評分似乎應該集中在量錶的正中間，但實際卻不是這樣。它們更像是成績報告單上的分數，如果得瞭C，就明顯低於平均水平。大眾評分傾嚮於10 分製裏7 分的位置或最高分的70% 左右。一方麵，這可能錶明，我們抵達瞭消費者的天堂，從整體看來，我們評價的東西還不錯。但也有理由認為，這一切都是人為的。魔術師知道，當他把紙牌擺成扇形拿在手裏時，人們一般會選擇扇形70% 前後位置的牌。超感師會讓觀眾想一個1~10 之間的數字，而他永遠會猜觀眾選的是7，因為他知道，這是最普遍的選擇。

神奇的7

1976 年，耶魯大學的邁剋爾·庫伯維（Michael Kubovy）和約瑟夫·索特卡（Joseph Psotka）試圖找齣“7”這個數字如此神奇的原因。

庫波維與索特卡派齣7 名本科生在耶魯大學校園裏招攬路人，讓這些路人報齣“0~9 之間第一個想到的數字”。迄今為止，7 始終是最受歡迎的選擇，占應答者的28%，最不受歡迎的答案是0。

7受歡迎的原因有很多。地球上有七大洋；童話裏有七個小矮人；《聖經》裏有七宗罪；電影裏有七武士、七佳偶；婚姻裏有七年之癢等等。人們認為7 是幸運數字。

為瞭檢驗人們偏好7 的潛在原因，庫波維和索特卡讓一群基礎心理學課程的學生報齣“6~15 之間第一個想到的數字”。結果完全不同。最受歡迎的選擇是9，它以微弱差距領先8 和7。這一次，隻有17% 的人選擇7。

照理說，無論數字預設的限定範圍是怎樣的，7 都應該是同樣幸運的，有著同樣的心理易得性。但第二個實驗對部分流行解釋提齣瞭挑戰。

在第三個實驗中，庫波維和索特卡讓耶魯大學的學生們報齣“0~9之間第一個想到的數字，不要分數，隻使用類似7 一樣的整數”。錶麵上看，這跟第一次實驗一樣，因為即便未曾明確規定，每個人都知道該選整數。結果再一次完全不同。數字3、5 和7 幾乎同樣受歡迎，而7 現在的受歡迎度降到瞭全體被試的17% 以下。

我們已經發現，當我們提到或以其他方式讓人注意到一個選項7 時，會讓選擇它的人望而卻步。這中間一定是有些什麼蹊蹺。

在最後一次實驗中，庫波維和索特卡讓一群被試在20~29 之間報齣自己第一個想到的數字，又讓另一群被試在70~79 之間做選擇。結果，前一組人壓倒性地選擇瞭27，約28% 的人選擇它，跟最初0~9 之間選擇7 的比例相同。

但對後一組人來說，77 就不怎麼受歡迎瞭，隻有16% 的人選擇它。最明顯的原因在於，被試希望避免個位上是7（因為這個選擇範圍會讓人注意到7），或是避免選擇個位和十位上相同的數字，又或者兩種想法兼而有之。

希望被試選擇7 的超感師會嚮其施加壓力，要求他即刻作答。超感師知道，被試思考的時間越長，就越有可能對最初的衝動錶示疑慮。錶演者鼓勵快速作答的一種方式是打響指，“快在1~10 之間選一個數”。然後，“啪”地打個響指。

耶魯大學的實驗裏的路人不大可能花太多時間深思熟慮。執行實驗的人讓他們報齣腦袋裏想到的第一個數字，而不是報齣一個“隨機數”。在實踐中，人為創造的數字之間——不管是稱它為“隨機數”，還是“第一個想到的數字”，或者彆的什麼，總有相當大的相似性。無論具體創造數字的目的是什麼，7 都最為常見。

庫波維和索特卡懷疑，讓路人自己想齣一個數字的請求構成瞭“第二十二條軍規”（catch-22）式自相矛盾的陷阱。被試擔心自己最初的衝動或許不夠自然，並産生瞭猜忌。“他陷入瞭矛盾的局麵——隻有當他努力想著不依從時，纔會依從。”

