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巴黎圣母院大火后,朋友圈和頭條網友“打”起來了

幸存者偏差雖然是個雷區,但是利用得當也能幫我們實現一些運營目標,比如利用“成功者”給用戶形成示范效應,吸引用戶“上鉤”。


之前,巴黎圣母院大火的消息在各個平臺刷了屏,但是各個平臺刷屏的主流觀點卻“打”起來了。


比如,今日頭條的主要是刷“燒得好”,微博主要是刷“痛惜人類文化遺產流失”,而朋友圈刷的是《巴黎圣母院》或雨果或游客心得……


頭條用戶表示“燒得好”


于是誕生出了下圖這樣的段子:


圖片來自知乎網友 @盧詩涵


聯想到關于知乎,有 2 個著名的梗:平均學歷 985,平均年薪百萬起。


還有在知乎上常年很火的一個問題:


為什么感覺大多數中國人都月薪過萬?


為什么各個平臺內部的輿論觀點都呈現單一化呢?


今天的文章,我們來聊聊這這些現象背后的理論:幸存者偏差。



01

幸存者偏差會帶來哪些“坑”?


幸存者偏差是一種邏輯謬誤,指人們只能看到經過某種篩選產生的結果,沒有意識到篩選過程中可能忽略了一些非常關鍵的信息。


簡單來說就是,通過幸存者/成功者/訴說者的信息來得出結論,而忽略了來自死者/失敗者/沉默者的信息。


很顯然,幸存者偏差會導致我們得出的結論不準確,嚴重的話可能會得出完全錯誤的結論。


開頭關于知乎的幸存者偏差問題可能很容易識別。但很多時候,幸存者偏差會讓我們在無意中產生認知錯誤或決策失誤,造成的影響就往往不能“一笑而過”了。



以下是幸存者偏差導致的 3 個比較常見的問題。


1)輿論“失效”


首先,幸存者偏差會對輿論產生影響。


在這個方面,幸存者偏差發揮作用的過程是一個新聞傳播的概念,叫做“沉默的螺旋”。


當一個有爭議的話題出現時,觀點雙方的聲音一大一小。這時候,聲音較大的一方如果看到自己贊同的觀點收到歡迎,就會更加積極地發表和擴散觀點;而聲音較小的一方處于劣勢,因為害怕被“孤立”,所以傾向于保持沉默。最后,一方觀點越來越強大,完全壓倒較弱的一方。



在這個過程中,不得不提到起推動作用的媒體(自媒體),比如追熱點的時候,媒體往往會表達讓多數人滿意的觀點,而媒體的權威性和傳播的廣泛性,進一步擠走了微弱的聲音。


于是,一個有爭議的話題最后可能只剩下了一個統一的輿論。


拿最近很火 996 舉例,現在大家聊到 996 時,會說到很多“公認”的看法,比如:


程序員都是 996 工作制

老板都是像馬云、劉強東那樣的資本家,都支持 996

打工者都反對996

……


然而實際上并非如此。


在互聯網時代,我們發現這種統一開始以平臺呈現。


回到開頭中“巴黎圣母院大火”的案例。


可以想象在頭條,認為“燒得好”的觀點是主流,內心并不這么認為的用戶則保持沉默了,再加上自媒體推波助瀾,發展到最后就變成了“頭條用戶都覺得燒得好”。



2)調查統計出錯


除了影響輿論,幸存者偏差還會影響調查統計和數據分析的結果。


幸存者偏差這個概念本身來源于統計學,這是二戰期間的一個經典故事,還成了2018 年高考作文的素材:


二戰期間,為了加強對戰機的防護,英美軍方調查了作戰后幸存飛機上的彈痕分布,決定哪里彈痕多就加強哪里。然而統計學家沃德力排眾議,指出更應該注意彈痕少的部位,因為這些部位收到重創的戰機,很難有機會返航,而這部分數據被忽略了。事實證明,沃德是正確的。       



類似“看不見的彈痕最致命”,很多情況下我們以投票或者問卷的形式進行調查時,結果其實也是不精準的。


比如我們在公眾號文章的底部,發起投票,以了解大家想看什么類型的文章,最后得出結論,票數最高的文章類型是我們要多寫的。


但實際上,沒有點進這篇文章的用戶才應該是我們調查的目標,但是這樣的投票方式永遠無法知道不被吸引的用戶的真實想法。



3)信任“成功學”


成功者也是一種“幸存者”,許多人把類似比爾蓋茨、喬布斯、馬云等成功人士的經歷奉為圭臬,聽他們的演講,看他們的傳記,還總是有“聽君一席話勝讀十年書”的熱血沸騰感,仿佛能夠即將迎來自己的成功。


但是我們很少會意識到,即使他們本人照著他們的“成功學”再操作一遍,也很可能無法再次取得同樣的成功。


一方面,成功本身有許多“場外因素”,正如張瑞敏所說,沒有成功的企業,只有時代的企業。從這個角度來看,許多成功學都是有“時效性”的,在另一個時代可能就無法發揮作用了。


另一方面,成功者在總結經驗的時候,因為主觀或客觀的原因,給出的結論往往不是全面的,比如有一些不愿意公諸于眾的經驗,或者因為運氣好沒有遭遇“致命的子彈”。


依舊拿 996 舉例,馬云談 996 時,提到“你不付出超越別人的努力和時間,你怎么能夠實現你想要的成功?”于是很多人會認為馬云的成功離不開長時間高強度的工作投入,覺得自己如法炮制也能獲得成功。



