## 《人人说谎》6:隐藏的规律

今天咱们继续说赛斯的《人人说谎》。咱们前面已经看到，大数据可以发现一些不为人知的事实，而且这些事实可能对我们有所帮助。今天我们更深入一步。如果你有足够大的数据量，那就像有了一张分辨率足够高的照片一样，你就可以任意放大照片的一个局部，还能看到足够多的信息。如果你能这么干，你就有可能发现一些隐藏的规律。

咱们先做个判断题，看看你的常识跟大数据的结果有没有矛盾 ——

很多家长和老师反对暴力电影，担心会给青少年带来不良影响，而心理学家在实验室里证明这个担心是正确的。实验表明，一个人看完暴力电影之后，他的愤怒情绪会被激发出来，如果这个情绪足够强烈，就会引发暴力行为。

好。那么请问，暴力电影对真实世界里的暴力事件，有多大贡献呢？具体来说，如果这一周上映的流行电影是个暴力片，那么它会如何影响这一周的青少年犯罪率呢？能让犯罪率上升15%吗？

答案咱们最后再说。先说个轻松的。

赛斯和他弟弟相差四岁，两人长得也挺像，但是他们的兴趣爱好很不一样。比如说，赛斯非常喜欢棒球，而他弟弟对棒球完全无感。这个情况挺普遍的，一个家庭的几个孩子，按理说基因应该差不太多，在家里的生活环境还是一样的，为什么会有不同的爱好呢？

这个问题，一般的心理学家，什么教育专家，都很难回答，因为你不可能长期跟踪记录一个人的成长。但是大数据可以。大数据发现，一个人是否会成为某支球队的球迷，跟这支球队夺冠的时候，这个人的年龄有关。

下面这张图说的是棒球。横坐标是一支球队夺冠的时候，你的年龄是多少岁，纵坐标是这个夺冠事件让你在成年以后成为球迷的概率增加了多少 ——

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201705/31/201705311421384332621093.jpg)

最关键的年龄是八到十岁。如果你八岁的时候，家乡的一支球队夺冠了，你就容易成为这支球队的球迷，并且因此爱上这项运动，终生都是球迷。可是如果球队夺冠的时候你已经二十岁了，那这个事件对你的影响就很小。

换句话说，人的兴趣爱好的养成，有一个窗口期。就好像那些青春小说里说的一样，想要爱上什么东西，你就得在人生的关键时期遇到它。

我和我弟弟年龄相差只有一岁半，所以我们两个的爱好就差不多。二十七年以前，年少无知的我们偶然切换电视频道，第一次看到中国队的足球比赛。麦超打进一个任意球，守门员傅玉斌高接低挡潇洒傲气，中国队二比一战胜沙特。我们从此就成了中国队的球迷，我以后踢球还专门爱当守门员……就好像遇人不淑的小姑娘一样，误了终身，至今不悔。

这个道理其实咱们以前讲过。我们在说《流行制造者》这本书的时候有一期专栏叫《为什么电影里的女强人必须有脆弱的一面》，说过这个窗口期理论。我们举了一个例子，说一个人一生的政治倾向，在很大程度上取决于他年轻的时候，当时的总统是哪个党派的，受不受欢迎。

赛斯也提到了这个研究 —— 形成政治倾向的窗口期是14到24岁。这段时间你不管出于什么原因倾向于哪个党，你就很有可能终生支持这个党。具体来说，艾森豪威尔这样受欢迎的总统能给共和党增加10个百分点的终生支持者 —— 对美国大选来说这可是了不得的差距。

如此说来，如果你想长期经营一个什么东西，“从娃娃抓起”这句话可真是没错啊。

你注意到没有，为了得到刚才那个结论，我们必须把数据按时间细分，精确到每一年都发生什么。一个过于笼统的一般结论意义不大，细分之后才有意思。咱们再说说把数据按地理位置细分。

有这么一个问题：一个出生于穷人家庭的人，有多大可能性变成富人？这个问题是可以测量的。我们可以把收入排在前20%的人定义为“富人”，把收入排在后20%的人定义为“穷人”，通过考察历史上各家的纳税税表，我们可以计算一个父母是“穷人”的人，自己有多大概率变成了“富人”。

对美国来说，这个数字是7.5%。这个数字不高，说明美国的阶层流动性比较低 —— 这和咱们之前说过的《自满阶级》这本书的结论一致。跟其他国家对比，英国是9.0%，丹麦是11.7%，而加拿大更高达13.5%。

所以你大概可以说美国是个穷人机会不大的国家 —— 可是问题在于，你说的是美国哪个地方？

事实上，如果你把美国细分，那么加州硅谷地区的数值是12.9%，接近加拿大；而北卡的夏洛特市的数值则是4.4%，机会更小。所以穷人的问题不是美国好不好，而是美国哪个地方好。

细分的数据告诉我们，美国不是一个“大社会”，而是很多小社会的集合。美国各地的贫富差距很大，风土人情不同，所以谈美国得谈具体的地方。

有意思的是，大数据显示，对富人来说，其实住哪里都可以 —— 比如说富人的预期寿命在美国哪里都是女89岁，男87岁，这显然是因为富人在哪里都可以拥有最好的生活条件和健康习惯。

