我曼努尔·康德(manuel Kant)的著名论断是，说谎是诚实的寄生虫。但是寄生虫必须是自我限制的:杀死你的宿主是一个进化的死胡同，所以一个成功的寄生虫必须避免将自己的生长推向极限。
因此，撒谎往往处于太少和太多之间的平衡。欺诈和造假会限制自己，没有人想要真相。
以下是五个不太大也不太小，但恰到好处的假装例子。
假钱包和圣人的骨头
在中世纪的欧洲，圣物是最重要的贸易物品之一，主要是圣徒和殉道者的身体碎片，但也有与耶稣或使徒生活有关的物品，如真十字架的碎片，玛丽的长袍，甚至还有一块婴儿耶稣的尿布(在德国亚琛的特殊场合仍然可以看到)。一个由商人和小偷组成的庞大网络为大教堂、教堂和私人收藏家提供了所需，一些历史学家认为，争夺对文物贸易的控制权是十字军东征军的主要动机。1尽管很多待售的物品都是欺诈品，但文物市场却蓬勃发展，至少从数量上来看，这一点是显而易见的。曾经有21个不同的教堂声称拥有神圣的包皮，而马克·吐温在欧洲旅行中遇到的真正的十字架上的钉子数量加起来相当于“一桶”。“至于圣丹尼的骸骨，”他说，“我敢肯定，我们已经见过不少了，必要时可以复制他的骸骨。”
文物贸易与我们现代的奢侈品贸易有一些相似之处。这些仿冒品因其关联和出处而备受垂涎，同时可能在外观上与便宜得多的仿冒品难以区分。在这里，我们的贸易也很繁荣，尽管存在大量欺诈行为。这是因为，即使从授权生产商的角度来看，零仿冒实际上也不是最佳选择吗?
仿冒品的存在可以让那些很少有人买得起正品的社区保持对未来可能会购买的品牌的渴望。2消费者趋势预测专家Jaana Jatyri是这样说的:“许多奢侈品牌认为假冒是病毒式营销的一种形式。”
一个更有趣的理论,提出了一个详细的模型由《经济学人》Jen-Te姚明,表明“Veblen效应”——倾向消费者更看重商品的真正的商品的价格是higher-allows生产商受益于一个足够严格的执行制度对盗版者高成本但还没有严格到完全消除它们的地步。假货的可得性增加了挑剔的消费者——用专业术语来说就是“势利者”——支付高价购买“正宗”奢侈品的意愿。
对消费者意见的研究证实，假货的出现提高了人们认为对正品合适的价格。例如，在一项研究中，研究人员向参与者展示了一个路易威登(Louis Vuitton)包，并告诉他们假货很常见(“高假货”)或不常见(“低假货”)。高仿冒品组和低仿冒品组对正品包的估价是假包的两倍多。
如果宗教文物按照同样的原则运作，那么我们可以推测，有关当局可能故意让偶尔出现的假卷轴通过。不管发生了什么，惩罚都更加严厉:虽然现代当局有时会用篝火焚烧假冒产品，但伪造中世纪文物的人可能会发现自己和他们的商品一起被焚烧。
常青藤联盟
中国有一批精英大学，其学位被视为对毕业生生活和职业前景的巨大推动。之间有差距,但是,凭证及其隐含的能力,这不可避免地为欺诈创造机会:认为大规模在线市场的学生论文,或者是长岛被捕的青少年参加大学入学考试(SAT和ACT)同时代的假身份下更多的钱和更少的大脑。这里的动机很简单——买家和卖家对系统的整体信誉都没有任何个人责任。
想象一下，你是精英大学艾维顿大学负责招生和财务的副校长。你忠于这个机构，但又完全愤世嫉俗。富有的捐赠者和潜在捐赠者(其中一些是校友)的子女正在排队申请入学。你可以让你的班级里满是这样的学生，并为学校带来一大笔意外之财。有强有力的证据表明，精英大学毕业生的成功在很大程度上是一种选择效应——艾维顿大学的毕业生之所以成功，是因为他们是艾维顿大学承认的那种人。在这种情况下，把一个暗淡的财富子弟放在艾维顿大学的新生班里，其价值就是一辈子都被误认为是他或她的优秀同学。(多年来，我一直与美国未来的商业和技术领袖们保持着密切的联系，这或许也增强了这种联系。)
