别用常识理解复杂世界
如果一个物理学家谈物理，哪怕他只是用大家都能听懂的语言做科普，外行一般也不太敢提出质疑。人们知道物理学是一个非常专业的尖端科学，没经过多年训练的人胡乱说话只能闹笑话。
可是当一个社会学家谈论社会问题的时候，哪怕他旁征博引了好多东西方先贤的经典理论，别人还是可以毫无压力地批评他。
这也许怪不得大众。实践表明， “专家”的实用程度很可能并不显著高于“砖家”。
但社会科学并非无路可走，它可能正处在一个大发展的前夜。宾夕法尼亚大学教授邓肯· 瓦茨（ Duncan J. Watts ） 的新书《反常识》（Everything Is Obvious* Once You Know the Answer ）提出，社会科学的发展方向应该是像硬科学一样，依靠实验和数据。
传统专家的预测之所以不行，是因为他们依赖的很多直观“常识”，其实是一厢情愿的想当然。
事实上，哪怕一个最简陋的统计模型，也能比专家预测得更好。
这本书的最大新意在于，因为瓦茨同时在雅虎研究院研究社交网络，他在书中描述了几个其本人参与的有趣研究。
谈起社交网络，我们会立即想到格拉德威尔（Malcolm Gladwell)的《引爆点》（The Tipping Point ）。这本书提出，一件东西要想在人群中流行开来，需要某些特别有影响力的关键人物在其中推波助澜。
根据这个理论，扩大知名度的最好办法是找名人做广告。名人在微博上说一句话，应该比普
通人的“口碑”重要得多。
“关键人物”理论完美符合人们的思维常识。我们总是强调伟人对历史的推动，强调明星对时尚潮流的引领。问题是，这个理论没有获得大规模统计实验的支持。在现实生活中统计影响力非常困难，因为我们很难测量一个人是被谁影响的。
现在微博客Twitter 的出现给这种测量提供了可能。
Twitter 的一个特别有利于研究的特点是，如果用户分享一个网址，这个网址的URL 会被缩短，自动形成一个唯一的代码。通过跟踪这些短代码，瓦茨与合作者就可以分析信息如何在Twitter 上扩散传播。
具体来说，就是如果有人发布了这么一条代码，而他的一个“粉丝”如果转发这条代码的话，那么这次转发就可以被视为一次可观测的影响。广告商的愿望，是希望信息能够这样被一层接一层的转发传播开来，形成所谓“Twitter 瀑布”。
然而通过分析2009 年两个月之内160 万用户的七千四百万条信息链，研究人员发现98%的信息根本就没有被推广传播。在这千万条信息中只有几十条被转发超过千次，而转发次数达到万次以上的只有一两条！我们平时看到的那些被反复转发的消息其实是特例中的特例。
由此可见，想要通过发一两条热门微博成名，就好像买彩票中头奖一样困难。
那么名人的影响力到底怎么样呢？瓦茨等人使用了一个巧妙办法。他们使用统计模型，根据第一个月的数据把那些粉丝众多，并且成功引发了Twitter瀑布的“关键人物”挑出来，然后看他们在第二个月中的表现。
结果相当出人意料：这些人在第二个月再次引发瀑布的可能性相当的随机。平均而言，“名人”的确比一般人更容易导致一条消息被广泛传播，但这个能力的实际效果起伏极大，一点都不可靠。也许最好的营销方式不是拿大价钱请少数名人，而是批量雇用有一般影响力的人。
如果一个东西突然流行开来，我们的常识思维总是以为这个东西一定有特别出类拔萃之处，或者就是其幕后一定有推手。但Twitter 上的研究表明，所谓幕后推手其实并没有那么厉害。那么为什么某些书能够畅销，某些电影能够卖座，某些音乐能够上榜呢？完全是因为它们出类拔萃吗？瓦茨参与的另一项研究表明，成功很可能主要是因为……运气。
这是一个相当有名的实验。实验者创办了一个叫作Music Lab 的网站，在几周之内招募到一万四千名受试者来给48 首歌曲评分，如果他们愿意，也可以下载其中的歌曲。有些受试者的评分是完全独立的，他们只能看到歌曲的名字。而其余受试者则被分为八个组，他们可以看到每首歌被自己所在组的其他受试者下载的次数—— 他们可能会设想被下载次数越多的歌曲越好听，这样一来他们打分就会受到社会影响的左右。
实验表明那些好歌，也就是在独立组获得高分的歌曲，在社会影响组也是好歌，而且其流行程度比在独立组更高；而坏歌在社会影响组的表现也更差。