但是穷人就不一样了。不同地区的穷人，预期寿命可以相差五岁。大数据还能告诉我们到底是什么因素能增加穷人的预期寿命。事实有点出乎意料 —— 一个城市的宗教活动状况、环境污染状况、有多少人有医疗保险，这些因素都不重要。重要的是这个城市里有多少富人！

富人越多的地方，穷人的预期寿命就越高。一个可能的解释是穷人跟富人学了良好的生活习惯。人们为什么宁可多花钱也要住在发达地区，大概就是这个道理。

有了这样的细分工具，我们还可以研究更多关于“人”的问题。

你想不想青史留名？从数据分析角度，现代人算不算是“青史留名”了，有个比较客观的标准：有没有人在维基百科之类的地方给你建一个条目。比如说罗胖、熊逸和和菜头，就都有自己的维基百科条目，可谓是人生的赢家。当然也会有偶然性，但总体而言，维基百科比那些花钱就能上的各种名人录准确多了。

最重要的是，有了这个标准，你就可以做数据分析了。赛斯分析了美国“婴儿潮”这一代人（出生于1946到1964年），上了维基百科的都有谁。选择这一代人是因为他们的数据是最清楚的，几乎一生的数据都有。

总体来说，这些人中每2058个人，才有一个能上维基百科。其中30%是因为文艺娱乐，29%是因为体育，9%是因为政治，只有3%是因为学术和科学。看来如果你的目标是出名的话，搞学问可不是一个好办法。

按各州细分，加州是最容易出名人的地方，1/1209。具体到地区，则是出生于波士顿地区的人最厉害，1/748 —— 毕竟这是哈佛大学和麻省理工学院的所在地。

再强调一下，赛斯考察的是“出生于”什么地方，而不是出生以后搬到什么地方住。赛斯发现，名人的出生地，集中在两种地方。

第一种是大学城。这可能是基因厉害，大学教授和研究生的子女当然比一般人聪明。但赛斯认为，更重要的原因则是大学城提供了一个创新环境。在这里出生的孩子很早就能接触新东西。

第二种是大城市。大城市是人才和创新资源集中的地方。你要想当记者，你最好生在纽约；波士顿生产了最多和最好的科学家；洛杉矶则是一线演员的故乡。

如果再按照人群细分，还有一个有意思的现象 —— 移民。赛斯发现，越是第一代移民聚集的地方，越容易出名人。事实上，很多在美国出生的名人，他们的父母是在外国出生的。这个结论印证了我以前在别处看到的统计，移民比土生美国人有更大的创造力 —— 其实你看看硅谷那些公司里都是什么人就知道。

但是教育投入跟成为名人关系不大。赛斯把他的研究跟别人的研究对比，认为一个家庭在教育上加大投入，的确有助于让孩子进入中产阶层 —— 但是并不能帮他成为能进维基百科的名人。这个说法我也特别赞同 —— 现代教育系统是批量生产普通人用的，名人基本不在乎你怎么教他。

***

现在公布开头那个判断题的答案。答案是暴力电影不但没有增加暴力犯罪，反而减少了暴力犯罪。数据显示凡是有暴力电影上映的那些日子里，暴力犯罪率都比平时下降了。

这是为什么呢？原因可能让你哭笑不得：因为暴力电影把有暴力倾向的人留在了电影院里 —— 他们既然在电影院里看电影，就不太可能上街犯罪！

那你可能要问，他们看完电影之后，愤怒值上升，会不会上街犯罪呢？也没有。数据显示，晚间电影结束之后，犯罪率也是下降的。这可能是因为很多人犯罪是因为喝了酒，而既然青年们都在电影院里看电影……他们就没有喝酒。

所以结论有点反直觉，暴力电影其实减少了暴力犯罪。那你可能又要问，会不会有青少年看了电影之后的第二天、第二周、或者第二个月加大犯罪倾向呢？这个赛斯就没有提到了，但我判断，也不会。咱们想想，中国1980年代的时候，根本就没有什么暴力电影可看，但是暴力犯罪率比现在可是高得多。

暴力犯罪根本就不是“学”来的，人天生就有暴力基因。暴力电影和游戏的作用根本就不是“教会”青少年犯罪，而是占用了青少年的时间和精力，使他们没有时间去犯罪！

咱们好好想想这个道理。现在很多人讨伐“网瘾”，说网吧是青少年犯罪的温床 —— 这就是颠倒了因果关系。对学习成绩差、无所事事的青少年来说，网吧的确是个消磨时间的好地方，网吧里这样的人多，当然容易有事情。但你不能说网吧带来了这些事情！如果没有网吧打游戏，这些人到街头去玩真的，那才是真犯罪。

今天我们看到了大数据细分分析的力量。只有深入进去，你才能看到各种隐藏的规律 —— 其中有些道理与直觉相反，非得用大数据才有说服力。我们知道了青少年时代是一个人对各种事物形成喜好的关键期、全国的一般结论不能代表地区差异、想要成为名人最好出生在哪里，以及暴力电影的真正作用不是教导暴力，而是抵冲暴力。

这就再一次提醒我们要实事求是：不要盲目下结论，你的直觉可能是错的。

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