巴黎圣母院大火后,朋友圈和头条网友“打”起来了

幸存者偏差虽然是个雷区,但是利用得当也能帮我们实现一些运营目标,比如利用“成功者”给用户形成示范效应,吸引用户“上钩”。


之前,巴黎圣母院大火的消息在各个平台刷了屏,但是各个平台刷屏的主流观点却“打”起来了。


比如,今日头条的主要是刷“烧得好”,微博主要是刷“痛惜人类文化遗产流失”,而朋友圈刷的是《巴黎圣母院》或雨果或游客心得……


头条用户表示“烧得好”


于是诞生出了下图这样的段子:


图片来自知乎网友 @卢诗涵


联想到关于知乎,有 2 个著名的梗:平均学历 985,平均年薪百万起。


还有在知乎上常年很火的一个问题:


为什么感觉大多数中国人都月薪过万?


为什么各个平台内部的舆论观点都呈现单一化呢?


今天的文章,我们来聊聊这这些现象背后的理论:幸存者偏差。



01

幸存者偏差会带来哪些“坑”?


幸存者偏差是一种逻辑谬误,指人们只能看到经过某种筛选产生的结果,没有意识到筛选过程中可能忽略了一些非常关键的信息。


简单来说就是,通过幸存者/成功者/诉说者的信息来得出结论,而忽略了来自死者/失败者/沉默者的信息。


很显然,幸存者偏差会导致我们得出的结论不准确,严重的话可能会得出完全错误的结论。


开头关于知乎的幸存者偏差问题可能很容易识别。但很多时候,幸存者偏差会让我们在无意中产生认知错误或决策失误,造成的影响就往往不能“一笑而过”了。



以下是幸存者偏差导致的 3 个比较常见的问题。


1)舆论“失效”


首先,幸存者偏差会对舆论产生影响。


在这个方面,幸存者偏差发挥作用的过程是一个新闻传播的概念,叫做“沉默的螺旋”。


当一个有争议的话题出现时,观点双方的声音一大一小。这时候,声音较大的一方如果看到自己赞同的观点收到欢迎,就会更加积极地发表和扩散观点;而声音较小的一方处于劣势,因为害怕被“孤立”,所以倾向于保持沉默。最后,一方观点越来越强大,完全压倒较弱的一方。



在这个过程中,不得不提到起推动作用的媒体(自媒体),比如追热点的时候,媒体往往会表达让多数人满意的观点,而媒体的权威性和传播的广泛性,进一步挤走了微弱的声音。


于是,一个有争议的话题最后可能只剩下了一个统一的舆论。


拿最近很火 996 举例,现在大家聊到 996 时,会说到很多“公认”的看法,比如:


程序员都是 996 工作制

老板都是像马云、刘强东那样的资本家,都支持 996

打工者都反对996

……


然而实际上并非如此。


在互联网时代,我们发现这种统一开始以平台呈现。


回到开头中“巴黎圣母院大火”的案例。


可以想象在头条,认为“烧得好”的观点是主流,内心并不这么认为的用户则保持沉默了,再加上自媒体推波助澜,发展到最后就变成了“头条用户都觉得烧得好”。



2)调查统计出错


除了影响舆论,幸存者偏差还会影响调查统计和数据分析的结果。


幸存者偏差这个概念本身来源于统计学,这是二战期间的一个经典故事,还成了2018 年高考作文的素材:


二战期间,为了加强对战机的防护,英美军方调查了作战后幸存飞机上的弹痕分布,决定哪里弹痕多就加强哪里。然而统计学家沃德力排众议,指出更应该注意弹痕少的部位,因为这些部位收到重创的战机,很难有机会返航,而这部分数据被忽略了。事实证明,沃德是正确的。       



类似“看不见的弹痕最致命”,很多情况下我们以投票或者问卷的形式进行调查时,结果其实也是不精准的。


比如我们在公众号文章的底部,发起投票,以了解大家想看什么类型的文章,最后得出结论,票数最高的文章类型是我们要多写的。


但实际上,没有点进这篇文章的用户才应该是我们调查的目标,但是这样的投票方式永远无法知道不被吸引的用户的真实想法。



3)信任“成功学”


成功者也是一种“幸存者”,许多人把类似比尔盖茨、乔布斯、马云等成功人士的经历奉为圭臬,听他们的演讲,看他们的传记,还总是有“听君一席话胜读十年书”的热血沸腾感,仿佛能够即将迎来自己的成功。


但是我们很少会意识到,即使他们本人照着他们的“成功学”再操作一遍,也很可能无法再次取得同样的成功。


一方面,成功本身有许多“场外因素”,正如张瑞敏所说,没有成功的企业,只有时代的企业。从这个角度来看,许多成功学都是有“时效性”的,在另一个时代可能就无法发挥作用了。


另一方面,成功者在总结经验的时候,因为主观或客观的原因,给出的结论往往不是全面的,比如有一些不愿意公诸于众的经验,或者因为运气好没有遭遇“致命的子弹”。


依旧拿 996 举例,马云谈 996 时,提到“你不付出超越别人的努力和时间,你怎么能够实现你想要的成功?”于是很多人会认为马云的成功离不开长时间高强度的工作投入,觉得自己如法炮制也能获得成功。



