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『簡體書』反常识

書城自編碼： 3406512
分類：簡體書→大陸圖書→管理→战略管理
作者： [澳大利亚]邓肯?，J.瓦茨[Duncan J.，Watts
國際書號(ISBN)： 9787536495418
出版社： 四川科技出版社
出版日期： 2019-09-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 94.4

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編輯推薦：
l 小世界网络之父、微软研究院首席科学家邓肯瓦茨颠覆式新作。
l 畅销书《重塑》作者、电子科技大学教授吕琳媛倾情翻译，全景式还原原著。
l 你对世界的理解正在阻碍你对世界的进一步理解。一本书讲透常识带来的4大误区和反常识带来的3大红利，揭示反常识思维的3大定律，助你跳出常识陷阱，优化你的工作与生活。如果你同意这本书的所有观点，你压根没看懂这本书。
l 无论是商界大咖，还是政界领导者，或是市场营销人员乃至我们每一个普通人，每天都会做出很多决策与选择，《反常识》这本书对你做出正确的决策与选择具有重要的启示意义。在今天这个时时都会被重构的商业世界，只有做到反常识，才能先人一步享受未来红利。
l 科学家、商业大咖、知名媒体人集体力荐！上海大学副校长汪小帆，科学作家、得到App精英日课专栏作者万维钢，场景实验室创始人吴声专文作序推荐！香港城市大学讲座教授、北京大学长江讲座教授陈关荣，苇草智库创始合伙人段永朝，猎豹移动董事长兼CEO傅盛， 微软加速器（北京）前首席执行官、MA Club企业创新生态联盟首席生态官檀林，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园创始人张江一致强荐。
內容簡介：
l你是否认为：
请社会名人做广告效果胜于普通人；
专家对未来事件的预测比外行人可靠；
加薪能提高员工的绩效；
从历史中学到的经验可以预测未来；
《蒙娜丽莎》之所以出名，是因为它具有成为《蒙娜丽莎》的所有特性，而非其他；
如果你认为这些都是显而易见的常识问题，那么，你可能掉进了常识思维的陷阱。
l 你是否认为：
请社会名人做广告效果胜于普通人；
专家对未来事件的预测比外行人可靠；
加薪能提高员工的绩效；
从历史中学到的经验可以预测未来；
《蒙娜丽莎》之所以出名，是因为它具有成为《蒙娜丽莎》的所有特性，而非其他；

如果你认为这些都是显而易见的常识问题，那么，你可能掉进了常识思维的陷阱。

l 《反常识》是小世界网络之父、微软研究院首席科学家邓肯瓦茨的颠覆式新作，他根据*的网络科学研究，以及商业、政治和日常生活中比比皆是、内容翔实的决策案例，揭晓常识带来的4大误区和反常识带来的3大红利，并教授我们学会用反常识思维认识并应对这个复杂的世界，跳出常识陷阱，优化你的工作与生活。
l 邓肯瓦茨以互联网为望远镜，探索社会运行的规律，明确界定了哪些事情适合用常识来判断和解决，哪些事情适合用反常识来处理。并揭示了反常识思维的3大定律人生赢家都是概率赢家、搜索者胜过规划者、流行=大量的普通影响者 偶然的超级影响者，助你先人一步享受未来红利。
關於作者：
邓肯J. 瓦茨
l 小世界网络之父，网络科学奠基人之一。雅虎研究院和微软研究院首席科学家。哥伦比亚大学教授，影响全世界的康奈尔大学A.D.怀特博文讲座教授。宾夕法尼亚大学工程学院、传播学院和沃顿商学院教授，横跨工程学、商学、社会科学三大领域。
吕琳媛
l 电子科技大学教授，国家优秀青年科学基金获得者，主要从事网络信息挖掘与社会经济复杂性方面的研究，入选2018年《麻省理工科技评论》中国35岁以下科技创新35人。
目錄：
序 一 人生并非显而易见
汪小帆|上海大学副校长
序 二 别用常识理解复杂世界
万维钢|科学作家、得到App精英日课专栏作者
序 三 以思维之反应对商业进化
吴声|场景实验室创始人
序 四 走出常识陷阱
吕琳媛|电子科技大学教授
前 言常识思维 vs 反常识思维，一切并非显而易见
引 言常识思维常常让我们犯错

