【黑天鹅电影段落摘抄】NASIM NICOLAS TALEV 《黑天鹅》亮点节选感悟(2)

最后一次回忆的事件，并且是在毫无意识的情况下，每次重新回忆就会改写一次故事。

为了自己的利益，我们有太多方式解释过去的事件。

叙述缺陷。

因为在赌博时，强迫性赌徒感觉在随机数字中看到了他们认为有确定模式的东西，这表明了知识与随机性之间的关系。这还让我们看到我们称为“知识”（我称为叙述）的东西在某些方面是有缺陷的。

第一个问题是信息的获得是有代价的。

第二个问题是信息的储存也是有代价的，就像纽约的房地产一样。文字或符号表述得越有条理，越不具随机性，越符合一定模式，这种表述就越容易被大脑储存或者被写进一本书里，好让你的后人在某一天读到。

第三个问题是信息的处理和提取是有代价的。

你如何摆脱持续的痛苦呢？

不要试图刻意不去想它——这几乎一定会带来反作用。

更合适的解决办法是更多地看到事件不可避免的部分。

嗨，事情一定会发生的，老放不下是无济于事的。

病人每天花15分钟写下白天的烦恼真的会感觉好得多。

你对于没能避免一些事情的内疚感会减轻，因为事情看上去不可避免。

如果你在一个充满随机性的行业工作，你很可能经常因一些不好的结果痛苦地对过去的行为不断地复盘。

在这种情况下，最起码你可以写日记。

无限精确的错误

每当市场有所变动，新闻媒体总感到有义务给出“原因”。

美国国债价格是全天不断波动的，所以这根本没什么特别的。

但涨和跌，新闻都可以给出同样原因。

人们提出一个原因，好让你接受一则新闻，同时让事情看上去更具体。某个候选人在竞选失败后，你会获得这样的“解释”：选民不高兴。只要你想得出来，任何原因都行。媒体则通过他们的事实检验军团把这个过程变得“彻底”，似乎他们是在犯追求无限精确的错误（而不是接受正确的近似，就像寓言作家那样）。

过度寻找原因的问题不在于记者，而在于大众。

没有人会花1美元购买某个无聊的大学讲座的抽象统计学讲义。

我们喜欢听故事，而这并没有什么错，只不过我们应该更彻底地审视故事是否严重扭曲了事实。

报纸努力发现完美的事实，但用一种试图表现出因果关系（以及知识）的方式叙述。

但我们没有理由只说记者。研究叙述问题的学者们也在做同样的事，只是他们用正式的语言把它粉饰起来了。

抽象的统计信息对我们的影响还不如奇闻逸事，不论提供信息的人是怎样的资深人士。

没有关于你遇到的某个人的其他信息的情况下，你习惯于把国籍和背景当作他的突出特性。

人们习惯于用“国家身份”的理由自欺，《科学》杂志上的一篇由65名作者撰写的突破性论文则显示这种理由完全是假想的。（“国家特性”对电影来说或许是不错的，尤其是战争题材，但它们是柏拉图化的观念，没有任何经验价值，而英国人和非英国人都错误地相信英国人具有“英国气质”。）

从经验主义的角度讲，性别、社会阶层和职业对人们行为的影响比国籍更明显。（一名瑞典男性与一名多哥男性的相似性高于一名瑞典男性与一名瑞典女性的相似性，一名秘鲁哲学家与一名苏格兰哲学家的相似性高于一名秘鲁哲学家与一名秘鲁看门人的相似性，诸如此类。）

冷静的科学。

假如你认为科学是不受情感和认知扭曲影响的抽象学科，那么我有一些不同的看法。

经验主义研究者已经证明，科学家也容易犯叙述谬误，他们看重文章标题和引人注意的“漂亮”词句胜过更为重要的东西。

他们也是人，也会受情绪的影响。

这个问题的解决办法就是对科学研究进行后续分析：由一位资深研究者详细阅读全部文献，包括不那么热门的文章，然后进行综合分析。

整个追求知识的过程都基于先接受传统智慧、科学信仰，再用新的反直觉证据把它们打碎的模式，不论是微观层面（所有科学发现的目标都是发现微观黑天鹅现象），还是宏观层面（比如爱因斯坦的相对论）。

或许科学家所做的事就是嘲笑他们的前辈，但大部分人都没有意识到某个人在不久的未来也会嘲笑他们的信念。

黑天鹅盲点。

关于对黑天鹅现象的认识矛盾，一个问题是：为什么我们的大脑过度担心某些黑天鹅现象，主题却是我们通常忽视黑天鹅现象？

答案是有两种稀有事件：

1.叙述中的黑天鹅现象，即那些现在被人们谈到并且很可能从电视上听到的黑天鹅现象；

2.无人提及的黑天鹅现象，因为它们不符合任何模式，在公共场合谈论它们会让你觉得羞愧，因为它们看上去不合理。我可以非常肯定地说，第一种黑天鹅现象的发生概率被高估了，而第二种的被严重低估了，这是完全符合人的心理的。

实际上，彩票购买者高估了赢钱的可能性，因为他们想象了一个可观的报酬。

他们对概率是如此无知，以至于他们对待千分之一与百万分之一概率的方式几乎完全一样。

人们“对可能发生的小损失有进行保险的偏好”，却容易忽视那些不那么可能发生但影响大得多的损失。

当受试者参加一系列实验时，如果他们在实验中自己发现而不是被告知事件概率，他们会低估小概率结果的概率。

如果你从一个装着很少红球和很多黑球的盒子里拿球，并且你不知道二者的比例，你很可能低估红球的数量。

只有在你知道它们的比例——比如3%的球是红球的情况下，你才会在决策中高估取出红球的可能性。

我们从重复中学习，但忽略了从未发生过的事件。

不可重复的事件在发生之前无人了解，在发生之后则被过度考虑（只是一时）。

某个黑天鹅事件（比如2001年9月11日的恐怖袭击事件）发生后，人们会预期它将再次发生，而实际上其再发生的概率已经降低了。

我们喜欢考虑具体和已知的黑天鹅现象，但实际上随机性的本质在于其抽象性。

经济中的冒险行为符合如下特征：稳定、没有危机以及自大，其减弱了人们对可能发生的问题的认识。

然后危机发生了，使人们感到震惊并害怕投资。

火鸡问题可以推广到所有“喂你的那只手也可能是拧断你脖子的那只手”的情况。

随着友好喂食次数的增加，它的信心也提升了，虽然被屠杀的危险越来越近，它却感到越来越安全。

想一想，当危险最大时，安全感却达到最大值！但真正的问题比这更具有普遍性，它直指经验知识本身：某种东西在过去一直起作用，直到它出乎意料地不再起作用。而我们从过去获得的知识实际上顶多是无关痛痒或虚假的知识，甚至是危险的误导。