第8章 做个“淘金者”
如果给你两个选择，而你只能识别其中一个，那就选择可以识别的那一个；如果你了解一个以上的选择，那就选择你最容易确认的那个。
在不能重新选择已拒绝过的选择时，着重考虑有效选择中的37%，然后挑选下一个最好的选择，你将有1/3的机会作出最佳选择。
澳大利亚作家爱德华·戴森（Edward Dyson）的著名短片小说《金色小屋》（The Golden Shanty）中讲述了一个故事。一家酒吧附近发现了一座金矿，但酒吧老板并不知道自己竟然拥有了一大笔财富。矿工意识到酒吧的墙砖是用含金黏土制成的，于是开始偷酒吧的墙砖。直到酒吧老板偶然打破了一块墙砖，看到里面闪耀的金光，才知道到底发生了什么事。
那些矿工能够发现金砖，显然是因为他们擦亮了眼睛。不过，大多数矿工淘金的方法是盲目地从河床收集岩石、石块和碎石，将它们置于淘盘中，不断用水冲洗将金子从中分离出来。
经验丰富的淘金者还会采用另一种方法，这种方法也是世界各地的矿业公司所采用的，即远远地观察可能含有丰富矿脉的地表结构。
以前的淘金者在探索的道路上走得相当成功，在几年之内就找到了一些金矿，其中一个在索法拉省，离我在澳大利亚居住的地方不远。如今，你在索法拉附近地区唯一能发现的黄金就是在巴瑟斯特附近出售的“索法拉黄金”冰激凌。它是香草冰激凌和数块蜂窝状脆皮的完美组合。当我向我的小孙子推荐这款冰激凌时，他利用旧时代的勘探技术挑选出了他喜欢的蜂窝脆皮，以下是他的步骤：
首先，他挑出了表面的一小块脆皮；然后，用勺子戳附近的冰激凌，以便找到更多；最后，他意识到，有一种可能是大部分的脆皮沉到了最底层，他所需要做的就是在冰激凌下挖出一大堆脆皮。
每天，在可能吞没我们的、堆积如山的复杂数据中进行信息挖掘时，我们同样可以采用淘金者使用的方法。
首先，我们可以寻找表面的金块和宝石——这是很容易识别的，是绕过问题复杂性的简单决策规则。
其次，当我们需要考虑复杂性时，我们可以收集所有相关材料，在脑海中像淘金一样把所有信息淘洗一遍，直到我们的思维模式开始形成，金子开始析出。我们的助手就是经典决策理论，这一理论为我们提供了制定决策的规则，其依据就是模式的出现和宝贵信息的收集。
最后，我们可以退后一步置身事外，在未经分类排序的大量数据中寻找模式。利用数据挖掘这样的现代科学可以揭示其中的一些趋势和模式，当需要作出决定时，这些模式可以帮助我们找到金子。但是要当心，其他模式可能包含“假黄金”（黄铜矿）——第一眼看上去十分可靠，但仔细审查后证实是毫无价值的东西。有时候我们能够在拉姆齐定理的帮助下区分有意义的和毫无意义的。但是通常情况下，我们仍然要依靠我们的直觉和判断。
经典决策理论：经典决策理论的主题分为“规范”，即如何合理制定决策的理论和“描述”，即实际过程中如何制定决策。其内容包含了经济学（采购和投资决策），政治学（投票和集体决策），心理学（我们是如何做出决策的）和哲学（制定决策所必须具备的条件是什么）。
10大简单规则
我最喜欢的漫画镜头之一，是一位愤怒的丈夫对妻子说：“我认为，你觉得你无所不知。如果我说错了，你告诉我。”
如果我们真的无所不知，那我们就总是可以从现有的数据中得到最佳结论。我们考虑所有的事实，权衡所有的选择，考察它们的利弊，并得出最佳行动路线。
这是本杰明 ·富兰克林在他的“道德代数”里试图完成的，他给英国化学家约瑟夫 ·普利斯特里（Joseph Priestley）的信中这样叙述：
我的方法是将一张纸用一条线分成两栏，一列的标题为支持，另一列的标题为反对。之后，经过三四天的考虑，我在不同的标题下简短地记录各种不同动机，即我在不同的时间里想到的支持和反对的理由。当我最终把它们放在一起时，我努力权衡它们各自的重要性，如果我在两边各发现一个理由，而它们看上去是等效的，我就把它们剔除掉。如果我找到两个反对的理由和三个支持的理由是等效的，我就剔除这五个理由。经过一段时间，我就可以找到平衡点。
富兰克林的方法背后隐藏的假设是，有更多的信息，就会有更好的决策。如果他发现少量信息往往会导致更准确的决定，可能会感到无比惊讶。
少即是多
德国心理学家歌德 ·吉仁泽（ Gerd Gigerenzer）对“少即是多”假设进行了研究。吉仁泽和他的同事丹尼尔 ·戈德斯坦（ Daniel Goldstein）询问芝加哥大学的学生，圣迭戈和圣安东尼奥两座城市，哪座城市的居民更多。只有 62%的学生选择了圣迭戈这个正确的答案。但是，当研究人员要求德国慕尼黑大学的学生回答同样的问题时，所有的学生都给出了正确的答案。
他们能答对的原因是，他们比美国学生掌握的信息更少。研究人员发现，大部分德国学生只听说过圣迭戈，很少有人听说过圣安东尼奥。由于没有别的好办法，他们认为，他们曾经听说过的城市可能有更多的居民。
德国学生单凭经验得到结论。这种情况中的规则是：如果给你两个选择，而你只知道一个，那么选择你知道的那一个。这个规则在技术上被称为“启发式”——根据有限的资料或在有限的时间内作出正确决定的一个或一套简单规则。
