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最后，在我们运用类比时，实际是在创建一个相同影响因素发挥作用的情境，尽管我们并不知道影响因素具体包括哪些内容。类比对象与被类比事物必须在影响因素上尽可能接近，而且我们可以根据匹配情况不理想的数据进行相应的调整。有时候，我们不会考虑若干重要的因素，因为对它们的了解并不充分。正因如此，相对实验结果，我们对于类比式推理结果的信心并不那么坚定。类比式推理的本意是解决我们无法通过实验明确了解的案例，解决我们了解不足、无法使用方程解决的案例。
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在运用类比的过程中，人类需要维持一种微妙的平衡。如果我们对于某事件掌握的信息较为充足，那么就不再需要类比，找出解决“方程”即可。如果掌握的信息较为匮乏，那么类比式推理既可能解决问题，也可能产生问题。只有在介于上述两种状态之间时──我们对该领域有部分了解、但是不足以开展满意度分析，类比式推理才可发挥最大效用。正如本书在第十一章中所说，“类比”代表着若干相互存在交互作用的影响因素。通过运用并且调整类比对象，个体作出的预测，可以将无法探明的因素纳入进来。
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接下来需要调查的一个问题就是这些预测的准确度如何。为了进行研究，笔者搜集了一系列基于A-10攻击机所作出的预测。我获得了A-10攻击机设计过程中所作的相似性预测数据，并将其与批量生产后的飞机可靠性进行对比。在经验丰富的工程师手中，基于类比所作出的预测与实际数据匹配良好。针对A-10攻击机“故障间时长”的预测数据，与实际数据之间的相关为＋0.76，达到显著水平。对于另外一项数据，“每飞行一小时的平均保养时间”的相关系数则更加理想，高达＋0.84。
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当然，某些预测也并不准确。“维修时间”的预测值与实际值之间的相关仅有＋0.36。笔者发现，对于这些数据，工程师并没有掌握到类比对象的准确数据，他们不得不自行估测。教训非常惨痛，本应基于坚实数据所做的类比，却过多地掺杂进了主观臆断。如果我们仅仅通过臆测调整相关的数据，那么预测精准度必然会下降。
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示例三十三 预测一家电影院的上座率
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笔者的家位于一个小城镇，俄亥俄州的黄泉镇，人口不超过四千。镇中有不少宜人的餐厅，还有若干小店，匠人们贩卖陶器、衣服和画作。此外，还有一家优秀的电影院，名字叫作“小艺术”，会播放一些大影院不予考虑的电影。
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安提俄克学院非常清楚这间影院对社区的重要意义。小艺术影院关闭之后，学院购买下了这家电影院。学校并不想在这场买卖中吃亏，因此它要求运营者至少要让影院维持收支平衡。
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詹妮·科波斯维特，长期以来一直担任影院经理，再也无法不顾及票房，而只放映拥有重要意义、保守影评家赞赏的电影，如《猎户座腰带》等。为了帮助她解决这个问题，就职于安提俄克学院心理系的研究者丹·弗里德曼（同时也是一位资深影迷），安排他的一名学生，负责分析小艺术影院数据库这项光荣的任务。该学生将小艺术影院过去十年间所放映电影的信息全部搜集起来。丹、丹的学生以及笔者共同想出了将电影分门别类进行编码的方法，其类别包括：动作/爱情/政治，美国/英国/配字幕片，动画片/纪录片/老戏新演，等等。学生将这些数据添加到数据库中，我们则分析了数据走势。如此，我们就能够知道哪些电影吸引到了大批观众，哪些电影无人问津。
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做完了这项工作，我们也获得了开展研究的机会──利用此数据库预测未来的影院上座率。小艺术影院每周上映两部电影，我们选定了未来十八周的时间范围，在此期间，共将上映三十五部电影（每部电影上映一整周时间）。对于每部电影，丹和我都会找出其类比对象──最接近它的电影──而且必须曾经在小艺术影院上映过，并输入到了数据库中。我们会提取该电影在数据库中的相应数据，查看其特征，做出调整，并且预测其类比对象的票房。如此，我们共分析了三十五部电影。接下来，我们邀请了在黄泉镇工作或者生活的十七个人，组成了“控制组”，让他们预测即将上映的三十五部电影的票房。
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我们还统计了另外一个数据点。我们邀请詹妮经理在不使用数据库的前提下，同样作出预测。之后，丹与我则静候三十五部影片的上映，准备收集数据。
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控制组的预测成绩仅仅略强于机遇水平。他们所作预测的中位数（典型数值）与实际上座率的相关是＋0.17──这个数据并不高。詹妮预测的则准确得多。她的预测值与实际值相关系数达到了＋0.31。丹和我是两个业余爱好者，一辈子都没有为电影院预订过影片。我们的预测相关值却高达＋0.45，比前两者都高。这并不是在赞颂我们两人的丰富经验或者数学能力，而是我们运用数据库完成了类比的思路。
