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一般来说，我们所看到的结果的必然性是没有办法测试的。然而，哥伦比亚大学的三名研究人员在社会学家邓肯·瓦茨的带领下展开了一项研究，从本质上讲，该研究塑造了多个世界，观察人们在不同的社会环境中是如何行动的。我们可能无法重演我们世界的历史，但是，科学家们有效地创建了选择性世界。21瓦茨和他同事的发现能使所有“预言大师”踌躇不前。
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他们创建了一个名为“音乐实验室”的网站，并邀请受试者来参与一项有关音乐品味的研究。该网站要求受试者听48首由未知乐队演奏的歌曲，并对它们作出评价，他们可以选择下载自己喜欢的歌曲。有一万四千多人前来参加，主要是居住在美国的年轻人。
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进入这个网站之后，研究人员将20%的受试者安排在一个独立的区域，并在另外八个区域内分别安排了10%的人，在这八个区域里，人们可以看到别人在做什么（见图7–3）。在独立的区域内，受试者可以听歌曲，对它们作出评价，还可以免费下载它们，但不知道其他人在做什么。而在其他区域内，受试者也在听歌曲和评价歌曲，但社会影响开始起作用，因为他们可以看到其他人下载每一首歌曲的次数。研究人员进行了几次变体实验，但在所有的情境中，歌曲最开始的下载量都是零。
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该研究的设置允许对社会影响做一次非常明确的测试。独立团体中的受试者不受别人观点的影响，从而提供了一个有关歌曲质量的合理指标。如果社会影响无关紧要，您就会希望歌曲排名——以及下载次数——在所有的九个区域内都具有相似性。另一方面，如果社会影响很重要，那么在社会区域内，初始下载模式中的微小差异将会导致截然不同的排名。累积优势将会超越内在质量的影响。
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图7-3 “音乐实验室”如何创建替代性区域
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该研究表明，歌曲质量确实在排名中发挥了作用。如果一首歌曲在独立区域中排在前五名，那么在一个社会影响的区域中，它大约有50%的概率最终成为前五名。而且，最糟糕的歌曲很少在排行榜上占据领先位置。但是，在社会的影响下，一首普通歌曲能否表现突出？你认为别人的观点会对你的品味造成影响吗？
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科学家们发现，社会影响力在成功和失败中起到了举足轻重的作用。有一首歌曲，即由52大都市乐队演奏的《锁定》，在独立区域中排名第26，实际上很普通。然而，它在其中一个社会影响区域中排名第一，而在另一个社会区域中却排在了第40名。社会影响力可以将一首普通的歌曲在一个区域内推向巅峰——临界点——却使它在另一个区域内陷入低谷。可以把这种现象称做“锁定”的教训。
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在这八个社会区域中，受试者在实验初期下载的歌曲对他们后来下载的歌曲产生了巨大影响。因为每个社会区域的下载模式不同，所以结果也就不一样。
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波利亚罐子程序能让我们更深刻地理解这些结果。22想象一个大罐子里面装有两个球，一个是红色，一是个蓝色。你把手伸进去，随机选择一个球。假设你选择的是蓝色球。然后，你再找来一个蓝色的球，并把两个球都放回罐子里（罐子里面现在有一个红色球和两个蓝色球）。你重复这个过程，随机选择一个球，找一个与之相匹配的球，然后把球放回罐子里，直到罐子装满为止。然后，你计算一下红色球和蓝色球的比率。图7-4显示了我所模拟的六个探索性试验，在每个试验中，把球拿出来再放回去的动作重复了100次。
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图7-4 在波利亚罐子程序中，结果差别很大
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罐子程序的特性和“音乐实验室”的结果非常一致。首先，就任何个别探索性试验来讲，你都没有办法提前知道结果。比率有可能向红色球或蓝色球倾斜，多次试验则会产生不同的比率。因此，预测获胜者确实是件很难的事。在现实世界中，虽然质量更好的产品获得成功的概率真的更大，但是，商业成功和质量之间并不存在确定的联系。进一步讲，社会影响力往往会加剧产品的成功和失败，从而导致极端现象。在“音乐实验室”实验中，与独立区域相比，社会区域中结果的不平等性在本质上更加明显。
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第二，灵活性会随着时间的推移而减少。一旦你选择了一个蓝色球，那么，你选择另一个蓝色球的概率就会急剧增加。如果你碰巧选择了一两次蓝色球，那么，红色球很快就变得几乎不可能占主导地位了——这一切都归于纯粹的统计原因。在“音乐实验室”实验中，尽管最终结果在实验初期尚不清楚，可是，一旦在那里确立下来，结果就会比较稳定。对社会区域而言，在大约1/3的受试者参与实验之后，结果就会稳定下来。就像罐子程序一样，初次取出球的运气会起到关键作用。