吉仁泽认为，人类使用启发式过于频繁，以至于我们应该给人类冠以“启发式人”（Homo heuristicus，相对于智人、经济人等说法）的称号。吉仁泽和他的同事们认为，即使有堆积如山的信息，“启发式人”也往往能够通过将精力集中在真正的金子上，而不是在一大堆垃圾上，来展示他们的“无所不知”。
启发式：启发式是指根据有限的资料或在有限的时间内，做出正确决定的一个或一套简单规则。
富兰克林作决策的方法是启发式的，但这是一个相当复杂的方法。现代与富兰克林的方法类似的是力场分析，这是心理学家和商业顾问帮助人们理解和实现变革的一种工具。
辅导员或治疗师为了鼓励那些希望生活发生变化的人们准备了一个两栏的“力场图”，一边是动力而另一边是阻力，画上指向相反方向的箭头，箭头长度代表该力量的大小。
利用这样的一个图表，很容易看出其中的主要问题在哪里。再仔细分析，有时可以发现，真正的问题已经完全不存在了。
有些愿意减肥的人，可能会将运动、压力、食品等列为主要因素，却将“舒适饮食”这一可能最重要的因素置于脑海之外，直到治疗师询问是否应将其列入名单之内。
从这个意义上说，与其说力场分析是一种行动工具，还不如说它是帮助人们自省的工具。当涉及人生很多必须要作出的行动选择时，最近的研究表明，简单的启发式往往是有帮助的。
力场分析：力场分析基于以下想法：通过两组对立力的互动维持平衡——即企图推进变革的力量（动力）和企图维持现状的力量（阻力）。
事实上，有时简单的启发式甚至可能比复杂的方法更好。在上面的例子中，美国学生比德国学生掌握的信息更多。在研究中，几乎所有的美国学生都听说过圣安东尼奥。他们大多数都知道圣安东尼奥位于哪里，许多人从自己的途径获取了其他的信息片断。他们可能已经把这方面的资料放入支持和反对列，或列在力场里，但令人怀疑的是这是否会大大改善他们的表现。不过，这肯定不会帮他们将表现提高 到德国学生的水平，这些德国学生因信息缺乏而获益。
德国人使用的可识别的线索，不是我们在谈到决策时能够使用的唯一一个简单启发式。吉仁泽和他的同事们一共归纳了 10种启发式，其中有许多我们在日常生活中已经使用了，而有些是我们可以更好地利用的。我详细介绍了其中 5个，用于提供简单的策略，以帮助人们解决生活中的复杂问题。另外 5个只简单介绍。
1. 识别
如果给你两个选择，而你只能识别其中一个，那就选择可以识别的那一个。
正如我几年前在曼谷迷路时所发现的一样，启发式识别在我们存在一定无知度的情况下效果最好。
我不会讲泰国话，我也不记得我的饭店或其所在街道的名字，所以我遇到了一个相当大的麻烦。幸运的是，我和妻子花了颇多时间在市区行走，我记住了几个主要街道的名称，因为这些是我们经常经过的。我们在所在地区来回奔波，最终找到了我们记得的那些名称中的一个。沿着这条街散步，我很快就找到了我能识别的另一个名字，加上我建立的方向感，我们安全地回到了酒店。
如果我不记得我曾见过的任何名称，我可能会完全迷路。不过，如果我记得我们曾走过的每一个街道名称，我会一直处在等效的信息拥挤之中，因为我不知道在缺乏其他资料的情况下要选择哪一个。由于部分的无知，即仅仅记住了我们看到次数最多的街道名称，我在解决困境的过程中获得成功。
……
展开
——王煜全 海银资本合伙人，互联网研究专家
群体到底是能够产生智慧，还是乌合之众？其背后的原理是什么？蜂群、蚂蚁和蝗虫的行为对理解人的群体行为有什么启示？本书结合了对动物行为的观察和简明的数学方法，揭示了群体行为背后的一些原理，并给出了在相关场景下（如紧急逃生时）应如何做才是优化的选择。
——陈文光 清华大学计算机科学与技术系副主任、教授
复杂的现象可以用简洁的规则刻画，群体的智慧源于个体的简单决策和参与。从某种程度上说，该书和《乌合之众》并不冲突，它们各自描绘了复杂的社会群体行为的不同侧面。
—— 袁晓如 北京大学信息科学技术学院信息科学中心副主任
我相信历史的细节甚至某些宏观进程是无法预测的，但带有自组织机制的集体行为，例如群体的智慧，是可以在统计意义上预测的。也许有一天，虽然我们不能预测类似2008年金融风暴来临的具体日期，但我们能够大致预测它会到来。这是复杂性科学能给我们带来的最大的福利。
——李淼 中国科学院物理研究所研究员
本书所展现的，是还原论的力不从心和系统论的优美从容。孕育于群体中的力量和智慧，是本世纪想要成功的每一个科学家、企业家和政治家必须学会的。
——周涛 电子科技大学教授、互联网科学中心主任
《完美的群体》一书完美地揭示了群体智能和简单决策规则的力量。
——歌德·吉仁泽 马普人类发展研究所所长
非常高兴能够读到本书，这是一本基于以往伟大思想而创作的作品，它推陈出新、敢于质疑，同时又通俗易懂。
——斯科特·库珀 麻省理工研究员，《猎酷》的合作者