟻群在世界各地蓬勃發展。然而，當它失效時，災難性的後果就會發生。
當行軍蟻離開蟻群去往已經找到的食物來源時，它們會成群結隊，彼此緊緊跟隨。這個團體必須團結一致。有時它們會沿著前面螞蟻留下的征召信息素的蹤跡前進，有時它們會利用觸角來定位並跟隨前面的螞蟻。在這種情況下，征召信息素的蹤跡並不是一條通往食物的道路，而僅僅是一條指令：“嘿，跟我來。” 
有一種很罕見的情況是，螞蟻無意中沿著蹤跡返回了原處，領頭的螞蟻開始尾隨殿後的螞蟻。隨著每隻螞蟻都留下征召信息素，這條路徑不斷加強。螞蟻循著這條蹤跡繞成一個大圈，沒完沒了地走下去。但這趟旅程不會以攻擊一條蜈蚣或收獲一塊腐爛的水果而結束，而是會無限循環下去，來到終的毀滅性結局：每隻螞蟻都因精疲力竭而死亡。這一現像在自然界中已經被觀察到無數次，並在實驗室中重現。蟻學家稱之為“螞蟻磨盤”，我更願意稱之為“螞蟻死亡旋渦”。
一些蟻學家在野外偶然發現了成圈死去的螞蟻，這些可怕的“墓碑”證實了它們盲目依賴信號而造成的災難。這就是讓蟻群變得如此成功的適應性所導致的悲劇後果。對螞蟻而言，死亡旋渦是不幸卻又不可避免的，也是它們作為地球上成功的昆蟲物種要付出的代價。
像螞蟻一樣，人類通過信號，通過先觀察再行動來理解我們的世界。我們衡量我們所做的幾乎一切，例如工作表現，醫療質量，體育比賽中的競爭力，市場優勢，產品的有效性，經濟實力，教育質量，道路擁堵情況，企業的利潤、收入和增長。
我們的孩子在學校裡學習了嗎？對他們進行測試。我們的工作效率高嗎？統計我們的工作時間。付給職業運動員的工資值不值得？記錄他們的每一個動作，並將其轉化為數據。一家企業是否成功？對它的利潤、收入、增長等數據進行細分，直到你確定為止。
這些措施、評價和業績指標就是我們的衡量指標。它們不僅是我們用來量化了解自己生活的工具，也是量化了解世界的工具。我們在學校、工作場所、政府機構和家庭中使用衡量指標。我們使用衡量指標來衡量工作效率，衡量孩子在學校的學習情況。衡量指標幫助我們衡量經濟規模、醫療保健繫統的有效性，以及城市擁堵產生的影響。
衡量指標有助於我們決定哪些事情值得重視且優先於其他事情。衡量指標塑造了我們對世界的理解。我們花費大量時間和資源來選擇、搜集和分析構成這些衡量指標的數據。幾乎沒有什麼是我們不去測量的。
這裡我們要做一個重要的區分。在這本書中，我們將談到很多關於衡量指標（metrics）的內容，但我們還會提到測量（measurement）。二者有何不同？簡單來說，測量針對的是任何可以量化的東西。獵豹的奔跑速度、帝國大廈的高度、美國每年消費奶酪比薩的數量，這些都是測量，很簡單。
衡量指標的不同之處在於，它是一種對測量進行賦值的測量。衡量指標可以告訴我們，情況是在改善還是在惡化。衡量指標是有目標的。考試得 A 比得 D 好，公司利潤增長是好事。衡量指標是心中有目標的測量。雖然測量和衡量指標之間存在差異，但我們很少在測量某個事物時不給它指定目標。正如哈佛商學院教授揚米·穆恩（Youngme Moon）所言：“當我們選擇測量某個事物的那一刻，我們實際上就是選擇去追求它。換言之，衡量指標創建了一個指向某個方向的指針。”
我們被淹沒在數據之中。數字革命在世界上掀起了一股數據浪潮，隻要接入互聯網，任何人都可以毫不費力地獲得各種信息。我們不再受限於單調乏味的實體記錄和分類賬，我們擁有的數據多到我們不知該如何處理。計算機不僅成倍地提高了我們的計算能力，還提高了我們搜集、存儲和共享信息的能力。互聯網擴大了信息量，並從根本上提高了信息交換的便捷性。政府、企業、組織和個人正在搜集和利用這些新信息來制定政策、開發更好的產品和營銷策略、提高生產力、解決社會問題，以及滿足個人利益。
