EverythingIsObvious这本书到底说了那些不寻常的道理

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二战期间,从农村来的士兵和来自城市的士兵,哪一个更能适应战时的艰苦生活?嘛,这个问题想都不用想就能答出来:当然是从农村来的士兵啦,他早就过惯苦日子了嘛。

聪明如你,肯定已经知道上面这个回答是错误的——要不然作者写它干嘛。确实,后来经调查发现,来自城市的士兵比他过惯苦了日子的农村兄弟更能适应起早贪黑、摸爬滚打的日子。而当你得知了这一点你就会脑补出原来是因为城市的士兵生活习惯与层级化的管理,准时准点的要求,而农村的孩子自由散漫惯了导致的。

这个故事说明:只要有了既定观点,那么无论真假黑白,我们都会动用脑细胞,添注加释,补道充理,让自己所持的观点显得正确。事情一旦出了所料,便修改自己的记忆,让自己料得更广,让万事都在意料之中,这是人之常情,在心理学上称为 “后视偏差” 。

后视偏差的英语是 “hindsight bias” , 有译成 “后见之明偏见” 的,有译成 “事后聪明式偏见” 的,更有译成 “事后诸葛亮式偏见” 的,五花八门,各有神通。其实,先入为主也是后视偏差。发生森林火灾,最初烧起来的火跟之后的火没什么差别,都是火;但出现社会热点,人们就会觉得事件当事人跟围观打酱油的不同,一个是人,另一个只是打酱油的罢了。这就是后视偏差的效果。

除了hindsight bias,还有Holo effect也会影响我们的认知。人类常常将一个人一方面的评价投射到其他不相关的领域上,仿佛这是有花环的,例如人们觉得长得帅的人比那些颜值一般的更聪明更有见识,仿佛他们的相貌给他们带上了花环。这类似于马太效应,人们认为好的特征都是扎堆的,但这个看法却影响了我们对人的公正全面的判断。

另一个书中举出的有意思模型是Granovetter的暴动模型。这个模型考虑,群体中的每个人都有选择是否参与暴动,每个人都有一个参与暴动的临界点:比如张三,如果他看到有两个人在打砸抢,他就也会加入去打砸抢;李四,他看到两个人打砸抢则依然很淡定,但是如果他看到有三个以上的人在打砸抢,那么他也会参加打砸抢。

这个模型主要是说明,两个不同的群体,比如除了两个人外其余人的临界点都一样,但是就这两个人的临界点的大小的细微不同,就有可能导致一个群体发生了暴动,而另一个群体风平浪静。这与我们之前的考虑有所出入,我们认为,一定是有某些特别有魅力的人的煽动,才会导致两个群体这样天差地别的区别,而实际上,可能只需要一个普通人这么一个不易察觉的区别,就会在宏观上显现出巨大的差异。

这一切,都指向这本书第一部分的要点,”那里是知易行难,真正的了解是困难的“,作者在这里试图告诉我们,由于社会生活由人组成,人不像星星那样亘古不变,人于人直接的联系盘根错节,故而期望社会科学能做到如物理科学那样的精确和大一统,是痴人说梦,而在涉及到广大的自己不熟悉的人群时,由于你的常识只是来自于自己的生活体验,而你讨论的人群有着截然不同的生活方式以及由此而来的默会知识,所以仅仅依靠自己的直接,同样是靠不住的。

对于这个问题,作者提供的解决之道又是什么,在我看来,是四个被人说滥了的字”知行合一“,作者起的名字是”uncommon sense thinking“,这其中的核心在于方法论上的模式转移,shift from predict-and-control to measure/experiment-and-react philosophy。

这里书中的原文实在漂亮,直接引用了。Traditional strategic planning invariably requires planners to make predictions about the future, leaving them vulnerable to inevitable errors — Mintzberg recommended that planners should rely less on predictions about long-term strategic trends and more on reacting quickly to changes on the ground. … they should instead improve their ability to learn what is working right now。

接着作者举的例子是观察当地已经有效的策略,进而推广到全局(类似改革开放时的特区),给定目标设立奖金而不是直接的去指明方向(例子是Space X大奖以及netflix的推荐系统竞赛)。

“关于社会学的知识,并不是知易行难的,我们需要知行合一以通过不断的迭代来逼近真相的复杂”以上简单介绍了这本书的内容,接下来带来MIT经济学博士对这本书的总结。下面带来jingshu为这本书写的精彩书评,其中包含对这本书的批判性阅读。

