很多人願意聊，不等於已經證明有效

相關，不一定是因果

如果常運動的人心情較好，我們仍要問：是運動造成，還是這群人原本睡眠、支持系統與健康狀態就不同？數位心理研究也一樣。高投入者與低投入者並非隨機分派，兩組起點可能已經不同。

真實世界資料的優點，是看見人們在沒有研究人員提醒時如何使用；缺點則是控制較少。它適合用來找線索，最好再由隨機試驗驗證。

滿意度很重要，但不是療效

願意推薦、覺得有幫助、喜歡回覆語氣，都能告訴設計者產品是否可用。可是症狀是否改善、改善是否超過自然恢復或其他照護，仍需要不同測量。

最完整的評估會把多種證據放在一起：使用經驗、症狀量表、長期追蹤、退出率、不良事件，以及不同族群是否都能安全使用。

對使用者而言，透明比漂亮數字更有用

值得信任的說法會同時交代研究類型、樣本數、追蹤時間與限制。當產品只挑最好看的百分比，卻不說比較組與流失率，我們就很難判斷它對自己是否有意義。