一般而言，人們喜歡奇數而非偶數；喜歡不處於選擇範圍極限的數字；喜歡不招人注意的數字。總體來看，7“處在一個獨特位置上，成瞭‘最怪異’的數字”。

變幻莫測的評分

大眾評分既不是隨機性實驗，也不是最初衝動研究。參與者要把自己對産品的感覺轉換成量錶上的一個數字或位置。這可並不像錶麵上看起來的那麼簡單。這傢酒吧應該被評3 分還是4 分？候選人的攻擊性廣告是0分（因為我討厭負麵廣告）還是10 分（因為它的確讓我對候選人的對手産生瞭擔憂）？評分人要為自己復雜混亂的情緒或根本沒有情緒編造一個相對應的數字。

你可以把耶魯大學的實驗想成是調研某種産品的焦點小組。被試對該産品評高分或評低分都沒有特彆的理由，所以想到什麼數字就報瞭齣來。此外，大眾評分裏還有一個類似的因素，有些評分人對評分漠不關心，或是感覺復雜，因此他們認為自己怎樣評分都行。他們很可能會受到奇數或選擇範圍偏高那一端的吸引，比如7。

《洋蔥報》（Onion）曾經刊登瞭一則新聞，《美國青少年報告說，學校“還好”》（School “Fine”, U.S. Teens Report）。10 分製裏打7 分，就像是鬱鬱寡歡的青少年嘴上的“還好”，這個默認的迴答意思是“彆煩我”。這也是群體評分變化莫測的一個原因。平平無奇的産品有可能得到瞭體麵的分數（大量的“7”），結果卻在市場上遭遇慘敗。如果你想知道的是，“你會買這種産品嗎？”你應該直接問。

在耶魯大學的實驗中，0 是迄今為止最不受歡迎的選項，其次是1 和9（9 是上限，因為沒有10）。這意味著，接近或達到量錶限度的分值蘊含著最確信的主張。看看網上的評論，尤其是要注意最低分（0 星）和最高分（5星）所占的比例。如果我們假設評分人是誠實的，那麼打這類分值的人要麼真正討厭該産品，要麼就是真心喜歡。

對許多産品或服務而言，有多少人喜歡、多少人討厭無關緊要，隻要有人願意花錢買它就行瞭。對喜歡選擇電影製片人或電影主題的觀眾來說，得到高比例的5 星評分的獨立電影應該是穩妥的選擇，0 星評分的數量或許無關緊要。這樣的電影不是為瞭吸引所有人來看，而在網上，總會有些評論人選“錯”瞭電影。等企業有瞭更廣泛的受眾（如電影大片或傢庭餐廳），0 星評價的信息量纔會豐富起來，它們有助於評估碰到糟糕體驗的概率。

超級預測術

● 如果你讓人們在1~10 之間選擇一個數字，大多數人往往會選7。這會扭麯焦點小組的評分和大眾點評式網絡評價。

● 對産品給齣滿分（10 分製裏的10 分，5 星製裏的5 星）的評分者所占比例，或許比平均得分更能準確地衡量産品的銷售潛力。

前言/序言

當可預測性遇到隨機性

我的書大多以探討一個具有廣泛社會影響的簡單理念為主題。在這本書裏，我探討的簡單理念是：人無法隨機行動。正因為如此，人類行為在一定程度上是可預測的，甚至在很多情況下，這種可預測性極有價值。

毫不誇張地說，這一洞見乃是21 世紀商業的核心所在。許多最成功的企業使用“大數據”技術預測哪些客戶容易被說服（以某種價格）去購買商品。這類預測不是100%準確，但也不需要100% 準確。關鍵在於，能最準確預測客戶需求的公司掌握瞭競爭優勢。

既然預測如此重要，我們也就有必要追問上述洞見的齣處。有證據錶明，它可以追溯到中國的漢朝。

據說，漢朝時，中國人發明瞭現在流行於世界各地的“剪刀石頭布”遊戲。和大多數好玩的遊戲一樣，它提齣瞭一個充滿復雜性的簡單問題。兩個玩傢同時從“剪刀”、“石頭”或者“布”三個手勢中選擇其一。該遊戲用一套簡單的規則來判斷獲勝者：布包石頭；石頭砸剪刀；剪刀剪布。

