1.
(1)不同性质的问题需要不同尺度的模型分析。

(2)有的时候,更大的尺度上分析问题会有更大的确定性,而更底层的细节信息看似信息量大,实际完全多余无用。

(3)不同背景的人都有一个通病,认为自己熟悉的尺度的专业理论可以包打天下,解决时间一切问题。

(4)学经济的人,习惯用一些宏观模型的参数,比如利率,gdp 等等来指导投资。但遇到一些不同尺度的商业和企业的现象就感觉乏力了。

(5)笔者作为一个以前是物理专业的,经常看到一些人试图用物理学的,量子尺度的理论,来诠释心理学和社会学的问题,甚至自鸣得意的想用物理理论指导交女朋友,实在是哭笑不得。

(6)宏观尺度确定性高的一个例子: 美股标普指数基金长期回报极大概率为正; 但是具体到某个单个公司的股票的长期回报上,就不存在这种确定性。闭着眼睛定投指数,大概率压倒化很多时间调研的基金经理。换句话说,微观尺度的很多这种调研都没有信息价值。

(7)网络时代世俗意义上的成功,关键在于理解和顺应网络传播的特点,这时网络科学研究就非常重要。但很多人还停留在更微观的比如智商情商,人情世故这种概念上,浪费大量时间。

(8)更大尺度分析问题,有可能过滤掉噪音获得有效信息。这有点类似香农的信息论里面的纠错 (error correction)。

(9)如果你被一个问题长期困扰,耗费时间研究大量细节而无法找出其一般规律,那么可能你需要加大观察和分析的尺度。

(10)低尺度的细节信息大部分时候是无用的。比如一个人从点 A 走到点 B要花多少时间, 你只需要知道他的行走速度来大致估算,而没有必要知道他是脚尖先着地还是后跟先着地,外八字还是内八字。

(11)换个角度说,花时间在这些局部细节信息上,对于你判断他的行走速度没有帮助,但是如果观察视野太低,只看到这些东西,很容易被这些细节信息带到沟里去,产生信息幻觉,认为这些信息可以帮你预测行走者的速度, 然后浪费大量时间执迷不悟。

(12)一个公司的前途,主要在于其产品服务是否相对于竞争者已经形成较大的/全面的优势,在于其市场本身是否迅速增长。但很多细节上的噪音,比如公司高管人员的正常流动,某个产品性能暂时出了问题,某个竞争者开发布会放烟幕弹,等等都会被噪音传播者无限放大,干扰人们的心智。

(13)一个行业的大致趋势,主要看头部的领先的, 市场总体占有率超过 50%的一两家公司就好了,别的都是噪音。如果行业没有很明显的领先者/或者增速极快的喷薄欲出的黑马,这个时候去搜集大量细节信息,煞有介事地试图做分析预测,基本上都是扯淡装逼。

(14)我们很多时候分析判断问题的尺度,是根据自己可以容易接触到的信息的尺度所决定,但必须清醒的意识到,世界运行有其自身规律和相应的尺度,它不以任何人的喜好而改变。

(15)尺度对了,分析和预测反而更简单轻松了。但是要让一个习惯某个尺度的人,改变研究分析问题的尺度,放弃对于低尺度的现象的精确预测的努力,有时难于上青天。

2.关于信息


(1)有一点毋庸置疑,所有人都无法知道客观世界的全部真相

(2)我们以为自己看到了全部的真相,但往往是一百个变量只看到十个,十个里面可能还有五个是错误或虚假信号,然后我们就把这十个输入和最后的输出建立起因果逻辑和世界观,很长时间深信不疑,直到有一天被现实无情粉碎。进化就是一个认知水平脆弱的系统被不断淘汰的过程。 ​​​​

(3)有些重要的信息,被有些玩家刻意隐藏或夸大,这样他们可以保持较为长期的竞争优势。这一块,普通人很难建立自身的优势,所以必须承认和意识到自身感知力的边界和局限。

(4)有些情况下,真相非常复杂而且变化很快,没有任何人可以看清全局,大家都有各自的理论去解释。这属于开放的复杂系统的范畴。这个领域,普通人有可能通过在局部直接观察到的信息,慢慢建立起对于大众的信息优势, 甚至相对于那些自以为有信息优势的老玩家。因为老玩家的信息优势,在新环境内可能完全无关紧要。

(5)在缺乏较大信息感知优势之前,拼命为某个具体目标而工作,认为这就是人生的全部意义,这可能是短视的和愚蠢的。你以前所重视的某个目标,在新环境下可能毫无用处。

(6)网络时代,获取筛选知识精华的成本和时间延迟几乎为零;但是靠自身实践,在各种碰壁之后再去粗取精来总结出的经验教训,则成本极高极缓慢。不是说贬低实践,而是说先尽量低成本获取更多有价值的知识,让自己的选择增加好多倍,以更好地指导实践,这样根本不会浪费时间在噪音和假信号上了。