但實際上,世界上有大量跟馬云一樣奮斗甚至更拼命的人都失敗了,這些人的經驗卻沒有被我們看到(并不代表,奮斗拼命一定不成功)


當然,幸存者偏差帶來的問題不僅僅是以上 3 點,還有許多我們不一一贅述。需要注意的是,雖然幸存者偏差往往會帶來錯誤,但并不是一定帶來錯誤。有的時候,“幸存者”可能恰好能代表全體。



02

如何避免“陷入”幸存者偏差


那么該如何避免“陷入”幸存者偏差呢?針對上文中的 3 個“坑”,我認為可以從以下幾個角度分別入手。


1)對輿論保持清醒


我們在關注一件事情的時候,不能只看媒體發表了什么樣的觀點,同時對整齊劃一的輿論要保持存疑的態度。


在這種情況下,想要客觀地看待一件事情,盡量把注意力集中在事件本身。


至于平臺化的輿論,有時候我們需要跳出單個平臺,了解其他平臺的用戶對事件的看法。比如每天刷知乎的人,偶爾也可以看一看微博、今日頭條。



2)保證樣本隨機性


當我們在做調查統計時,為了避免樣本是“幸存”樣本,一定要保證樣本是隨機的。如何判斷樣本是否隨機呢?觀察樣本和非樣本之間是否存在差異。


比如運營社想針對老學員做復購調查,搞清楚哪些因素會影響用戶復購。這時候就不能只問復購的用戶“為什么買”,更要想辦法了解到沒有復購的用戶“為什么而不買”。


而在前文中提到的,調查用戶喜歡閱讀什么文章,可以采取其他的形式。比如像領英那樣以文字作為調查入口,或者用獎金等無差異的福利吸引用戶進來投票。




3)質疑“成功學”


對于“成功學”,我們要保持質疑的態度(但不是完全否定),具體有兩種做法。


第一,向失敗者學習。


美國著名投資家,巴菲特的黃金搭檔查理·芒格就非常善于向失敗者學習:


如果要明白人生如何得到幸福,查理首先是研究人生如何才能變得痛苦;


要研究企業如何做強做大,查理首先研究企業是如何衰敗的;


大部分人更關心如何在股市投資上成功,查理最關心的是為什么在股市投資上大部分人都失敗了。


吳曉波寫的《大敗局》中總結了大量著名企業盛極而衰的失敗經驗,堪稱 MBA 式教案,也是為了讓眾多企業家吸取教訓。



第二,用演繹法驗證結論


我們看到的許多成功策略或者方法都是在之后歸納出來的。這些經驗并不是一定沒有用,但是需要我們以批判的思維來審視這些策略或方法。


首先,可以自行推演,按照對方給出的方法或策略執行,最后可以獲得他所說的成績嗎?


其次,可以觀察盡可能多用了相同方法的產品,是否也取得了同樣的成功。如果沒有成功的比例更高,那就要慎用。


最后,可以嘗試那些已經經過演繹推演的“成功學”或者方法論。


比如丁香醫生@田太醫 曾在我們的年終聚會上分享過丁香醫生新媒體的內容生產方法論,這套方法論是他們通過公眾號圖文的成功經驗總結出來的。


那么這套方法論是可以復制的嗎?@田太醫 在抖音平臺驗證了這套內容生產方法論也能用在視頻生產上。



相比之下,這樣經過驗證的方法論更值得我們學習。



03

如何利用幸存者偏差?


當然,幸存者偏差帶來的影響也不總是負面的。只要利用得當,它反而可以幫助我們實現一些運營目標。


不知道大家有沒有看見過這樣的頁面,很多要求用戶完成一定行為然后抽獎的活動(例如分享抽獎),都會在頁面上方不斷彈出“xxx用戶獲得xxx產品”的消息。


頁面上方彈出“xxx用戶獲得xxx產品”的消息


每次看到這樣的消息彈出,我都“鬼迷心竅”地認為:可能下一個抽中獎品的人就是我吧!然后人家讓我干嘛我就干嘛了......盡管每次我都是“很遺憾”(抽獎絕緣體本人)。


之所以設置這樣的消息彈出,目的就是為了讓用戶感受到有很多人一直在中獎,忽略掉抽中概率低的事實,從而完成運營所期待的行為。


這種運營套路,其實就是在利用“成功者”給用戶形成示范效應。類似的使用方法,我在美團騎手端的運營中也見過。


為了激勵騎手們更積極地工作,他們的區域站長(類似于主管)會在培訓的時候給他們“打雞血”,講站長本人的勵志故事。除此之外,它們的騎手端 App 上,也有一些“成功騎手”的勵志故事。


而對于做知識付費的同學來說,“學員好評”和“優秀學員案例”,其實也是一種利用“幸存者偏差”來吸引用戶購買產品的方法。當然,前提是你的產品本身就足夠好,不然只會適得其反。


       


04

結語


今天這篇文章,我們從“巴黎圣母院失火”的輿論平臺化現象,聊到了背后的理論:幸存者偏差。


不過,即使看完文章,想要避開所有的幸存者偏差依舊很困難,甚至可以說不可能。


但是通過對幸存者偏差的認識,在之后的工作學習生活中,處理問題或者認識時間時,能夠想到有這樣一個需要警惕的理論在,對我們做出正確的決策,建立正確的認知還是有幫助的。


同時,幸存者偏差雖然是個雷區,但是利用得當也能幫我們實現一些運營目標,比如利用“成功者”給用戶形成示范效應,吸引用戶“上鉤”。



-END-

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