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预测帝章鱼保罗(死人不会说话,看不见的弹痕才最致命,趣说幸存者偏差模型)

更新时间:2022-10-18 00:11:20

在自然界和人类社会中,严格确定的现象十分有限,不确定的现象(随机现象)却是大量存在的。概率是对随机现象的一种数学描述,用来刻画随机现象和事件发生的可能性的大小。概率可以帮助人们对一些随机现象做出预测和判断,为人们合理、理性地制定决策提供依据。随机事件发生的概率是客观存在的,在实际生活中,人们常把试验次数很大时事件发生的频率作为其概率的估计值,频率与概率分属于不同的数学分支,但它们之间的联系说明统计和概率这两个数学分支是相互联系、相互作用的。

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2018年全国二卷语文作文,阅读下面的材料,根据要求写作。 "二战"期间,为了加强对战机的防护,英美军方调查了作战后幸存飞机上弹痕的分布,决定哪里弹痕多就加强哪里。然而统计学家沃德力排众议,指出更应该注意弹痕少的部位,因为这些部位受到重创的战机,很难有机会返航,而这部分数据被忽略了。事实证明,沃德是正确的。

2000多年前,罗马雄辩家、文学作家、思想家、阴谋政治家西塞罗讲了下面这个故事:

有人把一幅画给一位无神论者看,画上画着一群正在祈祷拜神的人,并告诉他,这些人在随后的沉船事故中都活了下来。

无神论者淡淡一问:我想看看那些祈祷完被淹死的人的画像在哪儿?

因为"死人不会说话",后来,强大的网络传播告诉我们,准确的立意是"幸存者偏差"模型。那到底什么是幸存者偏差呢?所谓"幸存者偏差"模型就是指当取得资讯的渠道仅来自幸存者时,这样的资讯可能会存在与实际情况不同的偏差,而产生思维分析模型。

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我们还是先来深入了解"幸存者偏差"模型经典轰炸机加装钢板的案例吧。"二战"期间,美国统计学家沃德教授奉命研究一个问题:如何降低战机被击落的概率。他经过研究发现,飞机翅膀是最容易被击中的部分,而飞行员座舱和飞机尾部则是最少被击中的。但是依据当时的航空技术,机器的装甲只能局部加强,以免过重。那么问题来了:到底是应该增强机翼,还是增强座舱和飞机尾部呢?作战指挥官认为,既然机翼最容易中弹,当然应该增强机翼了。但沃德教授却建议增强座舱和尾部发动机的位置。

沃德教授认为,作战指挥官的判断就是犯了严重的逻辑归因的错误:幸存者偏见。从统计的观点来看,机翼被多次击中的轰炸机依然能够安全返航,而机尾部分很少中弹,并不是因为不会中弹,而是一旦机尾中弹,轰炸机可能根本就无法返航了。

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后来,事实证明沃德教授的建议是正确的。军方动用敌后工作人员收集坠毁飞机的残骸,发现果然如沃德教授所料,中弹部位主要集中在座舱和尾部发动机的位置。所以,看不见的弹痕最致命。

有时候,我们要研究的问题,不是幸存者是怎么活下来的,而是那些不幸的人是如何死去的。假如采访幸存者,他们的回答可能会带有一种并非主观意愿的偏见,因为他们从没看见过那个看不见的弹痕。遗憾的是,亲历死亡的人却又无法开口。

幸存者偏见,是一种常见的逻辑谬误。我们只能看到经过某种筛选产生的结果,并没有意识到筛选的过程可能忽略了一些非常关键的信息。

"幸存者偏差"是由优胜劣汰之后自然选择得出的一个道理:死人不会说话。

幸存者偏见是指只考察了幸存者的特征,就把这些特征倒推为幸存者幸存的原因,却没有意识到那些未幸存者可能也具有这些特征。

比如,一个渔村里的人都出海,遇到了风暴,死了很多人;很多活着回来的人非常感慨,都说幸亏自己出海前拜了海神,海神保佑他们平安归来,于是村里的人更虔诚的相信海神了。可是,那些死在海里的人,明明也都拜过海神,但依然死了,可惜,死人不会说话。

还比如,我们常常有这么一个印象,一些老物件是真耐用,比如一把老菜刀用了十几年还不坏,而现在的菜刀只用一两年就不能用了。而这恰恰是因为这把菜刀耐用它才剩了下来,但是还有很多很多不耐用的老物件,早被淘汰扔掉了,不再出现在你眼前而已。

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那么,在学习过程中,应该如何避免幸存者偏见呢?