數據的爆炸式增長導致我們對衡量指標的使用激增。有了更多的信息，我們就可以跟蹤更多的措施，實現更多的目標，進行更多的評估。毫無疑問，在數據領域發生的革命給我們的世界帶來了無數益處。更好的數據意味著更好的決策。更多更好的信息意味著我們的醫療繫統能拯救更多的生命，企業能提供更好的產品和服務，人們對自己的健康、財富和幸福能做出更好的選擇。
數據的改進正在強化 19 世紀以來一直在發展的一種趨勢：績效管理。績效管理的思想很簡單：要想改進任何一個繫統或流程，你隻需要把繫統拆分成可管理、可測量的組成部分，並為這些測量建立標準，然後為這些繫統中的人員創建激勵措施，讓他們達到這些衡量指標。隨著可供我們分析的數據的增加，這一策略的誘惑力會變得越來越大。數據分析、計算和信息存儲的改進加速了這一趨勢。公司、組織和政府獲得的信息越多，可以優化的措施就越多，可以跟蹤的任務、活動和目標也越多。
你如果想改善一家零售企業，那就把它拆分成幾個組成部分：供應鏈管理、銷售、會計等。你可以為供應鏈負責人提供交貨時間、庫存、運輸時間等方面的標準，為銷售人員提供銷售額目標和指標，對市場營銷、研發、會計以及企業的其他組成部分也如法炮制。從公立學校繫統、跨國公司、醫療保健繫統、運動隊、社交媒體戰略、小公司、城市、供應鏈到我們的環境，幾乎每個組織都是績效管理的目標。數據和衡量指標的使用已經滲透到我們生活的幾乎每個部分。 
然而，數字革命創造了一種信息狂妄。聚光燈越集中在這個世界可測量的部分上，我們就越相信我們無法測量的部分不再存在。有了新信息，我們就忘記了所有我們不知道或難以知道的事情。我們太過專注於那些在燈光下看到的事物，以至於忘記了成功的關鍵可能在黑暗中。企業如果發現了有關其供應鏈、生產過程和市場運輸的大量新信息，就不應該忽視市場適銷性、創新、員工激勵，以及市場中未知和不可預測的變化等更難獲得的信息。
信息如此豐富也有不利的一面。就像螞蟻會被平時可以引導它們找到食物的信息素引入歧途一樣，我們也會被我們認為對自己有幫助的衡量指標引入歧途。我們不僅要對我們所消費信息的真實性和完整性持批判態度（關於這個話題有很多好書可以讀），還必須理解數據的含義，為什麼它們很重要，以及它們如何影響我們的行為。
專門研究數據科學的書籍、文章和其他資源有許多。你隻需要在亞馬遜或谷歌上搜索統計學、分析學或精算學，就會看到成千上萬的資源，它們會告訴你關於統計意義、數據分析、風險評估和分析信息的一切。但這不是這本書的主題。本書講述的是一個完全不同的問題。本書想要回答的問題並不是 “我們如何分析或評估不同的數據”，而是“我們衡量的東西如何影響我們的行為和行為方式”“我們衡量事物的方式如何改變我們思考和行動的方式，如何改變我們的價值觀，以及終的成就”，而這也正是其他數據科學書籍忽略的問題。
本書講述了如何使用正確的衡量指標：這些衡量指標應用於我們生活的方方面面，讓我們的生活變得更美好。但更重要的是，本書講述了使用錯誤衡量指標的陷阱，以及誤解衡量指標所帶來的危害。因為衡量指標也有不好的一面，誤用、誤解和曲解衡量指標會導致事與願違、徒勞無功，有時甚至導致徹頭徹尾的破壞性行為。我們用來理解、評估和分析我們世界的那些工具，也會影響我們的判斷，誤導我們的注意力，或者蒙蔽真相。
戴維·曼海姆（David Manheim）認為，我們使用衡量指標的主要原因有三點。3 ，是為了了解真相。我們的直覺雖然有時有用，但經常是錯誤的。通過測量，我們可以確定到底發生了什麼事情。如果一個銷售人員說他的工作很出色，我們可能有充分的理由相信他，也許他很善於與客戶打交道，也很了解他的產品。但如果不看他的實際銷售數據，我們就不知道他到底有多麼優秀。
我們測量的大多數東西都是如此。中國的經濟規模是否超過了德國？費城的犯罪率是多少？一家醫院一年治療多少個病人？這些都是我們大多數人不太清楚的事情。通過測量它們，我們將比依靠直覺更接近真相。衡量指標為我們提供了確定性。當我們測量某件事時，我們是在用事實取代我們的直覺。即使一點點信息，也會讓我們更接近真相，更遠離不確定性。
