本书的作者邓肯·J. 瓦茨是：小世界网络之父，网络科学奠基人之一。雅虎研究院和微软研究院首席科学家。哥伦比亚大学教授，影响全世界的康奈尔大学“A.D.怀特博文讲座教授”。宾夕法尼亚大学工程学院、传播学院和沃顿商学院教授，横跨工程学、商学、社会科学三大领域。
这里的“小世界网络"就是我们所熟悉的“六度分隔理论”，即：你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超五个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。
要理解本书的书名《反常识》，我们需要先明确什么是常识：
1. 指日常生活中与文化相关的社会共识；
2. 专业内的基础知识。
本书中大部分情况下指的是第一种意义，但有时却代表了第二种意思；而从“反常识”的定义出发的话，应该要反的是第一种意义上的未经严谨的科学方法检验的想当然的知识。对于专业内的基础知识，当然也不是不能“反”，但已经超出了本书的讨论范围。
说完了“常识”，我们再来说一下“反”，这里的“反”到底是什么意思呢？是表示“反思”还是“否定”？
看完书后，我觉得书中应该是“否定”的意思，但我觉得对于常识，我们其实真正需要的是“反思”；因为常识不可能都是错的，不能盲目地否定所有常识；我们需要做的是对常识的反思，只有通过反思找到常识中存在的思维漏洞，然后去验证真伪后才能选择是否需要否定。
看完书后，我总觉得书名《反常识》好像用得不太恰当；搜索资料后才发现原来之前有过一个翻译版本的书名是《一切显而易见》，对比一下会发现现在的书名会显得更有吸引力。但认真看一下英文的书名，直译应该是《一旦知道了答案，一切都是显而易见的》；而上一个版本的书名才应该是对本书的最好总结。
关于“反常识”的书，我想知道的是在我们的常识中有哪些是错误的；只是告诉你常识中有错误却不指出错在哪里是完全没有意义的。本书中除了指出了一些常识中的错误外，还用了大量的篇幅讨论复杂事件的不可预测性；处理复杂事件需要专业的知识，而它的不可预测性并不是常识性的错误。本书中有些地方把这两个概念搞混了。
全书主要分为两部分：
1. 常识思维带来的四大误区：
解释个体行为、
解释集体行为、
解释意见领袖影响力、
解释历史事件时出现的误区。
2. 反常识思维带来的三大红利：
快速反应、
不断试错、
系统思维。
其实第二部分提到的三种方法是应对不可预测的未来的解决之道，与第一部分中的“用常识解释个体行为的误区”完全没有关系，而所谓的“系统思维”也只是一个看起来很正确却没有任何实践指导意义的建议，毕竟怎样才是系统思维，系统思维需要考虑哪些细节并不是那么简单的事情，不同事件面前的细节不一样，很多所谓决定成败的细节也只有事情发生之后才能被总结出来，正如原书名一样“一旦知道了答案，一切都是显而易见的”，“细节”就是这么一个长得像“马后炮”的东西。
书中提到以下一些我们的常识中的一些误区：
1. >>>到2003年，泰特洛克总结了这些（政治）专家给出的答案，但结果发现他们的总成绩还不如索性把每个问题的三种可能性都均等地设为33%。
2. 有些歌曲可能会在实验初期纯粹偶然地获得更多下载次数，后来的受试者受这个影响，就会以为这首歌曲好听，以至于给予它更多的关注，形成正反馈。流行歌曲为什么会流行起来，可能更多的是由最开始的下载量或点播量形成的“排队效应”决定的，与音乐本身质量的相关性倒没那么大。
3. 书中提到：
>>>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，好像什么事情都是注定的一样，而事实却是，很多事情只不过是偶然而已。
我觉得大多数是偶然，但有些可能不是。所以通过计算平均值的方法不能找到非偶然的个案。而真正有价值的案例正是那些非偶然的。如果一切成功都是偶然的话，那么，个人努力与创造还有意义吗？也许在不同的领域，成功的偶然性是不一样的。
4. >>>有些观点为人们熟知，作为名言警句更是能启发世事，但要把它们协调在一起，困难就会凸显出来。正如社会学家总爱指出的那样，许多名言警句彼此之间矛盾重重，就像“物以类聚”与“异性相吸”，“小别胜新婚”与“眼不见，心不烦”，“三思而后行”与“当断不断，必受其患”等观点之间的矛盾。
所以，鸡汤文怎么说都对。所以，很多人知道很多人生道理，却仍然过不好一生。