瓦茨在他03年写的书(Six Degrees: The Science of a Connected Age)中提出,局部行为会导致全局性的结果, 局部动态特性通过关系网络面向全局传播。这本书承前提出网络传播的不可预料性。转发你微博的人都是谁呢?想想吧,其实是你完全想不到的人。

(由于上一次后视偏差,)我们信心满满,做出错误的决定,后视偏差不气馁,再次体恤地修正记忆,缓解失败的痛苦;而后,我们基于(仍然)错误的经验,再次做出错误的决定。记忆不断地为了情绪改变,直至面目全非。

研究社会网络理论的人大概不会对Duncan Watts感到陌生。作者Duncan Watts是Yahoo的首席科学家,之前在2004年就出版了《六度空间》,是Social Network研究的先行者之一。作者写这本书,我以为动机并不简单是为了说明常识多么容易犯错,也不仅是想鼓励如何用非常识(卡尼曼的二号系统)来审视社会问题。作者或是想以这本书修正当下社科研究的方法。

社会学从孔德到斯班塞到杜克海姆到帕尔森,都为了一个共同的目标:用一个广泛的理论和一套像物理学一样简单的法则来描述社会制度和人类社会行为,并根据这些法则更好地服务政策的制定和市场的规范。但当社会学家们一再失败后,梅尔顿(Robert Merton)开始质疑这种照搬物理学方法论到社会科学的做法,并提出中间范围理论(theories of the middle range)。

这其实是一个经典的宏观-微观(macro-micro)方法论折中:社会学家承认社会复杂,人类行为根据地域历史文化难以原理式地描述,因此应研究比个体范围广,但又在群体范围内具体而有效的问题。譬如相对剥夺学说“亦即个体对自身艰苦生存状况的理解和认识是相对的,比较的。”

作者不赞同以主流经济学家为首所主导的理性选择学说,因为很多时候人们并非所谓的”经济人“(homo economicus),人们并不仅仅在乎利益的最大化–很多时候人们在乎公平,公正“社会选择学说”,在乎社会认可“社会认可论”,在做决定时动态不一致,受到框架效应(framing effect)的影响,在获利区域规避风险,在损失区域一定程度上追求风险,对事物的理解常常受到后见之明偏误(hind-sight bias)和后此故因此(ad-hoc fallcy)的常识性思维过程的误导,甚至有的时候并不知道自己想要什么(Rabin, 1998)。

因此任何试图以单一理论作为所有行为的潜在主导的企图在作者看来并不靠谱。 在这方面作者的反思显然是很有道理的,这也表现在行为经济学的兴盛和这个学科对主流经济学中”理性“和”效用“的定义的修正。

由于作者有很强的信息技术背景,因此他的很多实验都利用当下的社交网络(twitter, gmail, facebook,iphone)进行。这样的实验方式有非常大的好处。1969年社会学家Morris Zelditch提出在实验室进行小规模试验,然后根据小规模试验的结果,推广到大样本中,亦即”你不能在一个实验室中研究一支军队“。互联网的出现让社会科学家们利用社交网络研究”军队“变成了可能。

大量网上数据让大规模甚至全球试验变成可能,大大降低了试验需要的准备时间和准备成本,并且由于有大量参与者而降低了误差更方便于消除测量噪音。企业可以通过网络试验研究市场营销和广告策略的有效性,地方政府或企业可以通过几百万元的奖励让全世界各地的有识之士趋之若鹜地自愿地帮助解决问题(譬如编写一套有特殊用途的程序),这种互动,数据库大小,和实验规模是前所未有的,因此作者称互联网是社会科学家们的天文望远镜(回应最早研究天体物理的哥白尼并预测最终将有一个开普勒出现)。

事实上许多作者参与或主导的具有突破性的试验都是利用社交网络完成的。譬如作者利用Bolt media宣传自己的Music Lab,并依靠这个Lab用几周时间研究了14,000人对音乐的鉴赏行为。他先将人们分成两组,一组可以看到其他人下载的音乐,一组不行;再将前组分成八个小组(八个平行世界)。

他发现社会影响验证了累积优势理论,亦即被下载数目较多的歌曲会被下载得更多,下栽数目少的歌曲最终任然很少有人下载。尽管社会影响没有完全消除歌曲的质量(就是说最好的歌还是倾向被多下载,最差的歌少有人下载),但整体来说,这八个“世界”中,在现实世界里排名前5%的歌曲只有50%的几率最终留在那个”世界“的排名前5%。因此,当个体受他人影响时,类似的人群可能会因为一些随机的影响(譬如某几个人恰巧都下载了一首歌)导致那个人群的整体行为与平行人群有很大的差异。

