我可能在很久之前就在微博中关注了这本书的作者万维纲，当然他的真名我也是最近才知道的，我还听说他的课在某些平台上卖得很不错。

在我的记忆中，他是做科普方面的工作的，而这本书刚好讲的是科普方面的东西；因为我对科普的东西算是比较感兴趣的，而本书的内容应该主要是以前博文的合集，有好些文章我都在网上看到过或者浏览过类似的文章，所以，在阅读过程中有很多章节我都基本上是直接翻过去的。

翻完整书后，总的来说，有不少值得读的地方；当然也有不少地方给人感觉是为了突出“反常识”而特意忽略一些相关的知识点。

比如为了突出人对面部识别的能力，书中写到：

>>> 我们只需要四分之一秒的时间就能以相当高的准确度从两个政客的照片中找出更有能力的那个。

但我们真的能够通过几张相片就能确定一个人的能力吗？而书中也没有提到有相关的研究能为这个结论提供证据。我只知道政客的形象可能对选举的结果起到很重要的作用，选民可能会在不知不觉中受政客的外在形象所影响，这只能说明人的非理性，却无法在外貌与能力之间建立任何联系。

为了说明“人是很难被说服的”，书中写到：

>>>如果人已经被各种观念分成了阵营，那么媒体就不应该追求什么“客观中立”，因为没有人爱看客观中立的东西！

作者竟然写出“媒体不应该追求客观中立”这种观点，书中更是在后面花了大量篇幅来说明“人的脑袋都是由屁股决定的“。

但事实真的这样的吗？我们是永远都不能被说服吗？有了一方的立场后，就永远不可能变了吗？书中只说了人不能被说服，却没有说清楚到底有多大的比例在什么样的问题上是不能说服的？又有多大比例在什么样的问题，在什么样的条件下会选择改变自己的立场？

其实，心理学、社会学、经济学这些社会科学的基本研究方法都离不到概率统计，大部分的结论都是与一定的概率相关的，因为人充满多样性的，社会是多元的，很少社会理论或心理学方面的理论能够适用于所有人，当我们通过实验或社会调查来研究社会或人的问题的时候，明确实验环境与统计数据才是科学的写作态度，模糊数据、统一用”多数即真理“来下定论，更像是为了博眼球的游戏。

书中有提到诺贝尔奖得者丹尼尔·卡尼曼写的《思考，快与慢》和列纳德·蒙洛迪诺写的《潜意识：控制你行为的秘密》，刚好这两本书我都有看过，但和这两本书比起来，这本《万万没想到》的行文要随意得多，远比不上这两本书的严谨性。

我同意科普文章不应该写得像学术论文一样难懂，但其实很多实验的基本原理都是比较简单的，相关的核心数据也并不复杂，写出来后并不会影响阅读，反而抛开实验过程和核心数据后的科普文章会更像是民间八卦。

在讲到“一万小时理论”的时候，书上提到有关学习的一些常见误区，比如认为只要学习一万个小时就能成为专家，但如果一直处在“舒适区”，就算学习得更久也是无法成为专家的；只要走出舒适区，不断地学习新知识才可能成为专家。

还提到我们习惯把一些不相关的技能联系起来，比如音乐和科学家，也许因为爱因斯坦是一个优秀的小提琴手，让我们更容易想到音乐可能对科学发现有一定的作用，但其实并没有确切的证据表明你在音乐上的天赋或技能对你成为一名科学家有任何的帮助。

在谈到"奖励机制“时，书中写到：

>>>2009年，美国高中毕业生的平均年收入是27380美元，而高中退学生的平均年收入则只有19540美元。只要你能拿到高中毕业证，年收入就能提高8000美元，这个交易难道还用想吗？

在这段描述中，作者好像要告诉我们在美国高中只要接受完教育、拿到毕业证，就可以获得更高的年收入的奖励。尽管这个数据看起来很直观，但却有个陷阱在那里：我们能确定年收入的增加是因为完成了高中教育吗？有没有考虑过能完成高中教育的学生与高中退学的学生群体的家庭条件之间可能存在的差异，这种差异对年收入的影响是否可能比完成高中教育的影响更大？

简单的因果关系很容易让普通的读者接受，但却往往会存在一定的误导性；更何况科普读物除了传递知识之外，更重要的是要传递科学的思维方式。

在“医学研究能当真吗”这一节写到：

>>>在2007年JAMA（美国医学会杂志）的一篇论文中，埃尼迪斯与合作者找到这个领域的所有77篇论文，然后逐篇分析这些论文处理数据的方法是否足够严谨。这些论文一共提出了432个论断，其中只有60个论断可以称得上是方法严谨。而这60个拿得出手的论断中，曾经被其他研究至少重复验证了两次的，只有一个。

对于这段论述，我是持怀疑态度的：432个论断中只有60个是方法严谨的，意味着大部分的研究甚至连方法都不严谨，这种顶级期刊经过多个同行专家评审才能发表，却暴露出研究方法不可靠的问题，这到底是顶级期刊不够专业呢，还是这些批评者对严谨的科学研究方法有所误解？

关于这本书，我要说的就这些。下面我想用书中的一个笑话来结束此文：

>>> 有个笑话说一个人坐飞机的时候总是带着一颗炸弹，他认为这样就不会有恐怖分子炸飞机了——因为一架飞机上有两颗炸弹的可能性应该非常小！