跳楼?数据也会说假话

案列回放

2010 年 1 月 23 日凌晨 4 时许,富士康 19 岁员工马向前死亡,公司悬赏 50 万元征集线索。

2010 年 3 月 11 日,富士康龙华基地生活区一李姓员工从宿舍楼 5 楼坠地身亡。

2010 年 3 月 29 日,龙华厂区, 23 岁湖南籍男性员工从宿舍楼上坠下,当场死亡。

2010 年 4 月 6 日,观澜 C8 栋宿舍饶姓女工坠楼,仍在医院治疗, 18 岁。

2010 年 4 月 7 日,富士康观澜厂区外宿舍,宁姓女员工坠楼身亡, 18 岁,云南人。

2010 年 4 月 7 日,观澜樟阁村,富士康男员工孙丹勇身亡,死者 22 岁,湖北人。

在年初“跳楼事件”的声明中,富士康方面只是表面潦草解释员工自杀系自身心理因素所致,与企业无关。

2010 年 4 月 10 日,富士康集团媒体办主任刘坤、富士康集团卫生部部长芮新明以及富士康工会副主席陈宏方,接受采访时数度用“检讨”一词表态:“虽然富士康在深圳厂区有 40 多万人”,管理难度很大,“但是这不能成为我们推脱的借口”。

2010 年 5 月 6 日凌晨 4 时许,随着富士康员工卢新跳楼身亡,之前深陷“跳楼门”事件的富士康,再次被推到舆论的风暴中心。

据知情人透露,郭台铭因跳楼频发事件,委托富士康副总裁何友成,请来五台山高僧做法事,祈求公司能平静下来,为员工祈福。

2010 年 5 月 11 日晚间,又传来一名女员工跳楼的消息。这已经是自今年 1 月 23 日,富士康 19 岁员工马向前坠楼死亡后的第八起跳楼事件。

2010 年 5 月 14 日一名年仅 21 岁的安徽籍男员工,从宿舍楼7 楼楼顶坠下,当场身亡。富士康“九连跳”事件引发了媒体和社会的关注。

2010 年 5 月 19 日,深圳市副市长、公安局长李铭来到深圳富士康科技集团,就富士康近期连续发生员工跳楼事件进行调查,并与该集团高层商讨防范措施。

2010 年 5 月 21 日,一名年仅 21 岁的男性员工南钢从 F4 栋楼跳下身亡。富士康“十连跳”事件引发公众关注。

深圳总工会、深圳公安局及宝安分局、富士康工会及富媒办等当日召开紧急联席会议,商议对策。最终采取的最有效措施:建设安全防网,加强安保工作。富士康用巨资修建 300 万平方米的防护网,并增加安保人数,训练安保人员,防范再发生自杀事件。


小知识

富士康,专业从事电脑、通讯、消费电子、数位内容、汽车零组件、通路等6C产业的高新科技企业。富士康持续提升研发设计和工程技术服务能力,在中国大陆、中国台湾、日本、东南亚及美洲、欧洲等地拥有上百家子公司和派驻机构。2008 年富士康出口总额占中国大陆出口总额的 3.9%,连续 7 年雄居大陆出口 200 强榜首。 2012 年进出口总额达 2446亿美元,占中国大陆进出口总额的 4.1%, 2012 年旗下15 家公司入榜中国出口 200 强,综合排名第一。 2013 年跃居《财富》全球500 强第 30 位。我们很多人手里拿着的苹果手机,多数都来自这家工厂。


在富士康发生一系列的跳楼事件之后,“血汗”工厂、没世劳动者的权利、自杀者的个人因素、复杂的社会因素等对自杀的分析纷至沓来,可富士康却感到“委屈”。

来自中新网的报道,“中国是世界上自杀率最高的国家之一,总自杀率为 10 万分之 23,而国际平均自杀率仅为 10 万分之 10。”我国自 2000 年以来每年自杀死亡人数约在 25 万人,自杀未遂人数至少在一百万人。在 15 岁至 35 岁之间,自杀成为死因之首。平均下来,我国每两分钟就有两人自杀, 8 人自杀未遂。 2008 年,中国自杀率大约是每 10 万人中有 12 名自杀者,而富士康的自杀率是每 10 万人大约有2 名自杀者。

我们再计算一下富士康员工的自杀率。富士康员工仍然是中国打工者中幸福指数最高的一族。这是无法否认的事实。仅以富士康深圳龙华工厂三十万以上员工来计算,按照概率,半年自杀九人,一年可能要为十八人,该工厂的自杀率为万分之零点六七,远远低于社会的平均水平。富士康公司自杀比率要比全国的自杀比率低得多!


当然,正如媒体在报道中所说的,年轻生命的非正常消逝,不能用冰冷的统计数字来遮盖。在这里,数据分析就让位给了感性的思考。数据向我们述说的并非我们感觉到的“真实”,如此是为什么呢?


小结:数据有些时候会与我们的感受不一样,但也都是有原因的。对于富士康这个案例来讲,主要原因是员工自杀的方式非常集中,自杀的时间也相当集中,所以这个时候给人的感觉就会非常特别,所谓的理性的数据分析结论不会成为社会共识。数据在不同的时间以不同的方式呈现,会导致结果的差异。


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内容简介

本书不是一本介绍大数据概念的流行读物,也不是开讲编程工具高深理论的专业教材,而是立足于大数据之上的思维模式的普及。读者不需要任何统计学知识,也没必要掌握复杂的公式与算法,在最通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。

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