在这项研究中，Facebook 点赞数名列前茅，Google +1 也紧随其后。考虑到我们处理的数据类型，0.83 的相关性令人印象深刻。推文在预测流量水平方面的效力大致与点赞数相当。
信号灯是否造成交通拥堵
事情开始变得有趣了。正如统 WhatsApp 筛查 计学家常说的（我们也经常重复），相关性并不意味着因果关系。不过，我们可不能只是点头承认，假装自己知道这意味着什么——让我们来探究一下，这对于这个数据集究竟意味着什么。Facebook 点赞数和独立页面浏览量之间的强相关性可能意味着以下任何一种情况：
- Facebook 点赞可能会增加独立页面浏览量
- 页面浏览量可能会带来点赞（访客点击按钮）
- 一些神秘因素可能会同时推动点赞和 UPV
除非有明显的第三种因素
这里最有可能的替代方案是 (2)——拥有 创建 商业帐户的步骤 更多独立页面浏览量的博客文章意味着更多人点击“赞”按钮（+1 按钮等）。如果是这样，那么我们应该看到“赞”和“+1”之间存在关联。如果访客推动“赞”和“+1”（而不是相反），那么“赞”和“+1”应该是相关的（假设有些人同时点击了两者）。
我们可以查看的另
一项数据是 Facebook 和 Google+ 带来的引荐流量。虽然在页面/帖子层面提取这些数据有点困难，但博客文章通常会吸引直接访客，
因此，我针对 Google+ 之后的 电话线索 数据提取了这三个相关性（再次采用 Spearman 相关性）：
在因果关系理想的情况下，要么绿色条形高，蓝色条形低，要么反之。在这种情况下，这三个相关性都相当强。是不是一目了然？
社会鸡还是社会蛋
部分困难在于，我们遇到了一个先有鸡还是先有蛋的问题——先有访客还是先有社交信号？实际情况是，两者兼而有之，随着时间的推移，我们得到的结果可能如下所示：