上一讲,我们讨论的是概率权,因为狭隘,因为看不到,我们其实在不知不觉中打折甩卖了很多权利。
这一讲,我们来讨论的是,看得到但看不清怎么办。
我们讨论的第三个人生难题是:模糊。
在过去人的眼里,世界模糊一片,很多事情的原因到底是什么,我们并不清楚。只能凡事捣糨糊,用阴阳五行这种模糊的方式去解释,而没能精准地找到原因。
我给你的解决方法是,采用量化思维,真正成为一个“心中有数”的人。
用量化思维找到绑匪
我先带你看一个真实的故事,你就知道“心中有数”的人多么厉害了。
历史上发生过很多起著名的绑票案,但我们要说的这起,厉害之处就在于,是被绑架的人自己破的案。
故事发生在 1933 年。这一次绑票案,犯罪分子的行动堪称“完美”,几个人蒙面、持枪抢劫了石油大亨查尔斯·乌舍尔,经过长途跋涉后,躲到一个偏僻的地方。乌舍尔一路被蒙住眼睛,塞住耳朵。绑匪用非常巧妙的方法拿走了 20 万美金,神不知鬼不觉,没有给警方留下任何线索。
但后来绑匪居然还是被抓住了,怪就怪绑匪绑错了人,他们绑架的居然是一个量化思维的高手。劫后余生的乌舍尔给 FBI 探员提供了三条线索,每一条都是量化的:
第一条线索:被绑架大约一个多小时后,他们经过了两个小油田,或是两个大油田的边缘,他的职业经验让他闻出了气味,隐约听见了钻井的声音;
第二条线索:他根据车速和时长,估计汽车开到关押点,走了大概 960 公里;
第三条线索:他听见被关押地上空每天有两次飞机降落,他估算出航班间隔时间,推测这两次航班降落的具体时间分别是早上 9:45 和下午 5:45。FBI 根据这三条线索,在地图上圈定范围,很快就锁定了德州一个偏僻的农场,果然抓住了绑匪一家。乌舍尔这个人真不简单,别人被绑架了可能早就慌死了,他倒好,一路在脑子里掐秒表、算算数。计算都不复杂,但是却产生了堪称传奇的效果。
我想要强调的是,量化思维是一种重要的底层思维方式,不要被数字吓倒,绝大多数时候并不需要复杂的计算,小学水平的简单四则运算完全够用了。
什么是量化思维
简单说,就是用数字解决问题。
刚才说的绑架案,主人公就是用量化思维,记录和估算一切可以记录的数字,从而揭开谜底。
量化思维是一种思考方式。《黑天鹅》作者塔勒布说过:“数学不只是‘数学游戏’,更是一种思考方式。”他就用了一个数学概念来解释金融风险,你需要提醒自己“如果一条河的平均深度为 4 英尺,就千万不要过河”。
4 英尺多深?大约 1.22 米,对于一个成年人来说,大概就是刚到胸部的高度,那为什么不能过河呢?
请仔细听这句话,1.22 米是平均深度,也许河边只有10 厘米深,河中央就有两米深。但是你如果不小心掉进两米深的坑里,那可就危险了。
你看我们都知道金融有风险,但是具体风险是什么并没有感知到。塔勒布就用这么简单的一个数学比喻,把金融风险的概念讲得如此生动。
量化思维不仅能帮我们理解现实,还能帮我们更精准地定位未来。
比如,Uber 创始人在构思“网约车”这个新鲜的商业创意时,他用量化思维来做沙盘模拟。
如果一个城市只有 3 辆车可以供应,那么用户叫一辆车至少要等 20 分钟,使用这个平台的人也会很少。但如果有 20 辆车同时供应,用户等的时间就会缩短,就会有更多的人来用这个工具,司机挣的钱也就会更多。
通过量化思维,他估算出网约车这个行业,规模效益会发挥作用,从而明确了商业模型。
你看,这几个量化思维的例子,是不是都只用了加减乘除?根本不用追求过于精确。
应用信息经济学创始人哈伯德在《数据化决策》这本书里,点出了量化思维的关键之处:“量化的概念是‘减少不确定性’,而且没有必要完全消除不确定性。”
怎么理解这句话?其实就是范围比精准更重要,量化是初步圈定了范围,但并不要求一步就到达绝对的精准,只有这样才是可执行的。
我们刚说的绑票案,主人公的量化数据未必那么准,可能有油田,大约开了多久,都不是精准的数据。但它们叠加在一起,一步步框定了结果, FBI 就能找到最后的答案。
精准的结果不重要,真正重要的是什么呢?
