## 《上游》5：支点和预警

我们再说两个上游思维的解题思路，一个是“寻找支点”，一个是“提前预警”。上一讲我们说要全面考察一个系统，这一讲则要求你得能看懂系统 ，要发现系统的关键之处。

这一讲中有好几个数据分析的例子，也许能给你的头脑带来新的刺激。

2008年的芝加哥治安很乱，经常爆发枪战，有些青年人被杀死。很多人以为这都是黑社会火拼，就好像电影《教父》那样。但是芝加哥大学研究犯罪的学者，有个不一样的洞见。

数据分析显示，绝大多数枪案并不是有预谋的。通常的剧情是这样 —— 两拨年轻人在街头对峙，其中一方怀疑另一方的某个人偷了他们的自行车，另一方说没偷。双方争辩过程中，那个被指责的人扭头就走。这边有个小弟认为这种行为是对本方人员的侮辱，于是掏枪开火！那边一看也赶紧拔枪，砰砰砰之后，有人倒在了地上。

犯罪学家对此总结了一个公式，说暴力犯罪是由四个因素导致的：年轻 + 冲动 + 酒精 + 枪 = 尸体。

那政府能影响哪个因素呢？年轻是自然现象，禁酒禁枪都是老大难问题，有人提出，也许可以从“冲动”入手，看看能不能帮助年轻人遏制一下他们的怒气。

当时有个社会人士自己搞了个项目叫“成为男人”（Becoming a Man），相当于是一个心理咨询课程，告诉年轻人，真正的男人不是一言不合就拔枪那种，而是负责任、能忍耐的人。芝加哥市政府给了这个项目一笔经费，允许他们雇佣十几个老师，到芝加哥市 18 个高中开课 —— 条件是必须接受随机实验研究，看看你这个项目到底有没有效果。

结果一年下来，和对照组相比，参加“成为男人”课程的学生，被捕率减少了28%，暴力犯罪率减少了45%，项目非常成功。

所以美国人为了降低犯罪是啥招都用。希思说，这个思路的关键是找到了“支点” —— 阿基米德不说吗？“给我一个支点，我可以撬起地球。”支点就如同系统的穴位，在这里用力能事半而功倍。

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支点也可以是人。犯罪学家用数据分析发现，芝加哥最危险的，其实只有5000个人。他们只占总人口的0.2%，但是跟17%的杀人案有关。

那么与其被动地等着犯罪发生，为什么不先把这五千人按住呢？有人算了一笔经济账。每处理一起涉及到开枪的暴力案件，全社会花掉150万美元 —— 而给这五千人每人提供两万多美元的生活补助，让他们有个工作干，有个地方管着，总体来说其实更省钱 [1]……

支点往往是系统中最危险的因素。而如果你仔细考察，你会发现各种因素的分布非常不均匀。

再比如说，我们知道急诊室是非常稀缺的资源，花费很高 —— 但是每个人去急诊室的概率并不是均等的。普通人很多年也去不了一次急诊室，而有些老病号恨不得一年去一百次。那为了节约医疗资源，我们应该从上游就把这些老病号安抚好。派一些普通的医护人员定期去这些人家里访问一下，看看有没有什么能帮忙的，也许他们就用不着动不动就去急诊室麻烦那些主力医生了。

但是如何找到系统中关键的因素呢？现在都是用数据分析。

2010年，领英（LinkedIn）推出一项面向公司的付费订阅服务，帮助公司在领英招纳人才。这项服务的口碑很好，有很多公司喜欢用……但领英感到不满意的是，它的退订率高达30%。有的公司订了一段时间就退订了。

其实每个订阅服务都有这样的烦恼。那怎么降低退订率呢？当然是数据分析。数据分析能告诉你要退订的用户有什么行为特征。

领英原本的做法，是看看那些用户似乎快要退订了，就赶紧给他们打个电话什么的，联络联络感情。你有什么需求吗？有什么困难吗？我们做什么能把你留下呢？

但是后来有人发现，用户会不会退订，其实不是他最后一刻才做出的决定 —— 他早就该退了，他只是后来才意识到自己该退。数据分析显示，用户开通订阅服务后，如果头30天没怎么使用这个服务，那么他将来退订的概率比一般用户要高出4倍。

没人会长期花钱订一个自己不用的服务。而领英这个发现是用户第一个月的活跃度，对你来说是个预警信号！

所以领英赶紧把关注点放在了新用户上。如果一个用户订阅后第一个月不活跃，领英会给他提供特别主动的帮助：手把手教怎么建立账号，帮着设计第一个招聘广告，对如何处理应聘邮件提供建议，等于说恨不得替用户把活儿干了……这个措施让退订率降低了一半。

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大动作都是事先有迹象的，这些迹象给你提供了预警。

我们知道校园枪击案是美国的一大顽疾。有一个枪击案受害学校的一位联合创始人，叫妮可·霍克利（Nicole Hockley），她自己的亲人也是受害者，她再也看不下去了。

霍克利说，学校就只能被动等待吗？为什么不能提前干预？

枪击案的凶犯其实是有迹可循的。他通常就是这所学校的学生。他会在动手之前六个月就开始准备。每10个凶犯中有8个，会至少向身边的一个人提起自己的计划，有的甚至还会在社交媒体上贴出明显的威胁。霍克利说，我们为什么不能根据这些迹象，提前锁定可能的凶犯呢？