(7)必须要不断主动寻求新的有价值的信息,不断调整丰富大脑的思维模型,以适应感知到的真相。

(8)什么样的信息最有价值?一种信息的价值,是可以帮你从新的角度来核实现有信息的真实性,及早识破虚假夸大的信息; 另外一种信息的价值,是给你对于能源/财富的寻觅,提供一条全新的替代的通路。

(9)其实生命并没有特定的目标和意义。只是地球上慢慢地自发地涌现出一种系统,对外界建立起强大的感知力,并把感知到的信息高效整合起来,从外界吸收和耗散能量,然后不断繁衍进化,不断提高自身的感知力和信息整合能力,循环往复。这个系统的信息整合复杂到一定程度,就出现了我们常说的”自我意识“,然后这些有自我意识的人就会有时间去讨论人生的意义。

(10)老年痴呆的本质是大脑记忆能力的缺失, 同时大脑神经元之间信息传输速度变慢。精神病可以看成是大脑整合信息能力的错乱,神经网络跌入了某种系统性陷阱 (systematic trap)。

(11)没有强大的感知力,记忆力和整合外界信息的能力,只是埋头想赚钱,本质上有点像精神病人和痴呆者在健身房里使劲撸铁。 ​​​​

(12)在不远的将来,很有可能,会浮现出更复杂的生物体,可以更高效地收集,整合更丰富全面的 (高若干个数量级的)外界信息,并形成一种更复杂的”自我意识“, 他们看普通生物人,如同我们看精神病人或者宠物。

(13)一个理性人,对于信息知识的持续投入,应当永远超过吃喝玩乐的花费。
全方位的多角度的获取各类信息的投资,是最好的投资,比物理世界很多投资都要高效得多。一块钱换来的有效信息让你识别真相,可能避免犯下一百块钱甚至一千块, 一万块的错误。即使 99%信息无用,只要 1%有用,就值。

(14)信息整合度低的系统,接受到外界信息输入时, 要么只在局部有反应而未传播到系统的整体 (缺乏整合); 要么整体的反应非常刻板单一,缺乏时间空间上的差异性 (缺乏信息量)。

(15)谷歌百度可以根据大众搜索数据,精准判断当下各类大众消费热点。还有最近脸书申请专利,可以根据使用其 app 用户的物理距离,来判断两个人的关系。如果两个手机长时间物理距离非常近,那么很大几率这两个人是熟识有关系的。这类信息优势常人完全不具备。

(16)低成本获取高价值的信息,以创造更多选择权 ;有更多选择权,就更有能力和资源去建设自身的信息获取和处理的能力 ; 有了更多选择,才发现可以不做那些原来以为必须要做的事;看似无所事事,但背后决策机制,常人并不知晓。

3.广泛浏览社交媒体可以看成一个思维发散的过程,上面还是有少许新信息有价值;思考和写作,可以看成是再收敛和聚焦。(Eric Hoffer 打比方,说独立思考有点像雕塑,不断去掉多余的那部分。) 一发一收,文武之道 🙂

4.领先指标与落后指标


受 Luca Dellanna 的启发, 关于“领先指标” (leading indicator) 和 “落后指标” ( lagging indicator ) :

(1)很多人和公司关心的东西,属于 “落后指标” (lagging indicator) .

(2)比如做媒体的,点击率/转发率就属于落后指标, 而文章的深度/长期信息价值属于领先指标。

(3)做生意时,每一单赚多少钱属于落后指标,而建立起各方面长期的竞争优势, 比如品牌,客户网络,产品创新等等属于领先指标。

(4)做投资,关心某一笔交易的回报利润,研究预测市场的涨跌属于落后指标。建立起相对于普通人较大的全方位的结构性的信息优势,属于领先指标。

(5)如果你专注于领先指标的建设,实际上很少有人和你竞争,时间一长,效果就出来了。

(6)金钱和资源属于落后指标。 比如大家都在做手机/做社交 app/ 做新零售,这是落后指标,而且因为这种落后指标早已有人占了,有主了,再要去争夺势必付出不对称的巨大代价。

(7)获取资源获取竞争优势的方法论,属于领先指标,它可以教你哪些仗什么时候可以打,什么时候不能打,哪些事情大概率亏本根本就不应当去做, 哪些行为模式可以让你不断累积可以利用的竞争优势。

(8)还有个更微妙的问题是:很多人是根据来自落后指标的反馈,来调整自身的行为模式,但这种调整实际上是对旧世界的适应,而无法保证在复杂系统的未来演变中仍然可以成功。应试教育的分数,基金经理用大量历史交易数据搞回测,都是这种情况。

关注“落后指标”本质上是目标导向,关注“领先指标”属于过程导向。

外在的可以观察到的财务数据和表象一般都是“落后指标”, 而内部的组织架构,产品性能等等,都是“领先指标”。领先指标有时很难看清,或者看清楚需要的成本大一些。

By fengfan

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