PART 1常识思维带来的四大误区
1 用常识解释个体行为产生的误区
是什么因素导致器官捐献率如此不同
被忽略的默认选项
理性选择其实是偏好选择
到处都是看不见的大猩猩
注重相关性，而非因果性
填充想象，人类思考的本质
2 用常识解释集体行为产生的误区
逃不出的循环论证的怪圈
微观- 宏观问题，缺失的底层解释
格兰诺维特的暴动模型
累积优势，足以引发蝴蝶效应
实验社会学：代表性个体的影响力悖论
3 用常识解释意见领袖影响力产生的误区
六度分隔，我们都活在小世界中
米尔格拉姆的悖论
影响者，只代表社会与层级关系
社会感染= 偶然的影响者 大量易受影响者
社会名人的影响力真有我们想象的那么大吗
普通影响者完胜金 卡戴珊
再遇循环论证
4 用常识解释历史事件产生的误区
历史只有一次，但可以重演
取样偏差，让我们得到想要的结果
后见之明，人人都是事后诸葛亮
正在发生的历史无法讲述
不到最后永不结束
能讲出好故事的就是赢家

PART 2反常识思维带来的三大红利
5 从常识思维到反常识思维
拉普拉斯妖，无法预测复杂系统
不确定的未来：只能预测概率，而非准确性
做重要事件的预测和预测准确同样重要
黑天鹅事件根本不能预测
常识思维无法帮助我们应对复杂世界
6 常识让你先预测，但你应该快速反应
我们能预测的，往往是模式固定的事件
市场、民调和模型，效果无差的预测方式
学会对自己的预测进行跟踪记录
与其靠历史数据预测未来，不如专注当下
伟大的预测源于不可预知的远见
建立灵活性，应对不确定性的关键
从预测到迅速反应
7 常识让你先规划，但你应该不断试错
Zara的常识战略
水桶测试、鲱鱼策略和众包策略，不断量化与反应
做规划，不如多量化
不只是量化，还要多实验
现场实验，一个内嵌的持续性试错过程
应用局部知识，棘手问题的解决思路
自助法，从实际事件中提炼的有效解决法
从规划者到搜索者
8 常识让你追求结果，但你应该系统思考
我们常常忽略偶然性对结果的决定性作用
否定组织中的光环效应
摈弃个人成功中的运气成分
打破马太效应：能力是能力，成功是成功
是拯救公司的神话，还是被过誉的领导者
公正社会，将偶然性降到最低
对抗系统性风险，每一个社会成员的责任
没有一个人可以置身社会系统之外