霍克利搞了个训练项目，让学生留心同学中有没有这样的人 ——

*这个人特别喜欢枪支；

*容易为一点小事就发火，并且有攻击行为；

*平时独来独往，有强烈的被孤立的感觉；

*曾经吹嘘他有枪或者能拿到枪；

*尤其是他可能明确发出威胁

霍克利甚至还组织拍摄了一个短片，叫 Evan，发布在 YouTube上 [2]。我强烈建议你看一看这个2分28秒的短片，你看一遍就不会忘记。故事说一个高中男生和一个女生通过文字联系，慢慢产生感情，两人终于在图书馆见面，才知道对方是谁，非常浪漫的情节……但是紧接着，一个学生举起了自动步枪。情节倒叙，你才发现原来前面剧情的每一步的背景之中，那个枪手都有出现：他曾经在食堂独自用餐，曾经在走廊被人霸凌，曾经向同学做出了开枪的手势，但是没有人注意到他。

这个短片引起了极大的争议，很多人认为这是对同学的歧视，但是这个片火了。霍克利要传达的信息传达出来了，宾夕法尼亚州建立了一个电话系统，接受学生的匿名举报。

在 2019 年这一年之中，因为这个举报系统，有关方面成功干预了 46 起自杀，制止了多起校园霸凌，并且很可能真的破坏了一次校园枪击预谋。

当然上游思维的麻烦在于你很难证明这个干预行为是对的……警方在一个高中生家里找到了一把装满子弹、不受大人限制的手枪，但是你永远都不能说那个学生真的打算杀人。

上游思维会给你带来很多假的警报，我们必须非常小心才行。

2000年以后连续十几年，韩国被诊断出甲状腺癌的人越来越多，最后居然达到了1993年的15倍。癌症又不传染，这是怎么回事呢？而这些甲状腺癌几乎都被治愈了，五年存活率高达99.7%，是世界最高水平。韩国人还专门吹嘘自己的医疗水平，号召外国人都来韩国治疗甲状腺癌。

但这其实是一个假警报的故事。以前人们以为只要有癌细胞就是癌症，就应该立即治疗，现在认识转变了。癌细胞按照分裂速度分，有三种。特别慢的分裂，不治疗也不会有什么危险；特别快的分裂，想治疗也治不了。医学应该治疗的，其实是那种分裂速度*比较快*的癌细胞。

而韩国 2000 年以后诊断出来的甲状腺癌，大多数都是分裂慢的这一种 —— 其实根本就不用做手术，做了手术当然也都能存活，这就是为什么“成功率”有那么高。

上游思维是没事儿找事儿的思维，你总会面临假警报的问题。如果是校园枪击案，我们就算敏感度高一点似乎也是应该的，那如果是癌症呢？如果当时人们并不知道分裂慢的癌细胞不危险呢？这里没有统一的标准，你只能自己拿捏。

但不管怎么说，有个预警机制总是好的。

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纽约市有好几个医院系统互相竞争，其中一个重要指标是接到患者电话之后，救护车多长时间能到。有个医院系统把这件事做到了极致。

一般的医院都是把救护车停在一个固定的地方待命，很多都放在消防局。而这家医院，则把救护车提前在全市各个地点做好了布局。

医院通过数据分析，知道什么时间、什么地点容易有人叫救护车。比如养老院每天晚上开饭这个点，就是叫救护车的高发点 —— 为什么呢？因为工作人员会在这个时间去每一个老人的房间叫老人吃饭，最容易发现状况。

而这家医院会提前把一辆救护车停在养老院附近，比如说麦当劳的停车场。这样一接到电话马上就能到。而且它的救护车布局还会动态反应：一辆车接了病人离开了，别的车就要调整位置，给它补位。

使用这个方法，这家医院把从接到电话到救护车抵达的平均时间，做到了 6 分 30 秒 —— 而纽约市其他医院的反应时间是 8 分钟。快出来的这1分30秒，对心脏病患者来说也许就意味着生死的区别。

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现在预警系统已经到处都是了。2011年日本大地震，地震波监测给仙台市提供了30 秒、给东京提供了90 秒的预警。这个时间足够让火车停驶，让工厂停工，让学生钻到桌子底下，这是可以救命的预警。

现在很多电梯厂家会给电梯的各个部件装上传感器，传感器会把数据发到云端。IBM的Watson（华生）人工智能系统会分析这些数据……然后你就能在电梯还没坏、但是快要坏了的时候去把它修好。

原理是这样的。比如说电梯门，平时都是5秒钟打开。从某一天开始，5.1秒才打开，没过多久又变成了5.2秒才能打开。任何人都感知不到这种细微的差异，但是传感器记录了，Watson 感觉到了。Watson 会预判这个电梯门过几天就会坏了，那么电梯公司提前派人维修，就根本不会出现把人锁在电梯里出不来那种事故。

我们可以想象，等到 5G 和物联网全面铺开，这个世界会有多少这样的预警系统。

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这一讲我们说的两个思路是找到支点和提前预警。这两个思路都要求你对系统有深刻了解，需要实时的详细数据，而且常常需要对系统做特别的布置。你可以说上游思维需要硬条件，但也可以说，恰恰是因为人们有了上游思维，才会去设法创造那些硬条件。

### 💡 精华要点
- “上游思维”的两个思路是找到支点和提前预警。这两个思路都要求你对系统有深刻了解，需要实时的详细数据，而且常常需要对系统做特别的布置。你可以说上游思维需要硬条件，但也可以说，恰恰是因为人们有了上游思维，才会去设法创造那些硬条件。

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