所以当听众能够被彼此的选择影响的时候，流行的东西就会变得更加流行，出现胜者通吃的局面。
然而这个实验最重要的结果是，具体哪首歌能够登上排行榜的最前列，则是非常偶然的事件。
有些歌曲可能会因为实验初期纯粹因为运气好获得更多下载次数，后来的受试者受这个影响就会以为这首歌好听，以至于给予它更多的关注，形成正反馈。
最初的运气很大程度上决定了最后谁能脱颖而出。在独立组仅获得第26 名的一首歌，在一个社会影响组居然排第一，而在另一个社会影响组则排第14 名。尽管特别不好的歌肯定不能流行，但好歌想要流行还是需要很大的运气成分。总体来说，独立组排名前五的歌曲只有50%的可能性在社会影响组也进前五。
对能够互相影响的一群人，不能以常理度之。撒切尔夫人曾经说：“根本就没有社会这种东西。只有作为个人的男人和女人，以及他们的家庭。”可是你不能用研究一个人的办法来研究一群人。就算你能理解这群人中的每个人，你也未必能理解把这群人放在一起会发生什么。他们之间的社交网络结构，会导致一些非常偶然的事情发生，这些事情无法用任何常识去预测。
一般人的历史观总是有意无意地把一个集团，比如说清廷，想象成一个有思想有行动的个人，好像辛亥革命就是清廷、孙中山和袁世凯三个人之间的事一样。这样的理论无法解释为什么孙黄数次起义数次失败，最后居然在一个完全想不到的时机成功了。
我们生活在一个彼此互相影响的社会。我们想起来去听一首歌，也许只不过因为朋友的推荐。我们想起来去看某个电影，也许只不过因为我们恰好在微博上“粉”了某人。我们总是习惯于把事情的成败归结为人的素质，归结为领袖人物，甚至归结为阴谋论，好像什么都是注定的一样，而事实却是很多事情只不过是偶然而已。
常识只是特别善于在事后“解释”事件，这种解释根本谈不上真正的理解。中国女篮以三分优势击败韩国队取得2012 年的奥运参赛权，赛后总结自然全是成功经验，可是如果中国队最后两个球偶然没投进，媒体上必然又全是失败的反思。我们看这些事后的经验总结或者反思，总是觉得它们说的都挺有道理，简直是常识。
专家们也正是根据这些道理去预测未来。可是事先你怎么能知道这些完全相反的道理哪个会起作用呢？
再比如，如果有人说来自农村的士兵会比城市士兵更适合部队生活，读者很可能会认为这是显然的—— 农村本来条件就比较艰苦，需要更多的体力劳动，所以农村士兵肯定更能适应部队。然而据社会学家Paul Lazarsfeld 对二战期间美军的调查，事实恰恰相反。其实是城市士兵更适应部队生活，因为他们更习惯于拥挤、合作、命令、严格的衣着规定和社会礼仪。
这两方面的常识看上去都有道理，在没有统计的情况下我们根本不知道哪个更重要。
这就是为什么不做调查研究就没有发言权。
要想从复杂的随机事件中看到真正的规律，最好的办法是像搞自然科学一样进行大规模的重复实验。如果中国女篮跟韩国队在同样的条件下打100 次能赢95 次，我们就可以确信中国队强于韩国队。如果一首歌能在每一个社会影响组都进前五名，我们就可以确信这首歌的确出众。
然而历史不能重复，我们不知道最后发生的结局是不是一个小概率事件，但我们却总能用“常识”
给这个结局一个解释！像这样的解释如果用于预测未来，甚至制订计划，怎么可能不失败呢？
一个更实用的历史观是放弃“一切都是注定的”这个思想，把历史事件当成众多可能性中的一种，把未来当成一个概率分布，然后尽可能地使用统计方法，通过历史数据去计算未来事件的概率。与其追求用各种想当然的常识指导未来，不如把历史当做一个数据库，从中发掘统计规律。
搞自然科学的科学家经常认为社会科学更简单。如果你看那些社会科学的论文，会发现其中逻辑通俗易懂，结论往往也是显然的。物理学经常能得出一些违反直觉而又绝对正确的结论，然而社会科学中常识却总能大行其道。现在这种局面正在改观，自然科学的方法正在被引进到社会科学中去。
在没有互联网的年代想要找几万人做歌曲评分实验，或者分析成百上千万的社交网络和信息传播，都是根本不可能的事情。现在有了互联网，社会科学终于可以带给我们一些“不显然”的研究结果了。
所以社会学家已经在使用新方法搞科研，遗憾的是实用专家们仍然停留在过去的理论上。一个原因也许是统计方法还没有来得及作出更多有实用价值的判断。但不论如何，正如瓦茨所说，现在社会科学已经有了自己的天文望远镜，就等开普勒出来总结行星运动三大定律了。