结 语 反常识思维，复杂世界的终极应对工具
致 谢
注 释
內容試閱：
别用常识理解复杂世界
万维钢
科学作家、得到App精英日课专栏作者
如果一位物理学家谈论物理，哪怕他只是用大家都能听懂的语言做科普，外行一般也不太敢提出质疑。众所周知，物理学是一门非常专业的尖端科学，没经过多年训练的人对其胡乱发表见解只能闹笑话；但当一位社会学家谈论社会问题时，哪怕他旁征博引了好多东西方先贤的经典理论，别人还是可以毫无压力地批评他。无论专家怎么说，每一位出租车司机都认为自己知道汽油涨价是怎么一回事；每一位网友都认为反腐败的出路是明摆着的；每一位球迷都认为，如果从未从事过足球行业的韦迪都能当中国足球协会的主席，那么他们也能当。
这也许怪不得大众。实践表明，在像政治学这样的软科学领域，其专家的实用程度很可能并不显著高于普通人。1984 年，伯克利大学心理学家菲利普泰特洛克（Philip Tetlock）做了一个影响深远的研究。他调查了284 个专门以预测政治、经济趋势为职业的政治学家、智囊团和外交官，向他们提出各种预测问题，比如戈尔巴乔夫有没有可能因政变而下台。泰特洛克要求专家对其中的大多数问题，比如某个国家的未来政治自由状况，提供出现三种可能性（保持现状、加强或者减弱）的概率。这个研究做了20 年，一直等到当年预测的事情全部水落石出。到2003 年，泰特洛克总结了这些专家给出的答案，但结果发现他们的总成绩还不如索性把每个问题的三种可能性都均等地设为33%。也就是说，专家的预测水平还比不上直接掷骰子的方法。更具讽刺意味的是，这些专家对自己专业领域的预测得分居然比专业外的领域更差。
《纽约客》在评论泰特洛克根据这项研究写的《专家的政治判断》（Expert Political Judgement）一书时，对专家的看法相当悲观，最后得出的结论居然是：我们还是自己思考算了 。尽管泰特洛克的研究显示，专家的得分其实还是比普通人略高一点儿。
社会科学并非无路可走，它可能正处于大发展的前夜。邓肯J. 瓦茨的这本新书《反常识》提出，社会科学的发展方向应该是像硬科学一样，依靠实验和数据。传统专家的预测之所以不行，是因为他们依赖的很多直观常识其实是一厢情愿的想当然。事实上，哪怕一个最简陋的统计模型，也能比专家预测得好。瓦茨这个说法并不新颖，因为已经有越来越多的人呼吁把数理方法作为社会科学研究的主要方法来运用，而且这个方法正在成为主流。现在大概很少有人在论文里拿100 年前的所谓经典说事了。此书的最大新意在于，因为瓦茨同时在雅虎研究院研究社交网络，所以他在书中描述了几个亲自参与的有趣研究。
谈起社交网络，很多人会立即想到马尔科姆格拉德威尔（Malcolm Gladwell 的《引爆点》（The Tipping Point）。这本书提出，要想一件东西在人群中流行开来，需要某些特别有影响力的关键人物在其中推波助澜。这些关键人物是社交网络中的节点，是普罗大众中的意见领袖。正是因为他们的存在，我们才可能实现把地球上任意两个人用不多于6 个人相互联系起来，也就是所谓的六度分隔理论。根据这个理论，扩大产品知名度的最好办法是找名人做广告。名人在社交网站上说一句话，应该比普通人的口碑重要得多。有传闻说，在中国，有百万粉丝的名人发一条营销广告，可以获得1 000 元，其实这个数字还算是少的。美国女星金卡戴珊（Kim Kardashian）一条广告的价格是10 000 美元。
关键人物理论符合人们的思维常识。我们总是强调伟人对历史的推动，强调一小撮坏分子对社会秩序的破坏，强调明星对时尚潮流的引领，然而问题是，这个理论并没有获得大规模统计实验的支持。
在现实生活中，统计影响力非常困难，因为我们很难测量一个人是被谁影响的。现在各种社交网站的出现给这种测量提供了可能。比如Twitter的一个特别有利于研究的特点是，如果用户分享一个网址，这个网址的URL（统一资源定位符）会被缩短，自动形成一个唯一的代码。通过跟踪这些短代码，瓦茨与合作者就可以分析信息如何在Twitter 上扩散和传播。具体说来就是，如果有人发布了一条代码，而他的一个粉丝如果转发这条代码，那么这次转发就可以被视为一次可观测的影响。广告商的愿望是，希望信息能够这样一层接一层地转发和传播开来，形成所谓的Twitter 瀑布。然而，通过分析2009 年两个月之内160 万用户的7 400万条信息链，研究人员发现，98% 的信息根本就没有被推广传播。在这几千万条信息中，只有几十条被转发超过千次，而转发次数达到万次以上的只有一两条！我们平时看到的那些被反复转发的消息其实是特例中的特例。由此可见，想要通过社交网站成名，就好像买彩票中头奖一样困难。
那么，名人的影响力到底怎么样呢？瓦茨等人使用了一个巧妙的方法。他们使用统计模型，根据第一个月的数据把那些粉丝众多，并且成功引发了Twitter 瀑布的关键人物挑出来，然后观察他们在第二个月中的表现。结果相当出人意料：这些人在第二个月再次引发瀑布的可能性相当随机。平均而言，名人的确比一般人更容易让一条消息被广泛传播，但这个能力的实际效果起伏极大，一点都不可靠。也许最好的营销方式不是拿大价钱请少数名人，而是批量雇用有一般影响力的人。
如果一个东西突然流行开来，我们的常识思维总是以为这个东西一定有特别出类拔萃之处，或者就是其幕后一定有推手；但Twitter 上的一项研究表明，所谓幕后推手其实并没有那么厉害。那么，为什么某些书能够畅销，某些电影能够卖座，某些音乐能够上榜呢？完全是因为它们出类拔萃吗？瓦茨参与的另一项研究表明，成功很可能主要是因为运气。

 

 

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