数据可信度原则

定义

在汇报成果或路演时，引用的数据必须能经得住追问——有测算依据、有边界说明，宁可少说，不可夸大。

不是什么（反例）

• 不是"保守估计，意思到了就行"——意思到了的数据，一旦被追问来源，会直接损伤整体可信度。
• 容易混淆的是"大家都这么写，没人真的会追"——专业评审恰恰就是来追这些问题的。

为什么重要

这个概念清晰后，写方案效益分析时不再想着"让数字好看"，而是先想"这个数字我能不能解释清楚"。一旦解释不清，就不写。被识破一次，信任就损耗一次，且在答辩或汇报场合无法挽回。

应用场景

• 场景1：对外路演、答辩、项目申报，效益数据部分——每一个数字都要附一句测算逻辑说明。
• 场景2：写建设方案效益分析——保守估计为主，注明假设条件，不追求好看，追求可辩。
• 场景3：领导追问某项指标时——能说清来源，才算真正掌握这个数据。

值得保持的

当数据来源清楚时，能做到主动说明来源，不只给结论。

待改善的

在时间紧迫或为了"让方案看起来更有说服力"时，容易默认"差不多估一个"。需要更早识别这个心理，在写入前停下来问自己：这个数字我能被追问两轮吗？

相关概念

• 待补充 — 与「准备质量」概念相关：浮躁状态下容易同时犯数据夸大和准备不足两个问题

来源记录

• 2025-04-24 第一届医疗卫生健康人工智能大赛路演，效益数据被专家识破无法有效回应