这是非常有价值的，非常有价值的贡献，因为第一只富有的布谷鸟在艾维顿的新生巢中孵化。每增加一个“开发案例”都会降低骗局的价值，因为这会降低他们想要混淆的职业的整体智力水平。人们习惯问这样的问题，你是那些Ivyton毕业生吗?在某种程度上，声誉的边际成本(从你作为招生副总裁的角度来看)超过了你可能赚到的钱。一份秘密的经济分析报告可能在某个地方给招生办公室提供了精确的最佳点的建议，尽管人们可能希望一些更高层次的考虑——或者至少是更长期的考虑——会超过愤世嫉俗者的平衡。
为了说明这是怎么回事，让我们年代是其他大学毕业生的平均工资年代我拥有艾维顿文凭的人的平均工资。我们可能会认为，如果一个普通的青少年成功进入艾维顿，他或她可能会得到同样的加薪，因此得到一笔有效的奖金年代我-年代．如果赝品的比例是p，这将减少感知的质量差异，从而减少奖金，为(1-p）一个×(年代我-年代),一个是一个参数(你可能会在任何真实的统计模型中看到的特征)，它量化了人们在多大程度上认识到艾维顿的冒名，并开始质疑该校其他学生的质量。更大的一个就是，人群中每一个骗子暴露出的其他人越多，学校的可信度就越低。如果一个大于1，这意味着随着人数的增加，新生队列质量的稀释变得更难忽视，这是我们所预期的。
这些普通学生可能愿意支付的总奖金就在那时Np(1 -p）一个×(年代我-年代),N是班级的规模。当p= 1 / (1 +一个）.以哈佛为例，随机挑选一所真正的大学，大约八分之一的哈佛学生是哈佛毕业生的后代，他们的录取率是其他申请者的五倍。3.我们可以估计，如果这些占了虚假录取的一半左右p=0.25，也就是每年约400名学生一个大概四岁吧。再加上哈佛的奖金(年代我-年代)——有人估计每年要花1.3万美元——这让我对母校充满感激之情。
蝴蝶和细菌
1861年，在查尔斯·达尔文的伟大论文发表两年后，博物学家和探险家亨利·沃尔特·贝茨向伦敦林奈学会提交了一篇令人惊叹的论文。他解决了一个最初令人困惑的问题，这个问题出现在他11年来对亚马逊昆虫的细微研究中。他一次又一次地发现，他试图通过翅膀图案来对蝴蝶进行分类的努力，会因为一些罕见的个体的存在而遭到破坏，这些个体表面上看起来是相同的，但它们不太明显的特征却揭示出它们实际上是完全不相关的物种的变体。他发现，数量越多的物种，就有一些保护性的化学特性，使得主要的捕食者无法食用它们。这种更稀有的物种后来成为了模仿者，受到了保护，免受捕食者的攻击。这些捕食者足够聪明，学会了将翅膀的形状与糟糕的味道或随后的疾病联系起来。
贝茨和达尔文都认识到，这正是达尔文的自然选择进化论所缺失的例子:显然，鸟类选择了可食用的物种，它们逐渐把不像不可食用物种的个体拔掉。幸存者将他们的保护性颜色传给了他们的后代，其中一些后代甚至更像这种不能吃的物种。在20世纪，伟大的统计学家和进化理论家R.A.费雪首先对这种“贝氏拟态”进行了定量研究。费雪认为这是一个范例密度制约的选择-特征的进化，其适合度取决于它们在群体中的普遍程度。他认为，毕竟，模仿者越常见，捕食者就越有可能了解到，这种独特图案的蝴蝶尝起来并不那么糟糕。模仿者的数量将有限，这在很大程度上取决于他们的模型有多有害，以及这些鸟有多冒险。
在人类免疫系统和微生物入侵者之间的斗争中，类似的动态也以小得多的规模上演着。这个过程被称为分子模拟。已经发现许多感染因子表达的蛋白质与人类蛋白质非常相似，它们可能会欺骗免疫系统，将它们视为不具威胁性的人类细胞;另一些则产生特定免疫抑制蛋白的模拟物。鉴于人类模拟蛋白对任何有野心的人类寄生虫都是如此明显的有用，为什么它们不都有呢?20世纪60年代，分子拟态的先驱之一雷蒙德·达米安(Raymond Damian)提出，带有人类蛋白质的寄生虫，比如伪装成有毒物种的蝴蝶，可能会让免疫系统认为，看起来像人类细胞的寄生虫实际上是美味的寄生虫。其结果是一种自身免疫疾病，使人失去能力或死亡，从而限制了寄生虫的生长潜力。事实上，目前已知携带分子模拟病原体的感染是触发自身免疫的重要机制。
尴尬的问题
