## 《多样性红利》4:歧视的解药

今天咱们继续讲斯科特·佩奇的《多样性红利》。佩奇总结了一套“多样性认知工具箱”，上周我们讲了其中的“视角”和“启发式”这两个工具，今天咱们一次讲完剩下的两个，“解读”和“预测模型”。

这是两个特别有内涵的概念。如果能理解和运用这两个认知工具，我敢说你就算拥有了高级的智力。为此咱们先举个例子。

最近我在微博看到被人层层转发的一个小文章，其中又是民国杜月笙的传奇又是当代的典故，得出一个结论叫“人要守规矩”，其实整个道理都不通，我看没什么逻辑。而我注意到，最早把这篇文章发到微博的那个人，是个已经退役多年的乒乓球运动员。

我就好像听见一个声音对我说，你为什么要读一个乒乓球运动员发的文章？她能有什么思想？可是另一个声音对我说，乒乓球运动员怎么了？也许人家也有真知灼见，可不能歧视啊。

你肯定遇到过同样的矛盾。通常我们管这叫“贴标签”和“歧视”。给人贴标签，你就会有歧视；不贴标签，你就没效率。今天我们要说的，就是换两个高级的说法，这就是“解读”和“预测模型”。

我先帮你辨析三个英文单词。

—— translate，意思是翻译。

—— explain，意思是解释。这两个词的意思你非常了解。那么

—— interpret，是什么意思呢？

首先它有翻译的意思。比如你要跟一个美国代表团谈判，需要找个口语翻译，这种口语翻译，就叫做“interpreter”，而不叫“translator” —— 后者特指文字翻译。

但 interpret 这个词还有解释的意思。比如领导在讲话中说了一句很不寻常的话，这句话是中文白话，不需要翻译，可是你无法领会领导这是在表扬还是批评你，你需要找人给你解释一下，这个就叫 interpret。但这个“解释”，和 explain，似乎又有不同。Explain 更像是解释“为什么会如此”，而 interpret 则是说“这代表什么意思”。

所以我觉得也许应该把 interpret 译为“解读”。它的名词形式，interpretation，是你对一个事物的“定性”。

比如说，中超上海申花队有个球员叫登巴巴 ——

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当你想到登巴巴的时候，你会把他当成“什么”呢？在不懂球的中国人眼中，这是一个黑人。在足协领导眼中，这是一个外援。在球迷和球员眼中，这是一位强力前锋。

登巴巴有各种不同的身份，你把他当成哪个身份，就是你对他的“解读”。那你可能马上会想到，这不就是我们前面说的“视角”吗？以我之见，在佩奇这个体系下，解读和视角的区别仅仅是数学意义上的 ——

佩奇说的视角，是从观察对象到语言的*一对一*的映射；佩奇说的解读，则是*多对一*的映射。解读，是对视角的进一步简化。

比如现在有五只狗，它们分为三种不同的颜色（白色、黑色、褐色），同时又分为三种不同的尺寸（大、中、小）。一个完整的视角，是按照颜色和尺寸这两个坐标，给所有这些狗建立一个二维的表格 ——

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而如果你只考虑一个维度，比如“黑色”的狗，那就相当于在这个视角之下进一步把狗分类，这就是一种“解读”。比如看到一只纽芬兰犬，你可以把它定性为“大狗”，也可以把它定性为“黑色的狗” —— 这两种定性完全是你自己主观的、任意的选择，也就是你的解读。

说白了，解读，就是在一个视角之下，把东西做进一步的分类。如果你的分类方法是选择视角中的一个维度并且忽略其他维度，那就叫“投影解读（projection interpretation）”。而你也可以不管什么维度，任意选择几个东西说它们就是一类，这就叫“聚丛解读（clumping interpretation）”。

这些拗口的概念并没有太多深意。关键问题是，在已经有了视角的概念的情况下，非得再弄一个“解读”，到底有什么用呢？

假设你是一个总统候选人……的竞选团队里的一名专家。现在我们能用于做广告的竞选经费有限，需要精确选择，到底应该向哪一类人，精确投放广告。

把人分类的维度实在是太多了，有性别、婚姻状况、年龄、收入、种族、职业、居住地……等等，你可以用所有这些维度弄一个多维的大视角。这个大视角对你没啥用，你想要的，是从中找到一个最值得投放广告的小类别。

比尔·克林顿竞选总统的时候，专家帮他找到一个这样的小类别，叫“足球妈妈”。这个名词来自于那些下班以后接送孩子参加足球训练的妈妈们，但精确的定义是这么一群人：她们是女性，年龄在30到40岁之间，有子女，有工作，有配偶，住在市郊的别墅房里。“足球妈妈”，是专家对这些人的“解读”。

