我 曼纽尔·康德（mmanuel Kant）有一个著名的论点，他认为撒谎是讲真话的寄生虫。 但寄生虫必须是自我限制的：杀死宿主是一种进化上的死胡同，所以成功的寄生虫必须避免将其生长到极限。
那么，撒谎往往会在过少和过多之间取得平衡。 欺诈和造假限制了他们自己，没有人想要非事实的东西。
这里有五个假冒的例子，它们不算太大，也不算太小，但恰到好处。
假钱包和圣人的骨头
圣物是中世纪欧洲最重要的贸易物品之一，主要是圣徒和烈士尸体的碎片，也包括与耶稣或使徒生活有关的物品，如真十字架碎片、玛丽的长袍碎片、， 甚至还有一块婴儿耶稣的尿布（在德国亚琛市的特殊场合仍然可以看到）。 庞大的商人和小偷网络满足了大教堂、教堂和私人收藏家的需求，一些历史学家认为，争夺文物交易控制权是十字军东征的主要动机。 1 文物市场蓬勃发展，尽管事实上，至少从数字上看，许多出售的商品都是欺诈性的。 有一段时间，21座不同的教堂声称拥有神圣的前额皮，而马克·吐温在欧洲旅行中遇到的真正十字架上的钉子数量总计相当于“一桶”。 “至于圣丹尼斯的骨头，”他说，“我确信我们已经看到了足够多的骨头，必要时可以复制他。”
文物贸易与我们的现代奢侈品贸易有一些相似之处。 这些产品因其关联性和出处而备受垂涎，但在物理上可能无法与价格低廉的假冒产品区分开来。 在这方面，尽管存在很大比例的欺诈行为，但我们的贸易仍然繁荣。 这是因为即使从授权生产商的角度来看，零假冒事实上也不是最佳做法吗？
假冒伪劣商品的存在可以让那些几乎没有人买得起正品的社区与他们将来可能购买的品牌保持良好的联系。 2 消费者趋势预测师Jaana Jatyri这样说：“许多奢侈品牌认为仿冒是一种病毒式营销。”
经济学家Jen-Te Yao在一个详细的模型中提出了一个更有趣的理论，表明“Veblen效应” -当价格较高时，消费者倾向于更高地估价商品，这使得真正商品的生产商能够从执法制度中受益，该制度足够严格，可以向造假者征收高额成本，但不至于严格到彻底消除造假者。 假冒伪劣产品的出现增加了挑剔消费者的意愿，即专业术语中的“势利小人”为独特的“正宗”奢侈品支付高价。
对消费者意见的研究证实，假冒伪劣产品的出现提高了人们认为适合购买正品的价格。 例如，在一项研究中，参与者被出示路易威登（Louis Vuitton）手袋，并被告知假冒品是常见的（“高度假冒”）或罕见的（“低度假冒””）。 高假冒组估计正品包的价格是假冒包的两倍多，低假冒组也是如此。
如果宗教文物按照同样的原则运作，那么我们可以推测，有关当局可能会故意让偶尔出现的假文物滚动通过。 无论是什么情况，惩罚都更为严厉：现代当局有时会在典型的篝火中焚烧假冒产品，而伪造中世纪文物的人可能会发现自己和他们的货物一起被烧毁。
常春藤联盟
精英大学层出不穷，其学位被视为对毕业生生活和职业前景的巨大推动。 然而，学历与其隐含能力之间存在差距，这不可避免地为欺诈创造了机会：想想大规模的学生论文在线市场，或者想想那些因以金钱更多、大脑更少的同代人的虚假身份参加大学入学考试（SAT和ACT）而被捕的长岛青少年。 这里的动机是直截了当的——无论是买方还是卖方都对系统的整体可信度负有任何个人责任。
然而，想象一下，你是精英大学艾维顿分校负责招生和财务的副校长。 你忠于这个机构，但完全愤世嫉俗。 富有捐赠者和潜在捐赠者的孩子们，其中一些是校友，正在排队申请入学。 你可以用它们填满你的课堂，并保证为该机构带来巨大的经济意外之财。 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——弗顿大学毕业生之所以成功，是因为他们是艾维顿大学承认的那种人。 在这种情况下，把这个模糊的财富后代放在Ivyton大学新生班的价值在于一生都被误认为是他或她的优秀同学。 （也许由于多年来与国家未来的商业和技术领导者建立合作关系所带来的好处，这一点得到了加强。）
这对在艾维顿大学新生巢孵化的第一只富有的杜鹃来说是极其宝贵的，值得一大笔钱。 每一个额外的“发展案例”都会降低骗局的价值，因为它会降低他们想要混淆的班级的整体智力水平。 人们习惯于问这个问题，你是 那些 Ivyton毕业生？ 在某种程度上，声誉的边际成本（从你作为副总裁的角度来看）超过了你可能赚取的现金。 一份秘密的经济分析可能在某个地方为招生办公室提供了准确的最佳点建议，尽管人们可能希望一些更高或至少长期的考虑会超过愤世嫉俗者的平衡。
