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聊聊最近看的一些书和一些有趣的事儿

2013-12-09 16:52 杨赛

今天的微信没有什么特别的话题,随便聊聊最近看的一些书和一些有趣的事儿吧。


先说一下上周介绍的《黑天鹅:如何应对不可预知的未来》那本书。这本书我已经看完了,但是阅读下半本的收获极少,大部分都是在强化上半本讲过的内容。


黑天鹅问题原本是一道有关可证伪性(falsifiability)的逻辑问题:我们观察到再多的白天鹅也无法证明世界上所有的天鹅都是白色的。可证伪性是科学发展的根基,每个科研工作者随时要面对“我们学过的理论很可能是错误的”这件事,同时心存怀疑、小心求证。


本书作者Nassim Nicholas Taleb在2001年写了一本书《被随机愚弄》,描述金融圈的预测为什么总是不准确。自此之后,“黑天鹅”一词的含义又多了一层引申:“黑天鹅事件”用于形容非常难以预测且不寻常的事件。《黑天鹅》一书是Nassim在2007年所做,将其黑天鹅理论扩散到金融圈之外的其他领域。本书提出了两个重要的观点:


1、观察者如果不能跳出观察者自身的角度,那么他所发现的规律并不是真正的规律(罗素的火鸡)


2、如果我们根据过往数据形成理论以对未来的同类数据进行预测,但理论中漏掉了一部分或者大部分决定性变量,那么这个预测纯粹是耍流氓(为什么经济学家预测经济增长或失业率降低方面总是扯淡,因为最重要的变量——如政治变动、自然灾害、技术革新等——并不在他们的经济模型当中)


我们没有意识到黑天鹅的存在,往往是因为我们受限于上述两个条件。一旦我们脱离了这两条限制,看到了哪里可能出现黑天鹅,就能够做出更优的选择:


1、将投资分散到各个可能出现“好”黑天鹅(如技术革新)的区域。


2、对于有可能出现“坏”黑天鹅(如自然灾害、市场崩盘)的区域,要保持最大的谨慎。


总的来说,作者思路还是很清晰的,就是攻击性太强,有种“刺猬型专家”的味道,所以吸收其中的信息需要有较多的保留。不过站在一名新闻记录者的角度,我很喜欢作者对于“历史应该如何记录”的看法:


有多少次,我们在历史课上被要求描述某个事件为什么会发生,而老师期待我们填写“赋税太重”、“民族矛盾”、“技术革新”这样的“标准答案”?


有多少次,我们在科技类报道上看到“XX产品大获成功,因为用户体验好”或者“XX产品用户流失严重,因为缺乏创新”这样的标题?


我们读了这么多年书,有谁真的知道为啥鲁迅先生要在他的文章里写他家有两棵枣树吗?

去他妈的因果关系吧!


一件事发生了,可能有千万种原因;作为记录者,怎能凭自己喜好而随便画出几条代表因果关系的线?当我们不假思索的使用“因为……所以……”这样的叙事方式时,我们多半是在扯淡。首先,尽可能的记录,记录的时候不要想太多,这样才能离真相更近。


我举双手双脚赞同Nassim的这个观点。


说到这里,上周熊猫君看到知乎上有一篇关于新闻写作中的「华尔街日报体」和「倒金字塔体」的讨论,很有意思,感兴趣的同学们可以去找来看。


最近在看的一本书叫做《寻路中国:从乡村到工厂的自驾之旅》,内容是一个美国记者描述自己2001年开始在中国自驾游的所见所闻。作者沿着长城的轨迹,看到一个一个被年轻人遗弃的村落,看到农业社会在经历了几十年的动荡后如何艰难的寻求转变,看到敢于冒险的农民在充满危机和契机的市场中寻找自己的立足点。这本书其实是Fenng在挺早之前推荐的,最近才买到了电子版。对我来说,这本书写得非常不错,可以让我多了解中国一点点(顺便说一句,Fenng的荐书清单真的是个好东西,要多挖掘)。


最后想分享一个有趣的事儿,跟数字有关。上周去国家会议中心凑热闹,跟金山云的同学聊了聊,了解到他们现在云存储数据量已经达到百PB级,而预备容量已经到达EB级。写了篇新闻发微博,陈沙克同学就提问了:


1个EB的数据,4T的硬盘,那么就需要250000块硬盘。采购25万块硬盘,需要多少钱呢?200美金一个硬盘,就需要5000w美金,那就3个亿人民币买硬盘。这可只是硬盘的钱。填满这些硬盘,需要多少带宽呢?


言外之意是,EB这个级别怎么可能呢?哪里有那么多钱给你们烧呢?然后金山的同学就很坦诚的说,的确很烧钱啊,不是一般的公司能够支撑的,因为后面有雷系的力量支撑我们才敢做啊。


说这个故事,其实是我感到有一点很有意思,那就是在沙克评论之前,我竟然丝毫没有想到过1EB的存储容量需要多少钱买硬盘这个问题。容量与成本之间的关系,对于一线运维来说是一种直觉反应吗?还是说,有些人对于某些数字会有比较特别的敏感度?为什么又有人会把200万条内裤解读成3000公里长呢?


真是人间处处皆学问哪。


“第三只眼”:主要由InfoQ编辑专门为微信公众账号自编自写的一个栏目,旨在表明编辑态度及表述平日见闻和思考,期望成为和读者沟通的桥梁。亦接受投稿:editors@cn.infoq.com


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杨赛(@lazycai),InfoQ中文站编辑。到处串门的互联网信徒,相信规则的力量。


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