越战时期的美国国防部长罗伯特·麦克纳马拉(Robert McNamara)在采访中建议:“永远不要回答问你的问题。”回答你希望别人问你的问题。”面试官忍受这种逃避，因为这似乎是让一个难以捉摸的话题说出有用的话的最好方法。事实证明，这一原则甚至可能对获得有用的回答是/否的问题是有用的。当涉及到隐私和潜在的尴尬时，最好的方法是让受访者通过回答另一个问题来伪造一些回答。
回避性回答偏差是社会研究中的一个关键问题。如果你问别人“你有没有欺骗过你的配偶?”“很多应该回答是的人会因为尴尬而说不，无论你多么认真地承诺不具名。”半个世纪前，经济学家斯坦利·l·华纳(Stanley L. Warner)提出了一个简单的解决方案:给受试者一个部分田野蓝色，另一部分田野绿色的转盘。告诉他们秘密地解释一下，然后回答“你有没有欺骗过你的配偶?”如果答案是绿色的，以及“你从来没有欺骗过你的配偶吗?”“如果它们变成蓝色。”
假设人们通常都倾向于说实话，这个程序可以防止他们回答“是”的尴尬:事实上，任何人都不可能知道某个特定的人在回答哪个问题。不过，总的来说，研究人员仍然可以准确估计出声称对配偶不忠的受试者的比例:如果回答“是”的比例就是问旋转能量场的绿色部分是P，然后用一些代数运算，你就可以估算出说自己欺骗了配偶的人占的比例(问+P1) / (2P1)。(这个估计的分数可能是负数，这很麻烦，但平均来说是正确的。)
问题就变成了旋转场有多少应该是绿色的。实际上，分数2(1-P)的答案被浪费了，因此P越接近1/2，估计的精度就越小，或者你需要问的人数就越大。但越近P当达到1时，越多的人觉得自己被直截了当地问到是否作弊，他们就越有动机撒谎。最佳的权衡是在中间的某个地方，它取决于有多少受试者可用，以及他们需要多少保护。
隐私和虚假数据
假的“是/否”问题确实很好，但它们并不能涵盖现代数据丰富的社会研究中的所有隐私问题，更不用说政府和私人公司每天积累的tb级个人数据了。研究人员需要一种方法来保证数据共享时受试者的隐私。
为此，人们制定了详细的方案来创建复杂数据库的版本，这些数据库的所有细节都是假的，但在研究人员可能希望调查的范围广泛的大规模属性中是真实的，包括那些合成数据的创造者没有想到的属性。这些合成数据库中数据的“虚假”被定义为一种名为“差异隐私”的属性，该属性表示，如果没有你的数据，就不可能有人对整个数据库提出任何问题，而得出的答案与他们从你的信息中得到的答案有本质上的不同。
当然，一个完全虚假的数据库最好能保护隐私。差异隐私的概念是定义从敏感数据衍生而来的合成数据库在多大程度上可以近似于完全虚假的隐私理想，该数据库仍然包含所需的人口级信息。
唐纳德·鲁宾(Donald Rubin)在1993年首次提出了一项生成合成数据库的成熟技术multiply-imputed合成数据．我们从这样一种情况开始:有一个可能被抽样的个人框架——例如，人口普查住房单元——对他们来说，一些公开可用的数据(如地址)是可用的。我们对这些人进行了小样本调查，并获得了一些私人数据(如年龄、性别、收入、健康状况)。
我们想让研究人员能够就私人数据和公共数据之间的关系来询问数据，而不实际暴露任何私人数据。统计权威所能做的就是“灌输”——基本上，根据一个基于实际观测值的统计模型来猜测——所有未被抽样的个人的私人价值。然后，将调查中观察到的私有值弃之不提，从估计的个体中随机选择多个新的样本。这些样品已经发布。研究人员可以从这些合成样本中做出广泛的推断，并获得从原始数据中获得的基本相同的结果。
大卫·斯坦萨尔茨(David Steinsaltz)是牛津大学统计学副教授。他的博客常见的软弱．
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参考文献
1.《中世纪十字军东征的经济学解释》。欧洲经济史杂志21, 339 - 363(1992)。
2.奢侈品垄断者如何从仿冒品的理想效用效应中获益?欧洲法律与经济杂志36, 169 - 182(2013)。
3.worldland, J.C. Legacy的录取率是30%《哈佛深红报》www.theCrimson.com(2011)。
