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不可否认，我们对意料之外的东西始终是抱有极大兴趣的，并且一旦接触，往往记忆深刻。当一部电影的结局出乎我们意料之外，即使剧情是如此地狗血，我们就会因此而记住它。就如同某些巧合，正是因为其大大出乎我们意料之外，才让我们记忆尤深。 1：巧合——意料之外的相似 说起巧合，那个关于林肯和肯尼迪两位总统的经典巧合就不得不说了，它是如此地令人印象深刻，以至于被往往被冠以“宿命论”之类的传说：
咱们暂时不讨论这些信息本身是否有假（真假性可以参考维基百科词条），就算这些信息都为真，那其实也没有什么奇怪的。任选两个人，考察其生活的诸多细节，你总能发现相似的地方。拿第一条来说，你考察他们进入国会的年份有这种巧合，但若你考察他们进入国会的月份，那就再平常不过，编织这种巧合的人，刻意回避一些不是巧合的信息，专挑巧合的信息摆在一起，自然你会印象深刻，就如同我刻意把一个女孩子的优点列举出来，而不写一条缺点，你就会认为这就是你心目中的天使，也如新闻联播天天播外国的坏事，你就会觉得国外都很乱一样。至于头部中弹这种事情，就实在没什么可说的，刺客杀人要么爆头要么射击心脏，想必总统出行都有人保护的吧，枪打出头“头”，便不会是什么巧合不巧合。 所以我们要意识到的是，林肯和肯尼迪两个人有几乎无限的生活细节，在如此大量的信息中找到这么几条巧合实在不是什么难事。它们之所以引起注意，无非就是因为林肯和肯尼迪都很出名。这种巧合并非因为林肯和肯尼迪两个人出名才刻意出现，它们的出现是因为我们问了太多的问题以至于让巧合的机会势不可挡。当考察的数据足够多的时候，真正的巧合是我们从未遇上巧合。当你买彩票中得大奖的时候，你自然会感到无比惊奇，但买彩票的其他人并没有觉得半点惊讶——哇塞，这么小的概率你居然碰上了也！因为他们都知道，这么多人买彩票，肯定有人要中。 另一个让我们对巧合怀有神秘感的原因是我们个人的主观筛选。比如许多人自己到ATM取钱的时候老是要排很久，比如前面那个家伙正琢磨着怎么用提款机存款啦什么的，仿佛自己运气就那么不好似的，那是因为这种烦躁的遭遇会让你一直记住，而当你根本不需要排队直接就把钱取出的时候，你轻轻松松地不带走一点记忆。你若能记住这些，你便是一个乐观之人。当然了，这不代表巧合就毫无用处，至少它的最重要作用在于：给平凡的生活制造惊喜。 所以说，巧合其实并没有神秘。我们无非就是对“秩序井然”的东西有着一种偏好而已，特别是当这种“秩序”出现在意料之外的场合——即在混乱占据主流的场合——的时候，这种偏好会让我们无意识地对这些“秩序”进行筛选，并刻意放大，形成巧合。所以巧合，其实就是意料之外的相似。 而当在秩序占主流的场合出现混乱的时候，我们也会觉得不可思议，这便是我们的混沌。 2：混沌——意料之外的不同 说起混沌，不得不提到“蝴蝶效应”，一丁点细微的改变都会带来巨大的灾难，中国的“千里之堤，毁于蚁穴”也是同一个意思。混沌的产生，是因为对初始条件的敏感性。有一个非常好的例子： 每天比别人多做一分，一年下来你就与别人大不相同，不要不在乎那看起来不起眼的“0.01”，这便是勿以善小而不为。我们经常都说圆周率取个近似值对结果不会有什么影响，35位小数的圆周率值，计算太阳系周长产生的误差都可以忽略不计，那只是因为这里用到的只是简单的一次性乘法运算而已。不然你对35小数和100位小数进行反复蹂蹑一下，什么平方在减，算上上百次，你自然会发现结果的差距。 混沌的一个特征就是“不可预见性”，数学中的混沌有些不同，就上面的例子来说，每一个计算过程最后的结果都是确定的，但是只有稍微改变一下数据，都会导致结果的大不相同。相比较，物理学中的混沌更有味道，一个经典的例子就是“摆”，一个单摆的摆动过程是我们已知的最有规则的模式之一，几个世纪以来一直成为钟表设计的基础。这种有序会让我们认为“双摆”的运动也是非常规则的，即我们意料之内的事情应该是一项可以预计的运动，但结果却出人意料——运动毫无头绪： 所谓的毫无头绪，便是混沌了，正是由于混沌的出现，所以我们就不要指望电视上那个漂亮的天气预报员能给你漂亮地预报出什么准确的天气，即使科学技术达到无比精确的程度，将影响明日天气的所有因素都计算在内，也一样无法预测明日的天气，因为说不定在某处就有一只讨厌的“蝴蝶”，轻扇翅膀就让预测模型前功尽弃。所以说，别指望你可以充当那只蝴蝶，轻扇翅膀就可以在干旱的时候弄点及时雨，或是在打仗的时候弄点暴风雨袭击敌人，因为还有无数多的蝴蝶影响着你的结果，不管怎么努力，你都只是一只可怜虫，成不了呼风唤雨的东海龙。 但是人类不甘心，即使承认混沌的不可预见，人类依然想在混沌中寻找一种近似模式，就如同上面的“双摆图”中，尽管其轨迹毫无章法可循，但多次运动的轨迹最终会呈现一个大致的形状，基于此，聪明的人类便发明了统计学。 大数据文摘精彩文章： 回复金融 查看【金融与商业】专栏历史期刊文章 回复可视化 感受技术与艺术的完美结合 回复安全 关于泄密、黑客、攻防的新鲜案例 回复算法 既涨知识又有趣的人和事 回复谷歌 看其在大数据领域的举措 回复院士 看众多院士如何讲大数据 回复色情 这个,你懂的,可是你真的懂吗？ 回复隐私 看看在大数据时代还有多少隐私 回复医疗 查看医疗领域文章6篇 回复征信 大数据征信专题四篇 回复大国 '大数据国家档案'之美国等12国 回复体育 大数据在网球、NBA等应用案例 回复平安 中国平安相关大数据案例、新闻 回复志愿者 了解大数据文摘及如何加入 |
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