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| 編輯推薦： |
★复杂性系统科学家，圣塔菲研究所教授斯科特佩奇重磅作品。
★复杂性科学使得团队永远产生红利，面对复杂任务的团队成员永远有利可图，带来1 1 13的效益。
★奈飞、苹果、国际货币基金组织、NASA、谷歌等，以多样性为旗帜，采用的团队构建法。
★中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心主任石勇、南京航空航天大学经济与管理学院教授刘思峰、中国人民大学信息学院教授陈禹、中国社会科学院数量经济与技术经济研究所所长李平、中国政法大学教授、博士生导师侯佳儒、邱昭良、采铜等力荐！
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| 內容簡介： |
复杂性科学专家写给管理者的书，作者斯科特佩奇与《规模》作者韦斯特是在圣塔菲研究所研究复杂性科学的同侪，韦斯特偏向于研究自然界与城市增长中的复杂现象，佩奇则研究组织中的复杂现象。
复杂性科学讨论了很多非线性问题，简而言之，10个人的工作成果不等于10个人工作量的总和，事物规模的扩大不可能用一个公式来表述。
现代社会中的大量工作都不是简单重复的叠加，比如设计师、文案、律师、医生、投资专家、科研人员做的工作。这些团队的成果不是1 1=2。佩奇发现，解决复杂性问题的团队的成就，往往取决于团队成员的多样性，特别是在知识结构与认知层面的多样性，而这种多样性如果配合得当，可以带来远远超过1 1=2的效益，这部分超出的效益被他称为多样性红利。
为了解释这些效益，并评估、衡量这些效益，作者在书中使用了一些思维模型，并引入了大量企业的成功案例。包括奈飞、苹果、国际货币基金组织、NASA、谷歌在内的组织，实际上也以多样性为旗帜，并且在一定程度上使用了佩奇的方法。
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| 關於作者： |
作者
斯科特佩奇
复杂性系统科学家，现任圣塔菲研究所教授，从事复杂系统、政治科学与经济学的研究。
1985年获得密歇根大学数学专业学士学位，1988年获得威斯康辛大学数学硕士学位，1990年获得西北大学凯洛格商学院管理经济学硕士学位。1993年获得西北大学凯洛格商学院管理经济学和决策科学博士学位。
之后，他先后在加州大学洛杉矶分校、艾奥瓦大学、密歇根大学、圣塔菲研究所任教，并获得了复杂性系统与政治科学，以及经济学的教授头衔。他所研究的领域对于军工、政治、社会都有深刻意义，目前正在与美国国防高级研究计划局（DARPA）开展车辆设计众包研究，并为美国情报高级研究计划局（IARPA）做预测信息整合项目研究。他本人还在为谷歌、国际货币基金组织、美国空军、克莱斯勒、梅赛德斯奔驰、江森智控等公司开展多样性人才整合的培训。
佩奇以对社会科学的多样性和复杂性的研究和建模而闻名，他的研究领域涉及经济学、政治学、计算机科学、管理学、物理学城市规划、工程学和历史学等。
他曾经获得过多项奖项，包括2001~2006年生物复杂性项目的SLUCE奖，以及2013年的古根海姆奖。
译者
唐伟
研究员，南京航空航天大学管理科学与工程专业博士研究生。致力于复杂装备研制管理、灰色系统理论、组织激励分配等方向的研究工作。著有《种下股权的苹果树：56大股权场景实操》，译有《灰度决策：如何处理复杂、棘手、高风险的难题》。
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| 目錄：
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中文版赞誉
赞誉
译者序
序言
第1章 多样性红利：概念 ┆1
复杂问题的多样性红利 ┆3
复杂性和红利 ┆5
题外话：约翰弥尔顿和信息与知识过载 ┆10
身份和认知多样性 ┆11
工具箱模型的启示 ┆14
投资组合类比 ┆15
奈飞大奖 ┆18
多样性红利的条件 ┆23
日常红利 ┆32
答案就是多样性 ┆34
第2章 认知能力 ┆36
信息 ┆40
知识 ┆41
启发法或手段 ┆41
表示法：视角和分类 ┆43
心理模型和框架 ┆47
集合有能力的团队 ┆49
第3章 多样性红利：逻辑 ┆50
预测性任务 ┆52
创造性任务 ┆65
解决问题 ┆76
科学研究：表示法 模型 ┆86
创新：{创造，问题解决} 预测 ┆89
知识整合 ┆91
策略博弈 ┆94
多种任务的商业案例 ┆98
特定领域红利 ┆100
本章小结 ┆107
第4章 身份多样性 ┆109
初步认识身份 ┆112
冰山 ┆114
木质结构房屋 ┆116
云层 ┆117
将身份和认知多样性相联 ┆118
任务中基于身份的认知差异 ┆125
第5章 现实中的多样性红利 ┆135
从高层来的观点 ┆137
因果关系谜题 ┆139
50年的研究 ┆143
团队，团队，团队 ┆146
团队获胜 ┆150
多样性和团队表现 ┆150
本章小结 ┆154
第6章 商业中的多样性红利 ┆155
对多样性红利逐渐增长的信念 ┆158
组织和身份多样性红利 ┆159
身份和能力 ┆163
道德和人口统计学论点 ┆163
多样性红利的特殊力量 ┆165
盈亏思考 ┆167
人和利润 ┆169
商业案例 ┆173