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人类经常使用类比式推理。如果你想卖掉自己的房子，房地产经纪人会打开最近出售的房屋数据库，估计你的房子所在区域的需求大小，借此估测房屋价值。房地产经纪人会搜索类似的房屋──同样的邻里环境、同样的建筑风格。这些变量很难做出调整；但是匹配这些变量则非常简单，此外，调整房间面积也特别轻松。如果你所卖的房子配有一个游泳池，而合理的类比对象却没有，那么，房地产经纪人就会在数据库中搜索两间几乎一样的房屋，只不过一个有游泳池、一个没有，借此估算游泳池的价值。两者的差别就只是游泳池而已，房地产经纪人可以将此因素计算到你的房间当中。这种逻辑和工作步骤几乎与工程师对于可靠性的估算完全相同，亦与丹和我预测电影院上座率的方法别无二致。
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设定预期与解决问题
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至此，本节内容主要关注了类比式推理的一种应用──作出预测，并且介绍了如何提取并且修正类比的方式。事实上，类比还存在其他重要用途，主要包括：设定预期和解决问题。
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设定预期
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类比还有一种拓展性应用，那就是预测在新情境之下会发生什么。不妨回顾一下示例二，也就是在火灾中广告牌可能掉落的那次事件。消防指挥官抬起头，看到广告牌降落到了屋顶之上。他想起了先前的一次火灾，那一次，大火烧毁了广告牌的木头支架，结果广告牌轰然倒塌。指挥官随后命令附近人员退后到安全地点，以免悲剧重演。“类比”为他提供了“预期”，避免了潜在的问题。除了为决策者提供预期，类比和比喻还可以帮助科学家提出一些新颖的理论。
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解决问题
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类比可以为我们提供行动建议。在做数学家庭作业时，学生会翻阅笔记，查看之前教师是否讲解过类似习题，并将其作为模板，按步骤解决问题。此过程的逻辑与作预测的逻辑相同：回忆先前事件中是否有与当前事件在背后机理方面相同的地方，确认当时所使用的策略，对其加以调整，以满足当前需求，并且着手落实。即使没有足够的思索时间，个体也将认为两件事情的影响因素大体相同，故此，只要按照相同的步骤行事，即可收获积极的效果。人们之所以首先选择该类比对象，就是因为它与眼前事件的影响因素相同。
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如前所述，只有积累起一定的经验，方能可靠地运用类比式推理。新手往往可能忽略重要的影响因素，从而选择了错误的例子作为模型，或者应用示例的方式有误。如果要培训新手，就要在提供示例的同时，附上详尽的说明。譬如，一位数学教师为学生讲述了一系列核心习题作为示例。对于每个示例，老师还将指出“选择点”之所在──即学生选择错误的解题方法或者错误的方程之时。教师还可指出，为了避免这些错误做法，专家会运用哪些线索。如此一来，学习者不仅掌握了示例，还初步认识到了一条重要的原则，那就是要谨慎地应用这些示例。
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系统设计师也会频繁地使用类比。他们会借鉴自己先前的作品，或者他人的惊世之作。在研讨“设计师所使用的证据及信息类型”的过程中，克莱因和布莱泽维克发现，设计工程师更喜欢使用实体模型进行小规模的展示，进而获得第一手信息。如果展示过程中发现该想法并不切合实际，设计工程师就会参考先前的系统，将其作为类比对象。他们借助这些类比来设定新系统的耐受性、默认配置等。
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我们还发现，如果对类比运用不当，设计师或许会陷入麻烦之中。在下面这个示例中，设计师就忽略了若干重要的影响因素，并且错误地选择了一个本该被拒绝的类比对象。
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示例三十四 机载空中警报控制系统是错误的类比
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“联合监视目标攻击雷达系统”是一种新型飞机，可以飞临战线，监控敌军的一举一动。联合监视目标攻击雷达系统越接近战线，作战效果越好，可这也将其置于对方的防空火力范围之内。鉴于存在这样的风险，联合监视目标攻击雷达系统需要设置精妙异常的工作站，以加强自我防护。设计师在理解这套自我防卫套件的需求时，将机载空中警报控制系统选定为类比对象。
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设计师认为，自我防卫并非是一个多么严重的问题，因为在机载空中警报控制系统上，它就没有得到过多的重视。两种飞机都运行速度缓慢，且无须快速转向。在机载空中警报控制系统上，设有大量的武器主管人员，通过雷达监控是否有威胁临近；而联合监视目标攻击雷达系统也将安排相应人员操控雷达，监视敌情。表面看来，这是一个不错的类比，将机载空中警报控制系统的经验应用到联合监视目标攻击雷达系统上来──只可惜，联合监视目标攻击雷达系统迥异于机载空中警报控制系统，它并无坚实的空中支援，亦无截击机从旁护航。此外，负责操控雷达的人员的主要任务是监视地面上的敌情。在机载空中警报控制系统上，武器主管可随时观看空域视图。而联合监视目标攻击雷达系统监控空中来敌的能力极其有限，不像机载空中警报控制系统可以掌控数百英里内的一草一木。机载空中警报控制系统是一个安全的平台，而联合监视目标攻击雷达系统则不啻为航行于空中的一个巨型运动靶子。其飞行航线较低，易于预测，还会产生大量的电信号，易被敌军探测接收。按照我们的判断，以机载空中警报控制系统作为类比对象，误导了设计团队的成员，使得他们没有在自我防卫这方面投入足够充分的注意力。
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