为什么这个类别重要呢？因为当时54%的足球妈妈，还没有决定要投票给谁。她们是你最值得争取的选民。对比之下，像“富有的老年公民”这个类别，投给谁早就想好了，在他们身上做广告就是浪费钱。

这就是把事物分类的好处。选择一个特定的分类，集中力量对付它，你做事才能有效率。

可能专家偶然认识一位足球妈妈，发现她没有什么强烈的政治理念，她只关心自己的小日子，所以她选总统看的是谁当总统能让经济形势好、能增加就业，而这个经济问题跟党派的关系不大，所以她还没有决定投票给谁。专家把这个特例推广到一般情况，经过统计分析发现果然有这么一个趋势，所以这就是一个很好的认知。

当然你可能发现你推广得有点太过了。也许专家一开始的结论是所有已婚有孩子的女性都没决定 —— 那你就要再调整自己的分类，让它再变得特殊一点。

能推广，能调整，这是高级的认知。

给定一个大视角，你可以任意选择分类解读、而一个有意义的解读，必须得能做出经得起检验的预测才行。专家列举了足球妈妈这个分类，他就必须得证明这个分类里的选民有“尚未决定投票给谁”这么一个特点。这就是预测模型。

预测模型 = 分类解读 + 预测

现在我们说一个书中很有意思的例子，来说明一下预测模型的特性。

好莱坞的电影公司总是收到大量的剧本。你怎么预测哪个剧本拍出来能赚钱呢？假设现在我们已经找到了剧本的秘密，那就是一个电影要想赚钱，其中必须有一定程度的“性”，和一定程度的“暴力”。假设下面这张表格，就是剧本的真理 ——

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201809/09/201809091311290782309268.jpg)

表格使用性和暴力两个维度，按照“无、低、中、高”的标准，建立了一个坐标系。表格中“B”代表对利润不好（Bad），“G”代表对利润好（Good）。总体来说，是性和暴力元素越多越好 —— 但这个趋势并不是绝对的。比如高度的性和低度的暴力结合起来能赚钱，可是高度的性和没有暴力结合起来就不赚钱，而中度的性和没有暴力结合反而又赚钱。

你可能会质问这个表格有什么道理，但是这不重要，这只是佩奇设计的一道数学题。我们假装这个表格是绝对正确的。表格构成了一个二维的视角。

现在我们看看预测模型。雷，玛丽莲和德博拉，是三个负责审查剧本的电影公司雇员，但是因为他们的水平有限，他们并不知道上面那个表格中的真理。事实上，他们只能看到更简单的分类，也就是解读。

雷只关心性元素。雷把剧本按照性元素分成无、低、中、高四类，多年的经验告诉他，性元素是中和高的就是好剧本，无和低的就是坏剧本。这就是雷的预测模型。对照前面那张表格，你会发现雷这个模型的预测准确度是75%。

同样地，玛丽莲只关心暴力元素，她使用同样的分类方法和预测标准，所以她的预测准确度也是75%。

我们雷和玛丽莲的解读方法都是忽略视角的一个维度，这正是我们前面说的“投影解读”。

德博拉的预测模型比较怪，是一种“聚丛解读”。他的解读方式是按照表格的内部、边线和四个角来进行分类，他认为内部的太无趣，边线上是和谐的，而四个角是极端的，他认为只有和谐能赚钱，而极端和无趣不赚钱，所以德博拉的预测模型是下面这样 ——

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201809/09/201809091313355306258968.jpg)

如果你仔细对照一下代表真理的表格，你会发现，德博拉的预测准确度也是75%。

同样的视角，三个人，使用三个解读的三种不同的预测模型，得到了同样的准确率。这就是今天佩奇最想告诉你的道理 ——

预测模型，常常不会胜者通吃。

我们专栏以前说过一个道理，只有竞争不充分的领域里才有英雄。如果竞争很充分，大家互相模仿，那么市场很快就会变得“同质化” —— 最好的做法会被所有人模仿。那根据这个道理，每个人都应该使用最好的预测模型啊。

只有在数据足够充分的情况下，各个模型才会慢慢演化成一样的。生活中更常见的是像雷，玛丽莲和德博拉那样，各个模型不一样，可是准确率却差不多，谁也淘汰不了谁。

我们对世界的认识是有局限的。

而这恰恰就是为什么我们要保留多样性。

每一个解读，都要忽略一些东西。每一个预测模型，都是主观的选择。不分类，你就没效率；分类，你就会歧视。这个矛盾到底要怎样解决呢？

答案就是多样性。别忘了真正的多样性是思维方式的多样性。你有你的分类标准，我也有我的。你说乒乓球运动员没思想，可我眼中的她是个真诚的人 —— 而我的预测模型认为真诚的声音总是值得听的。允许多样性的视角、解读和预测，你就能不偏颇。

多样性，是歧视的解药。

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201809/09/201809091328067065823287.jpg)
