这篇论文所调查的人群是 Myspace 的一些人。在社交网络快速发展的今天，代沟也有了新的含义：我们常常以一个人在 Myspace 还是在 Facebook 更活跃来判断其属于“老人”还是“年轻人”。这篇论文的取样“N = 134, mean age 24.5 years”使得有人怀疑其取样的典型性。这是一个很有趣的怀疑，因为在很多研究中，取样的 bias 或者不正确的数据分析方法都有可能会倒置结果，但身在庐山中的研究工作者却不一定会意识到这一点。

一个例子是，很多微软的程序都会问你是否允许他们收集数据以便更好的改进产品，而这个反馈正是开发者决定工具条按钮顺序等一系列用户界面设计问题的重要依据。大神 delphij 曾提到，这个流程有问题，因为一开始的取样就是非常 bias 的，愿意被收集数据的用户是有一定特点的，比如心态比较开放、机器上没有敏感数据（不在大公司工作）。同样的，在软件开发中，用户反馈呼声最高的功能并不一定是最需要的功能，因为愿意参与反馈的用户群很小，并不一定代表整体利益。

现在很多领域的理工背景越来越重，强调纯粹的数学模型成为了一种趋势。几个月前，谷歌首席视觉设计师 Douglas Bowman 因不满公司痴迷数据而离职，他在博客中写道：

Yes, it’s true that a team at Google couldn’t decide between two blues, so they’re testing 41 shades between each blue to see which one performs better. I had a recent debate over whether a border should be 3, 4 or 5 pixels wide, and was asked to prove my case. I can’t operate in an environment like that. I’ve grown tired of debating such minuscule design decisions. There are more exciting design problems in this world to tackle.

我认为，这是一个很有意义的提醒。数字是会骗人的，解释其含义需要谨慎再谨慎。

因为类似的原因，总有人认为心理学全是骗人的。Sheldon 在 TBBT S2E13 中提到：“The social sciences are largely hokum.”不过，在大爆炸宇宙学也逐渐成为定量科学的今天，心理学依靠 fMRI 等也早已成为了一门可靠的科学。路易在物理学界打拼多年后涉足（物理）教育心理学，发现人思考量子力学和经典力学的时候 fMRI 很不一样。hmm… 不知道是不是骗人的，不过路易认为生物学和心理学的联姻将会像化学和生物学结婚生出了分子生物学一样伟大。