这对个人的成功也是如此,两个资质相当的人可能由于一些随机的原因一个进了好学校一个进了坏学校,又因为可获得资源的不同走上了很不同的道路,最后差距越来越大甚至判若两人。无论成功者有多少光环,我们都应保持理性,知道马太效应在他的成功过程中起的作用,客观地实事求是地评价一个人。有许多科研工作者(包括我博士期间的第一个项目)都试着在不确定性下预测未来,无论是商品供应数量还是价格,但Watts认为预测未来几乎不可能。未来的不确定性或许是双重的,通过足够的信息收集和缜密思考,我们可以排除一些不确定性,但有些不确定性却是内生且无法消除的。譬如一枚骰子,我们可以通过不断实验发现1-6出现的概率是相同的,都是六分之一,我们不需要担心会扔出一个7或0。但仅此而已,我们永远不可能发现一种策略完全准确地预测下一次随机扔掷骰子将显示的数目。

因此,黑格尔曾经说”人类从历史中学到的就是他们什么也没有学到“,这句话或许有些冤枉历史学家–或许从历史中无论多么公正地描述我们就是无法学到任何东西–再来一遍,一些微妙的不可预判的扰动可能就会完全改变历史的进程。

当然,利用信息技术也并非就完美无缺。譬如有的学者通过检验人们交流的频繁程度(譬如互通邮件或电话的频率)来研究社交网路。但举例而言,我可能每周和母亲或女友通话一次并不代表我与她们的亲密程度就低于我每天发邮件汇报工作情况的老板。互联网上有大量的数据,但这些数据很多时候并不同质(homogeneous),邮件的内容不同,相同的邮件数可能体现着很不相同的亲密关系,又或者我与某些朋友天天都能见面,就不需要社交媒介。这些都是简单的网络数据不能捕捉的重要信息。

另外,作者对艺术的鉴赏也很外行。蒙娜丽莎的成名或许有很多巧合,但仅仅依赖画作本身(光影,背景,上色,几何)评判画作水准很不全面。事实上,对画作的鉴赏确实无法离开历史,换句话说,画作的传递内容超越了画作本身–它包含了画作的作者,所处时代,伴随历史,甚至画作签约的合同(和签约人的背景和家族)。画作本身伴随历史成长,就像文学作品一样。因此艾略特说当下文学作品不仅影响后世写作风格,而且改变之前的作品,譬如对莎士比亚的后现代评论也赋予莎翁作品以新的意义。

作者似乎赞同桑德尔教授的观点,亦即银行家不能在商业周期蒸蒸日上时充当勇汉大胆承担风险而在萧条时又楚楚可怜地央求政府救助。但事实上这就是银行家的人性。相反地,在制定金融政策时将这种动态不一致纳入考量范围并且据此修正效用方程以告知政策制定者所需要采取的措施可能更妥当些。作者对哈耶克的理解恐怕也是一知半解的。

哈耶克反对政府过度干预,但他在通往奴役之路中很清楚地说明在市场失灵的条件下政府干预是合理且必要的。排污交易(cap&trade)尽管是市场方式(market approach),但哈耶克未必会赞成。排放管理的目的是内化外部性,最有效的方式是将这部分社会成本通过碳税加到碳排放者身上,这也有助于确定价格。简单地说,我们想管理价格,排污交易管理的是数量,间接作用于价格,造成价格不稳定性,这在美国混乱的排污交易现实面前是显而易见的。与作者的见解恰恰相反,通过政府力量人为制造市场恐怕是哈耶克最不愿意见到的。

我想作者的初衷还是非常有效而中肯的。常识常常将我们引入歧途,而且更要命的是很多时候我们明知如此还是经常启发式地对事物做出分析和评判。这是人之常情。或许我们永远都无法对人类社会抽象出一套系统而物理性的规律或准则,但我们至少可以在觉得某件已发生的事件是如此显而易见时想起Watts,并问自己一句:is it really that obvious? or is it because of 1) creeping determinism; 2) absence of counterfactual; 3) sampling bias; 4) post-hoc fallacy; 5) point of evaluation?

或许这样显得很赘余,但同时我们也应记得:“I have yet to see any problem, however complicated, which, when looked at in the right way, did not become still more complicated”. (Poul Anderson) 或许在社会这个复杂的自我调适体系面前,谦逊才是人类可取的态度吧。

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