哈伯德就说:“量化方法就隐藏在量化目标中。确定真正要量化什么,是几乎所有科学研究的起点。”也就是说,最重要的是要搞清楚,你要量化什么?只要你搞清楚了你真正需要量化的指标是什么,该怎么量化就是自然而然的了。
量化思维的关键是,我们要意识到什么事情是应该量化的。这往往就是解决问题的突破点,掌握了量化思维的关键点,你其实就掌握了一种解决问题的能力。
使用量化思维,即使没有精确的数据,我们也能解决一些生活中,那些看似解决不了的问题。
假如你去硅谷面试,很容易遇到这样一类问题:西雅图有多少个加油站?北京有多少家星巴克?
你可能会疑惑,没数据我怎么知道啊?其实这类看起来回答不了的面试题,就是要考察一个人用量化思维,一步步逼向真相的能力。
这类题就是著名的费米问题,最经典的是:芝加哥有多少个钢琴调音师?
费米用量化思维的估算法漂亮地解决了这个问题,他是这么算的:
我们会先有以下这几条假设:
• 大约有 250 万人生活在芝加哥。每 100 个人中,约拥有 2 台钢琴。
• 钢琴每年需要调整一次。每个调音师大约需要 2 小时来调一台琴。
• 每个调音师每天上班 8 小时,包括路上时间一年需要2000 个小时,所以一年总共调音 1600 小时。
上面这些数字,全都是毛估估的,都很不精准。我们就用这些数字简单算一下,每年芝加哥有 5 万架钢琴需要调音,再算一下调音师的工作时间,可以估算出一共需要有 63 名调音师。
那么,事实上芝加哥到底有多少钢琴调音师呢?大约83 名,有些人名还是重复的,可以说与估算的数值非常接近了。
硅谷的那些高科技公司,为什么喜欢出这一类的面试题?他们不是要你估算得多精准,而是想测试你,面对什么线索都没有的问题时,你有没有解决问题的思路和办法。
在现实环境中,我们遇到的大多数问题都毫无头绪,用量化思维来思考的费米估算法,加大了真实世界的分辨率,体现了一种敢于对未知问题展开进攻的勇气和思路。
小结一下,量化思维,是一种解决问题的智慧,量化的方式能让不确定的问题,逐步清晰起来。 量化思维的重点,不是计算,也不追求精确的数据,而是把握重点,要选择出需要量化的指标。
OKR 可以启发你的量化思维
那我们应该如何应用量化思维,解决生活中的问题呢?
我们可以借鉴当下非常热门的管理概念“OKR”,这就是一个量化思维的工具。
什么是 OKR?
O 是英文单词“目标”的缩写,KR 是“关键结果”的英文缩写,OKR 就是“目标与关键结果法”。
1979 年底,OKR 诞生于英特尔公司,当时英特尔的微处理器 8086,正在被摩托罗拉的新产品 68000 所取代,公司陷入巨大困境。电子行业因为技术迭代,更新换代是常态。但英特尔却在产品没有创新的基础上,用一场名为“粉碎行动”的营销战役扭转了局势。
为什么英特尔可以用一手烂牌打赢强大的对手?因为英特尔用了 OKR 这个秘密武器来指导“粉碎行动”。从此之后,OKR 成为了英特尔管理的秘密武器,再经由谷歌被全世界的公司学习。为什么说 OKR 是一种量化思维的工具?因为使用这个工具,你核心要完成的就是两个动作:
第一,设立正确的目标,也就是明确什么样的指标是需要量化的。
第二,设计关键结果,也就是拆分需要做的动作,这个结果是可以明确量化的。当时的英特尔 CEO 格鲁夫,解释 OKR 会达到这样的效果:“最终结果就是显而易见的,根本不需要出现争论,是或否,就是这么简单。”这就相当于把模糊的管理问题,变成了计算机语言的0 或者 1。这就是量化思维。我们每个人的工作和生活,其实都可以用 OKR 这套方法和理念。比如,健身、学习,都可以设立明确的OKR。
其实核心就是要回答这么几个问题:你的目标是什么?实现这个目标最核心的衡量指标是什么?你应该用哪些可量化、可检验的动作来完成它?
本讲小结
让你“心中有数”的量化思维,并不是要你做复杂、精准的计算,而是用量化方式,一点点加大现实世界的分辨率,逼近你的答案。OKR 是一个简便的、可借鉴的量化思维的工具。
思考题
你在生活中,有没有使用量化思维,思考或解决问题的例子?
划重点
量化的概念是“减少不确定性”,而且没有必要完全消除不确定性。范围比精准更重要。
量化思维,是一种解决问题的智慧,让不确定的问题,逐步清晰起来。你可以借用 OKR 这样的工具,最重要的一步就是要选择出需要量化的指标。