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互联网防骗指南
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2019-05-13 08:33:20 互联网防骗指南

如何在互联网上防止被骗?如何保持相对清醒的头脑?

猎云网注:为什么现实中经常会出现这样一种情况:同样高知的两个人,根据同样的材料,会得出截然相反的观点?文章来源:人人都是产品经理,作者:郑卓然。

在舆论情绪化的今天,独立思考能力异常可贵。但对于大多数人来说,独立进行思考不是一件容易的事,并不是我们不具有这种能力,而是我们觉得思考那些问题与个人生活利益无关,所以通常懒得思考。

如果吸收过足够多的信息,不难发现:网上许多观点都经不起推敲、网上许多大V都在胡说八道、许多专家学者的想法都非常天真烂漫……

虽然我很少写个人成长类的文章(因为我感觉写多了容易变鸡汤文,想想是不是这样?),但由于最近没找到其他选题,所以想走心地聊聊这个话题:如何在互联网上防止被骗?如何保持相对清醒的头脑?

1

先想想这样一个问题:为什么现实中经常会出现这样一种情况,同样高知的两个人,根据同样的材料,会得出截然相反的观点?

如果你一时想不到具体的例子,就想想N年前关于“房价有没有到拐点”的争论,正反双方的代表人物都是高知人群,但根据同样的现实素材,得出了完全不同的观点,并且讨论得相当激烈。

如果刚刚那个例子太久远,就再想想营销领域的永恒话题:广告是科学还是技术?洗脑广告有没有用?4A有没有过时?总有比你聪明的人支持你的观点,也总有比你聪明的人反对你的观点。

这类争论绝大多数出现在人文社科的领域中,比如:经济、政治、文化、传播、营销等。原因不在于做预测的人水平不行或者智商太低,而在于现实过于复杂,蝴蝶效应无处不在,导致未来不可预测。这也导致人文社科类的规律、方法论,一定需要特定的适用条件。

从这个角度来讲,人文社科虽然名曰“社会科学”,但与“自然科学”完全不同:无法像数学物理一样,通过1+1推导出等于2,因为现实中影响因素太多,不可能一个个纳入计算。

想想“硬科学”中气象学的实践就知道了——天气预报永远不会100%准确,因为模型太过复杂。

所以,在人文社科中,观点是多元化的、流派化的;因此经常能听到什么芝加哥学派、法兰克福学派、奥地利学派等,这些观点与学派的分野,如果往深处说,就是意识形态的分歧了。

这些不同的观点,在不同的历史环境下,都能发挥作用;但如果你认为某一种观点、某一种方法论能够通吃全局,这种想法是幼稚的。

比如说:广告要追求创意,或者洗脑广告根本没用。

因此,我们要柔软,不要偏执。(但这并不是说偏执永远是弊大于利,“只有偏执狂才能生存”是有道理的,看你把偏执用在什么地方。)

2

前面说到了人文社科的观点是多元化,且拥有特定适用范围和适用条件的。

这也意味着:人文社科中的观点是能够被轻易被同时证明及证伪,但这些证明和证伪大多并没有太大意义。

在我看来,原因至少有两方面:第一是幸存者偏差,第二是对照实验条件。

第一,幸存者偏差大家都比较熟悉了,就是你所看到的现象,是已经被自然筛选过的现象。

比如:“创意型广告能够提升商品销量”这个命题,你可以举出各种案例来证明观点的正确性,那是因为被你看到的案例,已经通过结果筛选出来了,是一种幸存者偏差的状态。

你在证明时应该多想想,是不是有大量创意型广告不能提升商品销量,从而被你忽略了。

其实也就是说我们要有逆向思维,懂得举反例;这样你会发现在人文社科中,没有一种观点是绝对的。

第二,对照实验是证明一个观点、总结规律常用的手法,但由于人文社科的特殊性,对照实验几乎无法完美展开。

理科生通常会有些生物学思维,这里的生物学思维不是指大佬们常说的什么进化论之类的,而是指对照实验思维。上中学生物实验课的时候我们能知道,有意义的对照实验是需要单一变量的,否则你不知道实验结果是由哪一个变量决定的。

但在人文社科中,不可能具有单一变量的对照实验,一方面是因为影响因素太多,而且具有蝴蝶效应,另一方面是因为历史具有不可复制性,历史无法重来,环境无法复制。

因此,我们经常可以发现一些看上去经过科学实验的心理学结论,最后被发现并非普遍适用(甚至根本就不对)。因为心理学的实验环境,和真实的现实环境是不一样的,人的表现也可能大不相同。

上面可能说的有点抽象,举个具体的例子。关注营销的朋友应该都知道可口可乐早年间推出“新可乐”的失败,许多人会把原因归结到可口可乐的精神内涵、口味的时代记忆等原因。

但其实“新可乐”失败的原因还在于:“新可乐”这个产品本身就是失败的。

“新可乐”在用户盲测的阶段,评价比百事可乐要好,这给了可口可乐信心。但事实上,后来发现,盲测时用户只需要尝一点点可乐进行口味对比,而现实中用户需要喝一整罐可乐。“新可乐”的口味在少量尝试后更受欢迎,但在喝一整罐的时候,确会让用户觉得腻,因此用户根本不喜欢“新可乐”的口味。

在这个可乐口味的盲测实验中,与现实情况对比,至少有两个变量:可乐的口味和可乐的容量,因此实验的结论也“仅供参考”——这也是劝告大家不要太迷信数字的原因,因为你很难搞清楚数字的来源是不是“科学”的。

可能有些朋友会说:那当时盲测的时候,用同样容量的可乐测不就行了?