5. >>>当我们读报纸，试着理解国际争端这样的大事时，就会在不知不觉中利用常识推理来推断事情的来龙去脉；当我们对金融改革或医疗政策产生意见时，就会在无意中使用常识推理来推测不同规则和激励措施会如何影响不同政党的行为；当我们讨论政治、经济或法律时，会不自觉地运用常识推理来总结这些政策将如何影响社会。
但其实不同场景下，不同人的“常识”是不一样的；这些常识主要看个人的知识结构，不同的知识结构决定了他们在面前问题时的常识思维不一样。
不区分个人的知识结构之间的差异，用“常识”来模糊个体的思维差异是不负责任的言论。
6. >>>事实上，如果说金融危机的历史（高科技贸易出现前后）教会了我们什么的话，那它应该是，常识而非计算机模型是金融狂潮的罪魁祸首，就如同战争中的真理一样。
书中的这一段话，感觉是在胡说八道。
金融危机是因为金融精英们使用了常识而不是计算机模型来管理金融造成的吗？
在精英的眼中的常识和路边大妈的常识是一样的吗？
科学家眼中的常识就是科学常识；而不是坊间传闻。
在这一部分，作者就混淆了我上文中提到了两种常识：一种是生活常识，一种是专业内的常识。金融危机实际上是复杂系统的不可预测性造成的，即使是金融精英用他们的专业知识都无法预测的，他们会不使用计算机模型而只用常识来预估金融风险吗？
7. >>>我们不会想到，酒水商店里的背景音乐可以影响人们的购买选择；不同字体写的声明，可信度也不同。
>>>那些在实验中读过“老”“虚弱”这类词语的实验对象在离开实验室时会走得更慢；当酒水商店的背景音乐是德国音乐时，消费者则更有可能购买德国酒，如果放法国音乐，消费者则更可能买法国酒；在调研人们最喜欢的饮料产品时，如果给调查对象一只绿色的笔填写问卷，他更可能回答“佳得乐”[插图]；当人们在网上购买沙发时，如果购物网站的背景是蓬松的白云，他们更可能选择昂贵舒适的沙发，而当背景满是硬币时，他们可能会选择相对较硬的便宜沙发。
8. 关于“默认选项”：
>>>理解默认设置对选择起到的作用非常重要，因为我们对人们的选择及其原因的看法几乎影响了所有对社会、经济和政治结果的解释。
我想这个应该不难理解，法律上的默认选项应该是大部分人能认同的，不然这个法律就是有问题的。
做前端或设计的应该知道，单选或下拉选择的时候，要避免用户误选的话，应该不设置默认选项，把默认设置为空，让用户必须自己手动作出选择，这样可避免很多错误。如果设置了默认选项，则它必须是符合大部分用户需要的，不然就是不合理的设计。
9. 罚款可能让父母接孩子的时间变得更晚：学校放学后，家长接孩子经常出现迟到的情况，这样就让学校老师多付出了很多额外的时间；为了解决这个问题，学校想到对迟到接送孩子的家长进行罚款，但结果却出乎意外，罚款后，家长迟到的情况变得更为严重了。
这可能是因为罚款减轻了家长对给学校老师带来不便的愧疚感，他们觉得自己实质上已经为迟到的权利买单了。
当然不同家长对罚款的多少的感受是不一样的，如果家长并不在乎这种额度的金钱损失，他们可能会更安心地迟到；但如果这种罚款的额度让他们感觉到了金钱的损失，可能会起一定的作用。所以，寻找一个能让大多数家长在意的罚款数额可能就可以达到学校的目的了。
10. >>>在一次葡萄酒拍卖实验中，在出价前，参与者被要求写下他们的社保号码的后两位。尽管这些数字是随机的，而且与他们将要竞拍的葡萄酒价格毫无关系，但研究者发现，社保号码后两位数字越大的人，愿意出的价格就越高，这种效应被心理学家称为“锚定效应”。
在大家都不知道这种效应存在的时候，可能是生效的。但如果每个人都知道这种效应的存在，那么有意地让他们看到大的数字却可能引起反感，从而会给出超低的竞价。所以，克服他人心理陷阱的方法是你要知道这个陷阱的存在，所谓“知己知彼”。
11. 关于科学家的“守旧”思想，书中写到：
>>>即使在自然科学领域，证实性偏见和动机性推理也有害无益。也就是说，科学家应该遵循某些证据，即使这可能与他们之前的观念相矛盾。事实是，他们经常质疑这些证据，正如物理学家马克斯·普朗克（Max Planck）指出的那样：“一个新的科学真理的胜利，并不是靠着说服其反对者，让他们接受，而是因为反对它的人都死绝了。”
科学家真的经常质疑这些可靠的证据吗？科学家会反对新的理论，质疑新的证据，只是因为他们守旧吗？或者说，他们的质疑是错的吗？
有关科学家们“守旧”的质疑，很容易被历史记忆下来；但他们正确的质疑与坚持，却可能被认为是应该的。也就是说，其实科学家也会犯错；但因为我们容易放大他们的错误，所以才会觉得他们守旧。