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最后，有一种记忆效应。人们所选择的第一个球的颜色会对结果产生重大影响。同样，第一个下载歌曲的人会影响人们后来的下载模式。我们的世界代表了许多可能存在的世界之一，因而，初始条件下的微小变化会使结果呈现出很大差别。仔细观察一下各种社会影响区域中的排名差异，就可以证明这一点。
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很明显，波利亚罐子程序过于简单，以至于不能充分反映“音乐实验室”实验和大多数社会过程。23例如，罐子程序仅限于两种选择，而实验和真实世界则要复杂得多。但是，罐子程序确实展示了积极反馈如何导致不平衡的、无法预知的结果，社会影响力可以成为积极反馈的发动机。
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认识到社会影响力在其他领域中的作用并不困难。研究人员已经证明，累积优势在技术、行为和想法的成功中发挥着重要作用。典型的例子包括以下几组争夺标准格式的斗争：标准打字机键盘对德沃夏克打字机键盘，家用录像系统对柏特麦克斯录像带，以及蓝光光盘对高清影碟。24每个领域都面临着同样的问题，即可预见性的缺乏，以及成功和质量之间的松散关联性。每个领域都存在关键点和相变。在因果关系不明确的情况下，从历史中学习是一项挑战。
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这里有一些建议，可以告诉你如何应对包含相变的系统：
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1.研究你正在处理的系统的结果分布。由于塔勒布的激励，很多人现在将极端事件与黑天鹅联系在一起。但是，尽管被人们所忽视，塔勒布还是进行了一个细致的区分：如果我们了解更广泛的分布看起来像什么，那么，结果——无论怎样极端——就会被正确地贴上灰天鹅的标签，而不是黑天鹅。他把这些称为“可模拟的极端事件”。事实上，科学家已经做了大量的工作，对各种系统的分布进行了分类，包括股票市场、恐怖行动和电网故障。25因此，如果你拥有理解这些系统的背景和工具，即使你没有可靠的手段来预测任何特定事件，你也能够全面了解系统是如何表现的。关键的一点是，不论系统所做出的分配是否极端，我们都要做好妥善准备。在大多数情况下，人们被折磨得焦头烂额并不是因为黑天鹅，即未知的未知，而是因为他们未能做好应对灰天鹅的准备。
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2.寻找临界点的时刻。正如关于千禧桥和群众智慧的讨论所揭示的那样，在集体系统中，当参与者协调他们的行为时，通常会有大的变化发生。想想20世纪90年代末的互联网热潮，或是2007～2009年的经济危机。尽管多样性的减少并不能保证系统发生改变（即便它的确可以引起无形的脆弱性），它还是会在本质上提高这种概率。协调行为位于许多非对称结果的核心，包括有利的（畅销书籍、风险资本）和不利的（国家安全、借贷）结果。要注意多样性的层次，并承认状态变化常常会突然降临。
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3.警惕预言家。在广泛的领域内，人类对预报和预测有着很大的兴趣。人们必须认识到，在带有相变的系统中，即使是所谓的专家作出的预测，其准确性也会令人沮丧。瓦茨说：“我们认为，有一种东西，我们可以称它为品质……我们在这个世界里所看到的结果反映了这种品质。”但是，他补充说：“我比较习惯于一种想法，即我们所得到的结果通常在很大程度上是任意的。”26最好的办法是认识到分布的属性，并准备好应对一切意外事件。
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4.减轻负面效应，捕捉有利的一面。在处理复杂系统时，一个明显的常见错误是把太多的赌注押在一个特定结果上。20世纪50年代，贝尔实验室的物理学家约翰·凯利推导出一个公式，用来计算基于信息理论的最佳投注策略。凯利公式会在考虑你优势的基础上告诉你应该下多少赌注。该公式的一个核心教训就是，在一个产生极端结果的系统中投注太多会导致毁灭。投注太多解释了许多大型金融机构的失败，包括美国国际集团（AIG），含蓄地讲，该机构未能考虑到极端的结果。例如，大型盈利企业美国国际集团为了提高利润，大举进军衍生品业务。该业务中有相当一部分是在资产违约的情况下出售保险，该资产与公司债务和抵押贷款证券相关。当2008年市场暴跌时，AIG无法兑现其金融承诺，因而不得不接受美国政府提供的紧急援助。AIG中没有一种模型可以预测到这场危机的到来。27
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可能性非常小的极端事件会在积极和消极两种氛围中出现。在处理集体系统时，理想的办法是，以具有成本效益的方式宣扬积极事件，并通过投保的方式避免消极事件。尽管我们变得越来越成熟，但是，我们在与极端事件相关的市场上所看到的金融工具还是会时常出现错定价格的情况。28最后，投资传奇人士彼得·伯恩斯坦的忠告值得听取：“结果比概率更重要。”这并不意味着你应该去关注结果而不是过程；而是意味着你应该考虑到过程中可能出现的所有结果。29
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逐渐地，人必须处理一些系统，它们的特点是突如其来和不可预见的变化，以及罕见而极端的结果。就这些系统而言，我们都特别容易出错，因为从直觉上来讲，我们希望把系统看得比实际上更简单，并且根据过去的经验推演未来。当你看到这些系统时，请把它们标出来，并减缓你的决策过程。特别是当你在一群不友好的黑天鹅中航行时，关键是要活下来，从而看到明天。