第一,要向失败者学习

马云曾经说过:"我创业以来最大的心得,就是永远去思考别人是怎么失败的。"财经作家吴晓波写过一本书《大败局》,告诉大家如何从别人的失败中获得经验。向失败者学习的本质就是意识到沉默数据的存在,"让死人开口告诉你发生了什么"。

所以幸存者偏差带给我们的又一个启示是:我们自己、包括培养孩子,都要学习批判性思维,学会辩证的看问题;从全局视野,多个角度,正反两方面看问题。

我们要避免名人光环效应,学会质疑。

"幸存者偏差"提醒我们:死去的人是不会说话的,失败者的声音是微弱的。在幸存者和成功者光环之下,往往没法找到失败的根源。

让"死人"开口,向"失败者"学习,才是"活下去"、避免失败最好的方法。

对于学生,一本"错题集"才是他们的"高分神器";

对于医生,病人的"病历本"才是他们的"确诊神器";

对于创业者,那些破产企业的惨痛故事才是他们的"生存神器"。

古人云,前事不忘后事之师。这"前事"之中,既有功成名就之事,更有功败垂成之事。诸事不忘,后事方成。

第二,要向反对者学习

一家公司做了一个产品,想收集一些用户意见。很多热心用户提出了各种意见,比如追加某项功能等。但实际上,这些用户都是产品的幸存者,他们觉得产品还不错,愿意继续使用下去,只是希望更好,所以才会提意见。可是那些真正觉得产品很烂的人,他们往往用了一次之后就把产品扔掉或删除了。对公司来说,后者的意见可能更重要,但是"死人无法开口",公司也许永远都听不到他们的意见。如果能够主动找到他们,问问他们弃用的原因,就能获得不一样的视角,收获更大的价值。

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第三,培养识别幸存者偏见的能力

有个江湖郎中号称有"包生男孩"的家传秘方,一副见效,售价2000元,生下男孩再付钱,不灵不要钱。很多人都去找他。生下男孩的人家,高高兴兴地交钱;如果生了女孩,不付钱,也不再去找他了。其实按照概率,有一半的人能生男孩。所以,这个江湖郎中平安无事地行骗多年,不仅赚了钱,还挣了一屋子"神医"的锦旗。而给他送锦旗的人,都是因为幸存者偏见。

可以说所有的成功者其实都是幸存者。幸存者偏见是一种常见的逻辑谬误,我们只能看到经过某种筛选产生的结果,并没有意识到筛选的过程可能忽略了一些非常关键的信息。

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走进我们生活中的热点现象,游戏、直播、抖音等是近几年异军突起的行业。一些主播直播睡觉、吃饭、唱歌、打游戏,可以年入百万。但其实中国的网络主播人数已超过百万,只有极少比例的人能够获得成功。有些主播为了吸引关注,不惜突破道德底线,甚至走上犯罪的道路,同学们应该引以为戒。人们往往只看见站在塔尖的人,却没有看到这条路葬送了多少青少年的理想和年华。

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因此,我们千万不要迷信偶然的成功。"幸存者偏差"典型的例子还有很多,如"读书无用论""预测帝章鱼保罗""球王贝利的乌鸦嘴""好莱坞拍的都是大片""神秘邮件爆料足球比赛结果",等等。这些偶然的个例往往会误导我们,使我们的决策产生偏差。那么,该如何应对"幸存者偏差"呢?当然是让"死人"说话,详细、全面、客观的数据统计都是应对"幸存者偏差"的良方。所谓"兼听则明,偏信则暗"就是这个道理。抛掉对个案的迷信,全面系统地了解才能克服这个偏差。"幸存者偏差"值得所有人深思。

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因此可以说,所有成功者其实都是幸存者。我们祝福成功者,但同时要向失败者学习,抛弃对个案的迷信,全面系统地了解成功的真正原因。

比尔盖茨、扎克伯格、乔布斯大学都辍学了,所以很多人居然得出读书无用论,或者是上大学不如早创业;但是看不到的是,更多大学辍学的人并没有成功,他们的样本量更大,只是我们忽略罢了。还是那句话,死人不会说话,看不见的弹痕才最致命。

总之,我们在认知事物的时候,偏差总是存在的。这个世界远比你想象得复杂很多,考虑问题应尽可能全面。世间大部分的事情如此,大部分事也都是个概率问题。概率是随机的,不要强行加一些原因。