事实上,变量之多以至于我们永远无法穷举,你不知道还有有哪些你没注意到的变量真正在干扰实验。退一万步说,盲测这件事就有天然缺陷,饮用的先后顺序、样本是否典型这些干扰都是无法避免的。

(据我个人生活观察,理科生可能更容易理解这点,当然还有法学等有过一定逻辑训练的人)

综上所述(完了,已经有做数学证明题的赶脚),人文社科的结论天然就是不严谨的。

再举一个最近比较受讨论的一个例子,想要通过数据证明粗暴型广告对效果不好,这几乎证明不出来——因为所有的数据证明都有两点逻辑缺陷:

第一,你能证明的只是某一支粗暴型广告效果不佳,而很难由点及面,证明所有粗暴型广告效果不好(万一更粗暴一点,效果又好了呢?);

第二,你其实连第一点都无法证明,因为你无法证明用不粗暴的广告(比如说“创意型广告”)的效果更好,时间一去不复返,历史无法再来第二次给我们验证;

因此,我们要理性,不要盲目。

3

在情绪化的场景下,许多人欠缺逻辑思考,这不是人的问题,而是环境的影响。

想想下面这个广告说辞:

我们所卖的A牌洗衣粉比普通的洗衣粉含有更多的洁净因子X,因此我们能更快地清洁污渍。

如果粗略看一下,这个广告似乎很可信。广告逻辑也很简单:我们的品牌比其他品牌有更多有效成分,得出我们品牌更有效的结论——但这很可能都是广告文案们的诡计,在逻辑上经不起推敲和分析。

至少两个漏洞:

首先,A牌洗衣粉和其他品牌的洗衣粉是否只有洁净因子X含量的差别?(即是否是单一变量,显然,正常情况下不会是)

其次,是否在其他条件不变的情况下,越多的洁净因子X就能更快地清洁污渍?(即是不是有效成分越多就越好,也很显然,通常情况下不是,而且太多有效成分可能会有副作用)

这类广告惯用的手法就是:告诉你条件和结论,但不告诉你条件和结论之间的逻辑关系。

在冲动型消费下,我们不太会深入思考这些问题;当然也有可能是:这个品牌确实值得信赖,因此我们可以相信它的广告说辞。

当然,品牌的出现能够解决一些这类信任问题,而不必让每个人的日常生活都那么累——毕竟太理性的思考,生活的效率是会大大降低的,我们只需要去平衡。小事不用太严谨,但是大事还是要深思熟虑一下。

因此,我们要平衡,不要极端。

4

曾经有朋友跟我讨论过,对于一个决策而言,是否是掌握的信息越多越好,知道的越多,越能帮助有效决策?我说不是。

假设你闭着眼在一个平地上往一个方向一直走,你会越走越远吗?

通常人可能认为是,但事实上不是——因为你会走成一个圈。这个圈不是说你绕地球一圈走了一个圈回到原点了(我不举这种无聊的脑筋急转弯的例子),而是你双腿步伐之间存在细小误差,走着走着就变成了一个大圆圈,这个现象俗称“鬼打墙”。

决策也是如此,你接收信息的渠道,决定了所接收信息的质量,而人很难临时改变他的信息接收渠道。

比如说,A党派家庭的孩子更容易成为A党派成员(而不是随机),因为他接受的相关信息越多,越会觉得A党派好,他的家庭(渠道)给他过滤了一层信息。

不是信息的数量,决定决策的质量;而是获取信息的渠道,决定了决策质量。

掌握的信息越多,并不意味着有效信息越多,我们需要不断学会辨别信号与噪声。

简单来说,信号就是指真正有意义的信息,但数量少;噪声就是没啥价值的信息,你掌握得越多,说不定对你的人生决策越有害。所以我们在听信一些网络消息、大V言论时,我们最好需要知道,哪些是信号,哪些是噪声。

思考本质、搞清楚目的和手段的区别,是目前我觉得分辨信号与噪声的比较有效的方法(可惜好像很难进一步说清楚)。商业行为,你就思考商业本质、目标、手段;道德行为,你就思考道德本质、目标、手段。

对于许多大V、自媒体(包括我,但我不是V)而言,写点字说说话是很容易的,因为总体来说不担太多风险(风险不对称),但通常过段时间会发现有些看法肤浅至极,根本不了解事情的本质,不过这也是正常现象。

因此,我们要信号,不要噪声。

5

据我主观观察,网络上的信息,说实话可信度比较低,经常看到一些“专家学者”说着一些“伪科学”还振振有词,要不是有些领域我是真的有研究过,否则一下就被带偏了。

当然,“被忽悠”也是每个人在认知升级中必经的一个阶段。

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