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反常识

出版时间: 2019-08-01
发布时间: 2020-09-10
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《反常识》内容简介

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。《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,他根据最新的网络科学研究,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。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。作者:邓肯·J.瓦茨,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。译者:吕琳媛,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”。

《反常识》章节目录
  • 序一 人生并非显而易见
  • 序二 别用“常识”理解复杂世界
  • 序三 以思维之“反”应对商业进化
  • 序四 走出常识陷阱
  • 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
  • 第一部分 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
  • 第二部分 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
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