华尔街的多样性和包容性 ┆174
本章小结 ┆177
第7章 实际运用：D&T D&I ┆178
我们在谈论的是实际成果 ┆180
尽可能规避偏见 ┆182
偏见累计 ┆184
包容性文化 ┆185
个体和团队分析工具 ┆187
本章小结 ┆189
评述 什么是组织多样性的真正价值：向我们的假设发问 ┆192
附录 多样性预测定理 ┆211
注释 ┆214
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| 內容試閱：
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前言
中文版赞誉
（以下推荐语以姓氏笔画顺序排序）
优秀团队的力量来自成员知识结构的最优配置。《多样性红利》揭示了一个基本原理，即团队知识结构的最优配置起于团队中个人长处的互补，它带来的多样性红利使得团队成员各尽所能、相互协作，达到团队能力最优。该书将为包括初创企业在内的各类组织提供组建团队的有效方法。
石勇 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心主任
世界不是非黑即白的，大多数事物处于灰色状态，灰色中又分为深灰、浅灰等，这样也就描述和呈现出纷繁多元的世界。多样性的不同组合情况如同灰色的渐变状态，会激发创新动力，释放人的活力。在日趋复杂的现代社会分工中，我们不能再以传统的线性方式计算劳动产出结果。多样性的人才集合的专业团队，必然会带来绩效成果的涌现，本书则用复杂研究方法揭示了多样性带来红利涌现的深层次逻辑。相信这本书会给你带来启迪。
刘思峰 南京航空航天大学经济与管理学院教授、
博士生导师、灰色系统研究所所长
我从事的航天事业是高技术、高风险的事业。每一次发射前，航天人都充满信心，但谁都不能保证一定圆满成功。本书提出的多样性红利理论阐述清晰、优点众多、应用广阔，在航天这种复杂度极高的领域中更能发挥作用。如果说系统工程理论是将复杂的工程分解为一个个相对简单的层级来个个击破，那么多样性就是个个击破时的最佳方法。无论是人才队伍培养，还是工程方案编制，只要将多样性红利发挥到极致，就能获得最优的设计方案，就能充分识别并化解任务风险，从而取得最终的圆满成功！
译者独具慧眼，诚心译著，功德无量。读者有幸以飨，不虚一读，定有裨益！
刘彤杰 国家国防科技工业局探月与航天工程中心副主任
多样性的内容十分丰富，观察主体的多样性、视角的多样性、层次的多样性、时间尺度和路径的多样性都是可以展开的议题。就本书而言，理论研究和实际需求的多样性就是一个很有创意的切入点。这使我饶有兴趣地反复阅读了多遍。由此我想到了一个值得关注的问题：理论研究和社会实践的关系。既要避免泛泛的空谈，又要防止近视的利益驱动，确实不大容易。在这方面，本书是一个成功的范例，值得学习。因此我大力推荐本书，希望它能够为我国的学术界和企业界提供有益的思考。
陈禹 中国人民大学信息学院教授、
国家发展研究院信息社会50人论坛与中国信息经济学会成员
多样性是创新生态的重要特征，多样性在激发创新活力方面的作用已经得到普遍认可，但它在现实层面如何体现仍有待研究。本书对多样性的现实转化进行了有益的探索，对于创新的理论研究、政策制定和微观管理均有借鉴价值。
李平 中国社会科学院数量经济与技术经济研究所所长
随着人工智能技术的迅猛发展和自动化革命的到来，企业管理正在经历一次范式革命。在这个历程中，招募多样化的人才，组建多样化的团队，并搭建包容性的环境，获得多样性红利，不再是一种理念，已经在包括谷歌、苹果、微软等在内的众多优秀公司中成了现实。但是，你的组织是否需要多样性？哪些任务适合多样性团队？如何获得多样性红利？许多人并没有思考过这些问题。作为复杂性科学的研究干将，美国密歇根大学教授斯科特佩奇基于翔实的数据和众多跨领域的研究成果，对这些问题给出了令人信服的答案。细品此书，你会找到开启新时代管理范式的金钥匙。
邱昭良 管理学博士、北京学而管理咨询有限公司总裁
作为创始人的团队，尤其是在今天产业互联网、工业互联网浪潮到来之时，和由清一色技术出身的成员组成的移动互联网创业团队相比，团队基因会有很大不同。如今的团队不仅需要一流的技术人才，也需要有行业积淀的专业人才，还需要懂得to B销售方法和能处理政府关系的人才。复合型团队、跨行业精英更容易获得财务和商业上的成功。《多样性红利》这本书，从理论和实践上，把如何从多样性当中获得红利以及获得红利的原因阐述得非常详细。当世界按照熵增的原理变得越来越复杂之时，多样性最需要的却是包容和简单通透的心。
张利 凯辉智慧能源基金合伙人
从知识的多样性到能力的多样性，从个体的多样性到团队的多样性，这本书告诉我们，告别单一、拥抱多样，是非常好的成功策略。
采铜 心理学博士、畅销书《精进》系列作者
哲学家莱布尼茨认为世界上没有两片相似的树叶，多样性是客观存在的，组织可以通过外部输入来增加多样性，组织内部也充满有待发掘的多样性及各种可能性红利。对于差异，人们以往更关注的是排斥、对立、冲突等层面的消极视角，但佩奇提出的多样性红利恰恰是从转换思维模式，重新审视差异性和多样性开始的，以一种积极、开放、坦然、希望的视角，在差异中寻找创新契机，在冲突和对立中寻找创造红利的可能，多样性被视为有待发觉的资源。
侯佳儒 中国政法大学教授、博士生导师
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