后来的人比以前的科学家更容易接受新的理论，最主要的原因不一定是科学家们守旧，更可能是后来可靠的信息变多了，明确的证据更丰富了。如果把那些当时“守旧”的科学家们放在今天的时代，他们不会比现在的科学家更为守旧。
12. 循环论证：我们很多人都没有认识到其实我们经常使用循环论证而不自知。
当我们试图回答“《蒙娜丽莎》为什么如此出名”的时候，是超薄油彩的新奇技巧、创作的神秘主题、画中人谜一般的微笑，还是达·芬奇自己的名声？
>>>对于这个问题，人们总会说，《蒙娜丽莎》的出名并不是由于某一种特性，而是所有特性相结合的结果，比如微笑、光线的运用、奇幻的背景等。
>>>不幸的是，这种观点本身就很难成立。虽然听起来我们好像是在根据艺术品的特性评估其品质，但事实恰恰相反。我们首先决定哪一幅是最好的，然后再从它的特性中推断出评判画作优劣的标准，随后我们利用这些标准，用一个看似合理客观的方法来证明这些已知的结果，但这样得出的结果就成了循环论证。
13. >>>俄裔英国哲学家以赛亚·柏林（Isaiah Berlin）指出，历史学家针对历史事件的描述对历史参与者来说其实毫无意义。
14.>>>那些在直觉上看似合理的解释比与直觉相悖的解释更可信，尽管侦探小说家阿加莎·克里斯蒂（Agatha Christie）的小说已经告诉我们，看上去越合理的解释越有可能错得离谱。
书中这段话正反映了我在文章开头讲到的“我们是要否定常识还是反思常识”，就这段话而言，是小说家的话更可信，还是我们的直觉真可信？
我会更倾向于直觉，毕竟小说就是要创造反常识的情节，都是常识性的情节，哪里来观众？
现实世界里，无论是我们的直觉或是在法庭上，符合常识的证据要比反常识的证据更有说服力；当一个科学规律成了被大家所接受的常识时，我们又有什么理由因为它是“常识”而认为它不靠谱呢？
常识到底可不可信？我觉得应该区别对待，具体问题具体分析，而不是一味地“反常识”。
15. 应对不可预测的未来的方法：
1）快速反应
>>>即使对于那些确实没把握的预测结果，知道可能发生的结果有哪些也是有用的，因为它能帮助我们随机应变。
2）对自己的预测进行跟踪记录
3）与其靠历史数据预测未来，不如专注当下
当我们用“常识”去解释个体行为时，很多时候我们犯的错误是忽视了个体行为背后的心理机制；当我们用“常识”去解释集体行为和历史事件时，往往会犯“事后诸葛亮”的错误，会使用“循环论证”而不自知，如果是未发生的集体行为和“历史事件”其实是不可预测的；当我们用“常识”去解释意见领袖的影响力时，往往高估了他们的影响力。
关于这些“常识”性的错误，个体行为背后的心理机制当我们知道后就可以大大地减少犯错的可能；但个人的成功、企业的未来、社会的变革这些复杂的事件却是不可预测的；面对不可预测的未来，我们有什么办法呢？
本书中虽然用了比较大的篇幅来说明，但基本上并没有给出多少可靠的答案，我觉得有价值的建议可能只限于：
1）更多地运用数据而不是直觉；
2）作好不断试错和快速反应的准备；
3）不要把鸡蛋放在一个篮子里。
但不断试错和快速反应对于有些企业可能是可以的，比如书中提到的西班牙服装零售商Zara，他们并不会试图预测下个季度的销售爆款，而是先去商城和人群密集的地方观察人们穿什么，了解流行的元素，再组合设计出多款服装，然后各种款式都小量投入到市场，再根据市场的反馈不断地寻找适合大批量生产的款式，并且保持对销量信息的及时关注和作出快速反应的准备。
但对有些投入比较大的行业来说却不可能作出这么快的应变，一种产品从研发到生产可能需要较长的周期和大量的人力和资金的投入。就像书中说到的索尼公司：
>>>虽然对索尼公司来说，增强战略灵活性可能会有所帮助，但我们无法得知，到底需要多大的灵活性才能适应这样一个快速变化的市场，或者说如何才能在不削弱任何战略执行力的前提下实现必要的对冲。
所以，对于很多大企业来说，怎样才能更准确地预测未来才是最需要关注的问题；如果未来真的一点都不可预测，或者在有限的未来出现了不可预测的“黑天鹅”事件，那么，这些企业可能只能听天由命了。面对不可预测的未来，能做到的是尽量地通过数据去尝试预测未来的同时使自己的企业拥有快速反应的能力。
以上，是我阅读《反常识》后的一些收获。
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