《Everbody Lies》堅係一本寫得好好嘅書！ 雖然我係聽Audiobook版，實際上係睇唔到作者嘅文筆，但確實唔多工具書變成Audiobook後，可以好似《Everbody Lies》咁全程吸引到聽者專心思考書中嘅內容，呢個正正反映作者行文嘅流暢，同內容嘅趣味趣味。
本書講咩？大路嘅講法係討論Big Data嘅好處同應用，而作者特別強調Google Search數據嘅實用同重要性。但我個人就認為《Everbody Lies》係一本講經濟學研究可以點應用Big Data嘅入門書。
作者Seth Stephens-Davidowitz係一位哈佛經濟系博士畢業嘅數據分析學者，而書中就引述左大量新興經濟學研究論文作為Big Data應用嘅例證。個人而言，有趣之處係不少書中提及嘅研究我都睇過，但就從來無用Big Data應用嘅角度去思考。
例如係《Words as Data》一章，Stephens-Davidowitz就詳細談及以下呢篇舊文介紹過嘅論文：
書中其實多次提及Media Economics學者Matthew Gentzkow同Jesse Shaprio嘅研究，相信係因為Stephens-Davidowitz相當欣賞兩位頂級學者嘅數據應用技巧。
我都係Gentzkow及Shaprio嘅fans，但就未試過係Big Data框架之內理解佢地嘅研究；聽完《Everybody Lies》，我就對兩位嘅研究有深一層嘅領會。
當然，Gentzkow及Shaprio嘅研究只係書中引述嘅大量研究中嘅一少（但重要嘅）部份，書中其他例子，都做到有趣之餘亦有論述嘅效果，因此全書資訊量充足而絕不沉悶，絕對係我心目中上佳嘅經濟數據分析入門書目之一。
上次係FB就有讀者問:「呢本書係咪好似Freakonomics咁？」係呢度我就會同大家分享書中總結一章嘅一少段：
我極度同意Stephens-Davidowitz嘅講法，Freakonomics啟發左好多讀者對經濟學分析嘅興趣，解釋左動機分析嘅重要性。
但十幾年過去左，大家都應該同經濟學術一同成長；以前數據難求，大家會用經濟基礎理論去理解一啲數據較易取得嘅小問題，希望從而學得大道理。
依家數據變得普遍易得，係時候做下個步驟 — 積極利用數據驗證之前學過同相信嘅個堆大道理。