第二，測量有助於我們簡化復雜的繫統。CEO（首席執行官）不可能知道，也不想知道公司每個部門、每位經理和每名員工在做什麼。政府官員不可能監測他們為每個公民提供的每一項服務。醫院不可能監督它雇用的每一位護士、醫生、專家和行政人員的每一個行動。一個城市無法了解每個通勤者、每家企業和每輛垃圾車的行動。衡量指標可以幫助我們以清晰且有意義的方式簡化這些復雜的繫統，從而為我們提供簡單性。
第三，測量解決了信任問題。如果你問員工、經理、政府管理人員或運動員，他們是否比同齡人更優秀，大多數人會回答“是”。但你怎麼知道呢？如果一名員工說自己正在努力工作，為公司做出貢獻，你怎麼知道事實的確如此呢？如果一家公司說它在行業中擁有的銷售額或的營收，你能相信它的話嗎？衡量指標可以幫助我們解決這些信任問題。衡量指標創建了獨立的標準，可以用來驗證一切說法，而不依賴於任何人說的話。衡量指標為我們提供了驗證方式。
我想補充第四點，這在一定程度上與確定性和信任問題有關：衡量指標讓我們變得客觀。在許多繫統中，關於什麼是有價值的、什麼是重要的，存在著許多不同的觀點。誰是更好的警察？哪位運動員的比賽成績更好？哪位經理的團隊表現更好？答案會因你與誰交談，以及此人認為哪些方面的表現更有價值而不同。如果我們僅僅依靠個人觀點來判斷好壞，那麼我們將永遠無法解決這類問題。
衡量指標提供了一個客觀、冷靜且一致的標準，我們可以用這個標準比較和評估業績。衡量指標能夠讓我們擺脫關於“什麼是重要的，以及為什麼重要”這個問題混亂的、有時各執一詞的和情緒化的討論。衡量指標可以跳過對話，提供一個適用於所有人的清晰一致的標準。衡量指標為我們提供了客觀性。
大多數衡量指標終都用於類似的目的：改進我們所做的事情。我們的學校組織考試，目的是提高學習水平。我們衡量我們在工作中所做的事情，目的是提高我們的生產率和公司的淨利潤率。我們衡量公司業績是為了進行更好的投資。我們衡量哪些產品更環保，目的是保護地球。在一個理想的世界裡，我們選擇好的衡量指標，並遵循它們建議的成功之路。
然而，就像信息素蹤跡一樣，這些衡量指標也可能讓我們誤入歧途。這些衡量指標的目的都有缺點。在本書中，我們會發現，這些目的中的每一個都可能誤導、誤解和歪曲實際發生的事情，並破壞衡量指標的初衷。衡量指標可能導致我們采取適得其反的行動，它們會將我們的注意力吸引到終並不重要的事情上。由於選擇了錯誤的衡量指標，我們在無效的活動上花費了過多的時間和資源。衡量指標可能扭曲我們對世界的看法。我們甚至可能成為衡量指標的奴隸，就像陷入死亡旋渦的螞蟻一樣，我們過於關注自己在測量中的得分，而忘記了自己真正要實現的目標。
但我們不是螞蟻。我們不必盲目地遵循衡量指標規劃的路線。我們有能力從道路上抬起頭來，重新評估目的地。我們可以停下來想一想，弄清楚我們是真的越來越接近目標，還是在原地打轉。我們可以選擇我們應該遵循哪些衡量指標，甚至是否應該遵循衡量指標。
我的職業是城市規劃師，關於城市如何運行的研究和實踐中充滿了各種各樣的衡量指標。在我的求學和職業生涯中，我遇到過很多在城市規劃中誤解和濫用衡量指標的例子，同時也遇到了一些正面的例子。例如，我們衡量交通擁堵和住房負擔能力的方法都是存在嚴重缺陷的，我們將在本書後面的內容看到。然而，一旦我開始理解這些衡量指標的缺陷，我就開始注意到，在測量方面，城市規劃領域並不是存在缺陷的。我開始注意在其他領域中存在缺陷的衡量指標：教育、醫療保健、商業、經濟、環境和體育等。
當我研究其他衡量指標，或與其他領域的專業人士交談時，我開始發現，人們注意到的缺陷有相似之處。對城市規劃領域衡量指標的錯誤理解，與對產品環保程度的錯誤理解類似。醫生在評估診所時注意到的錯誤也類似於商界出現的錯誤。一種評價籃球運動員的更好的方法與可口可樂公司決定開始使用塑料瓶有關。各種錯誤反復出現，而且跨越不同的主題。