独立思考者的模型

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1、目录独立思考者的模型1.正确的定义问题1.建立逻辑树SetupLogical（Decision）2.奥多姆剃刀2.提出假设3确定数据3写出数据来源3收集数据3实证模型4可证伪模型4信息来源模型5个案见证模型5具象模型6因果关联模型6第三因素模型7“If…So…”控制模型7交互影响模型8安慰剂效应模型8因果方向模型9　　独立思考者的模型　　微软前总裁高群耀说过一句话让我印象深刻，大意是我们努力了那么多年，取得了不小的成就，我相信我们一定做对了一些事情。我觉得能够做对事情的一个重要前提是，我们想对了一些事情，而要想对事情就需要掌握一些正确的思考方法。　　巴菲特和芒格一定不是靠掷筛子下注的，

2、他们比一些人更接近真相的最重要原因是因为他们掌握了更正确的思维方式。　　我个人将思考问题分成7个步骤。　　.正确的定义问题　　我们的身体常常不太聪明，表面现象常常另有所指。牙齿脱落可能是肾虚；而头发疼可能是脑子出了毛病。同样的，我们的大脑常常不聪明，大脑提出的问题未必是真正需要解决的问题。　　一个打算跳槽的做人力资源的学妹曾经问我，“我投的一家大公司即将给我offer了，可是现在所在民营企业的老板答应给我加薪升职，我还该不该跳槽呢？”　　我问她“为什么要跳槽呢？”　　“想去外资企业。”　　“为什么想去外资企业呢？”　　“外企规模大，也更加正规。”　　“为什么要去规模大的企业呢？”　　“

3、因为规模大的企业有一套完善的流程。”　　“有完善流程的企业对你有什么帮助呢？”　　“能够让我学到更加完整的人力资源体系。”　　“学到这个对你意味着什么？”　　“这是我职业发展的方向和向上突破的重要基础。”　　“好，那么现在的企业即使给你升职，是否能让你学到完整的体系呢？”　　“不能，我明白了。”　　这个时候学妹头势和思路就非常清楚了。其实，在这个过程中我只是帮她纠正了定义问题的方法。她的问题不该是一开始问的“该不该跳槽”，而应该是“哪个公司能给我我要的学到完整人力资源体系的机会”。　　我曾经留意过一天中被问到的问题。我发现，2/3以上的提问者自己都没想清楚自己最终想知道什么。我们得不到

4、答案往往是因为没有问正确的问题。　　.建立逻辑树SetupLogical（Decision）　　巴菲特最好的合作伙伴查理。芒格曾经形容过巴菲特的思维方式的优点，其中一点就是巴菲特及其善于运用逻辑树，又叫决策树。　　什么是决策树？就是由所问的问题展开的要解决这个问题需要考虑的因素（把问题作为结果，即是会影响结果的因素）。这是我自己的定义，未必准确。　　例如，我想知道为何阿凡达的票房会如此火爆，请问你该如何回答。是因为炒作？因为实力？还是因为导演知名度？　　这些答案都没有错，但是这个问题的答案可能更复杂一些，复杂到我们不能仅仅通过拍脑袋想到或者媒体上看到的几种可能性来下定论。　　我和自己做

5、了一下头脑风暴，得到了如下逻辑树，见图。　　阿凡达剧中有棵生命之树，是潘朵拉星球生命的根源，万物由它而生。把我们的问题当作生命之树，衍生出的各种可能性和影响因素通过层层剥离的方法列出，就形成了逻辑树。此处我只粗略列了2个1级目录，4个2级目录以及16个细分原因，如果认真思索，一定能想到更多。　　.奥多姆剃刀　　你一定也发现了，逻辑树中有几处原因有明显的问题。例如，内部因素->人的因素->演员。　　不清楚导演的用意何在，这部片子的演员基本都不是大牌，可能是为了节约片酬成本（反正看不清脸），也可能是个人习惯（当年的《泰坦尼克号》启用的也不是当时的大牌）。因此，由于演员吸引了观众而促使《阿凡

6、达》火爆的说法显然站不住脚。我们可以直接将他从逻辑树中删除。　　奥多姆剃刀的原意已经很难考（我已经看到众多版本，这也不是本章的目的），我的解释是为确保高效简洁和操作性，保留核心，大胆删除不相关部分或者相关度低的部分。　　.提出假设　　到了最关键的一步了。　　大多数人的思维方式是正向思维（这也是人类大脑“原装”的思维方式），即演绎的思维。要回答阿凡达为何火爆的问题，我们可以收集海量的各种数据，动用大量的人力物力精力，综合分析，最后计算出无数种可能性，最后从庞杂的数据库中寻找相关联系，最后找出问题的答案。　　然而我们往往没有这样无限的资源，即使有，我们是否存在更好的方法呢？　　逻辑学家提出

7、了归纳的方式，这种思考方式在数学家手中发展出了递归的思维方法。当运用到科学领域的时候，科学家总结出了一种有效的思维模型：假设-检验。　　也就是说，在我用海量数据进行分析之前，先进行假设。例如，我根据自己的常识，感觉以及少量的数据，进行判断，提出一个假设，“《阿凡达》的火爆票房是因为经济大萧条引起的”。这个假设不是空穴来风，确有许多经济学家发现一个隐藏的违背常识的规律：当经济萧条的时候，就是娱乐产业爆发的阶段。好，既然这个假设是有可能成立的，我们