但实际上,世界上有大量跟马云一样奋斗甚至更拼命的人都失败了,这些人的经验却没有被我们看到(并不代表,奋斗拼命一定不成功)


当然,幸存者偏差带来的问题不仅仅是以上 3 点,还有许多我们不一一赘述。需要注意的是,虽然幸存者偏差往往会带来错误,但并不是一定带来错误。有的时候,“幸存者”可能恰好能代表全体。



02

如何避免“陷入”幸存者偏差


那么该如何避免“陷入”幸存者偏差呢?针对上文中的 3 个“坑”,我认为可以从以下几个角度分别入手。


1)对舆论保持清醒


我们在关注一件事情的时候,不能只看媒体发表了什么样的观点,同时对整齐划一的舆论要保持存疑的态度。


在这种情况下,想要客观地看待一件事情,尽量把注意力集中在事件本身。


至于平台化的舆论,有时候我们需要跳出单个平台,了解其他平台的用户对事件的看法。比如每天刷知乎的人,偶尔也可以看一看微博、今日头条。



2)保证样本随机性


当我们在做调查统计时,为了避免样本是“幸存”样本,一定要保证样本是随机的。如何判断样本是否随机呢?观察样本和非样本之间是否存在差异。


比如运营社想针对老学员做复购调查,搞清楚哪些因素会影响用户复购。这时候就不能只问复购的用户“为什么买”,更要想办法了解到没有复购的用户“为什么而不买”。


而在前文中提到的,调查用户喜欢阅读什么文章,可以采取其他的形式。比如像领英那样以文字作为调查入口,或者用奖金等无差异的福利吸引用户进来投票。




3)质疑“成功学”


对于“成功学”,我们要保持质疑的态度(但不是完全否定),具体有两种做法。


第一,向失败者学习。


美国著名投资家,巴菲特的黄金搭档查理·芒格就非常善于向失败者学习:


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变得痛苦;


要研究企业如何做强做大,查理首先研究企业是如何衰败的;


大部分人更关心如何在股市投资上成功,查理最关心的是为什么在股市投资上大部分人都失败了。


吴晓波写的《大败局》中总结了大量著名企业盛极而衰的失败经验,堪称 MBA 式教案,也是为了让众多企业家吸取教训。



第二,用演绎法验证结论


我们看到的许多成功策略或者方法都是在之后归纳出来的。这些经验并不是一定没有用,但是需要我们以批判的思维来审视这些策略或方法。


首先,可以自行推演,按照对方给出的方法或策略执行,最后可以获得他所说的成绩吗?


其次,可以观察尽可能多用了相同方法的产品,是否也取得了同样的成功。如果没有成功的比例更高,那就要慎用。


最后,可以尝试那些已经经过演绎推演的“成功学”或者方法论。


比如丁香医生@田太医 曾在我们的年终聚会上分享过丁香医生新媒体的内容生产方法论,这套方法论是他们通过公众号图文的成功经验总结出来的。


那么这套方法论是可以复制的吗?@田太医 在抖音平台验证了这套内容生产方法论也能用在视频生产上。



相比之下,这样经过验证的方法论更值得我们学习。



03

如何利用幸存者偏差?


当然,幸存者偏差带来的影响也不总是负面的。只要利用得当,它反而可以帮助我们实现一些运营目标。


不知道大家有没有看见过这样的页面,很多要求用户完成一定行为然后抽奖的活动(例如分享抽奖),都会在页面上方不断弹出“xxx用户获得xxx产品”的消息。


页面上方弹出“xxx用户获得xxx产品”的消息


每次看到这样的消息弹出,我都“鬼迷心窍”地认为:可能下一个抽中奖品的人就是我吧!然后人家让我干嘛我就干嘛了......尽管每次我都是“很遗憾”(抽奖绝缘体本人)。


之所以设置这样的消息弹出,目的就是为了让用户感受到有很多人一直在中奖,忽略掉抽中概率低的事实,从而完成运营所期待的行为。


这种运营套路,其实就是在利用“成功者”给用户形成示范效应。类似的使用方法,我在美团骑手端的运营中也见过。


为了激励骑手们更积极地工作,他们的区域站长(类似于主管)会在培训的时候给他们“打鸡血”,讲站长本人的励志故事。除此之外,它们的骑手端 App 上,也有一些“成功骑手”的励志故事。


而对于做知识付费的同学来说,“学员好评”和“优秀学员案例”,其实也是一种利用“幸存者偏差”来吸引用户购买产品的方法。当然,前提是你的产品本身就足够好,不然只会适得其反。


       


04

结语


今天这篇文章,我们从“巴黎圣母院失火”的舆论平台化现象,聊到了背后的理论:幸存者偏差。


不过,即使看完文章,想要避开所有的幸存者偏差依旧很困难,甚至可以说不可能。


但是通过对幸存者偏差的认识,在之后的工作学习生活中,处理问题或者认识时间时,能够想到有这样一个需要警惕的理论在,对我们做出正确的决策,建立正确的认知还是有帮助的。


同时,幸存者偏差虽然是个雷区,但是利用得当也能帮我们实现一些运营目标,比如利用“成功者”给用户形成示范效应,吸引用户“上钩”。



-END-

本文排版由“135编辑器”提供技术支持


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