为了说明这是如何实现的，让我们 S公司 是其他大学Ivyton级毕业生的平均工资，以及 S公司 我 拥有艾夫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Ivyton，他或她可能会得到同样的加薪，因此可以获得有效的奖金 S公司 我 —— S公司 如果假冒的分数是 第页 ，这将把感知到的质量差异以及由此产生的奖金减少到（1- 第页 ) 一 ×( S公司 我 —— S公司 )，其中 一 是一个参数（你可能在任何真实的统计模型中看到的味道），它量化了人们在多大程度上认识到艾维顿大学存在假冒学生，并开始质疑其学生群体其他成员的质量。 更大的 一 也就是说，人口中的每一个骗子暴露出的所有其他骗子越多，学校的可信度就越低。 如果 一 大于1，这意味着随着数字的增加，新生队列质量的稀释变得更难忽视，这也是我们所期望的。
这些普通学生可能愿意支付的总收入就是这样 无 (1- 第页 ) 一 ×( S公司 我 —— S公司 )，其中 N个 是班级的规模。 当 第页 =1/(1+ 一 ). 看看哈佛，随便挑选一所真正的大学，大约八分之一的哈佛学生是遗产学生——哈佛毕业生的孩子——他们的入学率是其他申请人的五倍。 三 如果这些占了虚假录取的一半，我们可以估计 第页 =0.25，即每年约400名学生，所以 一 可能是四点左右。 乘以哈佛奖金( S公司 我 —— S公司 )-据估计，这一数字为每年1.3万美元，这给母校带来了巨大的感激之情。
蝴蝶和细菌
1861年，就在查尔斯·达尔文的伟大论文发表后不到两年，博物学家兼探险家亨利·沃尔特·贝茨（Henry Walter Bates）向伦敦的林奈学会（Linnaean Society）提交了一份令人惊叹的论文。 他在亚马逊地区对昆虫进行了11年的细致研究，解决了第一个令人困惑的问题。 他一次又一次地发现，他试图根据翅膀图案对蝴蝶进行分类，但却被一些罕见的个体所破坏，这些个体表面上看起来似乎完全相同，但从它们不太显眼的特征来看，它们实际上是完全不相关物种的变体。 他认识到，数量更多的物种具有一些保护性化学特性，使其不适合主要捕食者食用。 当时，这种稀有物种是一种模仿物，受到捕食者的保护，这些捕食者足够聪明，学会了将翅膀图案与不良味觉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自然选择进化理论缺失的一个例子：很明显，可食用的物种是由鸟类选择的，而鸟类正逐渐挑选出与不可食用物种不相似的个体。 幸存者将他们的保护色传给了后代，其中一些后代与不可食用的物种更为相似。 20世纪，伟大的统计学家和进化理论家R.A.Fisher首先对这种“贝塔式模仿”进行了定量研究。 费舍尔将其视为 密度制约的 选择-性状的进化，其适合度取决于它们在人群中的常见程度。 毕竟，他认为，模仿的蝴蝶越常见，捕食者就越有可能了解到这种独特图案的蝴蝶味道不会那么差。 这些模仿鸟类的数量将受到限制，这在很大程度上取决于它们的模型有多有害，以及它们的冒险精神。
在人类免疫系统和微生物侵略者之间的斗争中，类似的动态以小得多的规模出现。 这就是分子模拟的过程。 已发现许多感染因子表达的蛋白质与人类蛋白质非常相似，可能是在愚弄免疫系统，将其视为无威胁的人类细胞； 另一些产生特定免疫抑制蛋白的模拟物。 既然仿人蛋白对任何野心勃勃的人类寄生虫都非常有用，为什么它们都没有呢？ 20世纪60年代分子模拟的先驱之一雷蒙德·达米安（Raymond Damian）提出，人体蛋白质寄生虫，如伪装成有毒物种的蝴蝶，可能会让免疫系统意识到，看起来像人体细胞的东西实际上是美味的寄生虫。 其结果是一种自身免疫疾病，使人类致残或死亡，从而限制了寄生虫的生长潜力。 事实上，现在已知分子量病原体感染是触发自身免疫的重要机制。
令人尴尬的问题
越南裔美国国防部长罗伯特·麦克纳马拉（Robert McNamara）在接受采访时提出了这样的建议：“永远不要回答别人问你的问题。回答你希望别人向你提出的问题。”采访者忍受了这种回避，因为这似乎是让一个难以捉摸的话题说出任何有用的话的最佳方式。 事实证明，即使是在回答是/否问题时，这一原则也很有用。 如果担心隐私和潜在的尴尬，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。
回避回答偏见是社会研究中的一个关键问题。 如果你问别人“你曾经欺骗过你的配偶吗？”那么，无论你多么诚恳地承诺匿名，大部分应该回答“是”的人都会尴尬地说“不”。 半个世纪前，经济学家斯坦利·华纳（Stanley L.Warner）提出了一个简单的解决方案：给受试者一个旋转器，一部分蓝色，另一部分绿色。 告诉他们偷偷地编故事，如果他们变绿了，回答问题“你曾经欺骗过你的配偶吗？”如果他们变蓝了，回答“你从未背叛过你的伴侣吗？”。
假设人们通常倾向于说真话，这个程序可以保护他们免受回答“是”的尴尬：实际上，任何人都无法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说自己对配偶不忠的受试者的比例：如果回答“是”的比例是 问 旋转器字段的绿色部分为 P（P） ，然后通过一点代数运算，你可以估计出说自己对配偶不忠的人的比例( 问 + P（P） -1)/(2 P（P） -1). （这个估计的分数可能是负数，这很不方便，但平均来说是正确的。）
问题就变成了微调器字段中应该有多少是绿色的。 实际上，分数2（1- P（P） )答案中的一个被浪费了，因此 P（P） 越接近1/2，估计的精度越低，或者需要询问的人数越多。 但越接近 P（P） 达到1时，人们越觉得自己被问到是否作弊，就越有动机撒谎。 最佳的权衡是在中间的某个地方，这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“是/否”问题都很好，但它们并没有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千兆字节的个人数据了。 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，已经开发出了精心设计的方案，用于创建复杂数据库的版本，这些数据库在所有细节上都是假的，但在研究人员可能希望调查的广泛大规模属性中却是真实的，包括那些合成数据创建者没有想到的属性。 这些合成数据库中数据的“虚假性”是由一种称为差异隐私的属性定义的，该属性表示，毫无疑问，如果没有你的数据线，人们就可以询问整个数据库，而这些数据线会产生与你的信息截然不同的答案。
当然，一个完全虚假的数据库最能保护隐私。 差异隐私的概念是定义一个从敏感数据中导出并仍然包含所需人群级别信息的合成数据库可能在多大程度上接近完全虚假的隐私理想。
唐纳德·鲁宾（Donald Rubin）于1993年首次提出了一种生成合成数据库的成熟技术 多重输入合成微观数据 我们从一种情况开始，在这种情况下，可能会有一组个人作为样本，例如人口普查住房单位，他们可以获得一些公开可用的数据（如地址）。 对这些人中的一小部分人进行了调查，我们获得了一些私人数据（如年龄、性别、收入、健康状况）。
我们希望研究人员能够就私人数据和公共数据之间的关系对数据进行审问，而不必真正披露任何私人数据。 统计机构可以做的是“插补”——基本上，根据一个基于实际观察值的统计模型，猜测——所有未被抽样的个人的私人价值。 然后丢弃从调查中观察到的私人价值，并通过从插补个体中随机选择产生多个新样本。 这些样品已发布。 研究人员可以从这些合成样品中进行广泛的推断，并获得与从原始数据中获得的结果基本相同的结果。
David Steinsaltz是牛津大学统计学副教授。 他在 常见不适 .
工具书类
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3.Worland，J.C.遗产入院率为30% 哈佛深红报 网址：www.theCrimson.com (2011).
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