從最淺顯的層麵分析，這個遊戲似乎完全是靠運氣。雙方玩傢隨機齣拳，每一種手勢的齣現概率都是1/3，故此，似乎並沒有最佳齣拳策略。雙方隨機選擇，每個玩傢都有同樣的獲勝概率，旁觀者充其量隻能預測到這個地步。到瞭20 世紀，這個遊戲成瞭博弈論的一種範式。

可這個遊戲的玩傢們卻跑在瞭數學傢前頭。他們早就知道，剪刀石頭布首先是一個心理學遊戲。齣色的玩傢知道，對手的行動並非完全隨機，故此可以預測。盡管這些預測並不確定，但肯定比憑空猜測的結果要好。獲得這一小小的預測優勢正是剪刀石頭布的“戲中戲”。齣色的玩傢懂得試探對手的無意識模式，並藉此獲得優勢。例如，要是玩傢齣瞭某種手勢輸瞭，他下一局齣拳時換不同手勢的概率會很大；而要是玩傢連續齣同一手勢兩次，他下一局換招的可能性尤其大。

18 世紀時，日本人對剪刀石頭布遊戲特彆熱衷。他們使用遊戲的各種版本來解決爭端或進行艱難抉擇；藝妓用其來打發時間、取悅客戶；喝酒的人將它當成一種遊戲，輸傢必須喝下一杯酒；當然，孩子們也把它視為一種娛樂活動。1809 年問世的一本日語指南清楚地顯示，剪刀石頭布很受重視，也被看成一種需要技巧的遊戲。它提供瞭如下訓練建議：

凡想精通剪刀石頭布者，需連續60 天，每天玩500~600 局，之後休息10 天，再次勤勉練習60 天，直至能不假思索地齣拳。如果有人能深刻地思考遊戲中自己的齣拳模式，自然就成為瞭嫻熟的玩傢。

這或許會讓你想起《禪宗射手》（Zen Archer）遊戲的建議。和射箭一樣，日本人把剪刀石頭布視為“掌握瞭人類生存挑戰”的隱喻。生活不斷要求我們去預測周圍人的行動。

21 世紀的一大挑戰就是把數據轉化為預測。因為希望通過數據來進行預測，企業和政府收集的數據量呈指數級增長。個人也開始使用計算步數、卡路裏和心跳的應用軟件來收集自己的數據。他們還記錄個人支齣，預測購買機票或智能手機的最佳時機。可穿戴技術的日益普及必將以超齣我們想象力的方式極大地拓寬收集數據的途徑。

消費者行為理所當然地融閤瞭可預測性和隨機性。如果你總是購買同一品牌的牙膏，這就很容易預測。可如果你隨意選擇，比如，你每個月裏隻有幾天會到工作地點附近的咖啡館去，那預測就比較睏難瞭。另外，如果有人策略性地嘗試隨機，對其行為進行預測則最為睏難。但一如剪刀石頭布遊戲長久以來所揭示的：人類根本沒有完美的隨機，人們的選擇總能被預測。

故此，公司試圖為消費者過去的選擇建立數字檔案，以求預測將來。如果你知道某個人購買的每一樣東西，或者訪問的每一個網頁，你就會對這個人有較為深入的瞭解。今天，凡是用過搜索引擎或大型零售網站的人，必然會碰到各種各樣的歌麯、書籍、電影和其他産品的個性化推薦，以求說服其購買。我想大多數人的反應（反正我是這樣）會是：“哎呀！我可是個大活人！沒有人能預測我到底想要什麼！”比如，如果我下載過著名導演斯坦利· 庫布裏剋（Stanley Kubrick）的電影，那麼，毫無疑問，那些搜索引擎或網站會推薦庫布裏剋的其他電影給我，但這並不是什麼預測。有些推薦顯然離題萬裏。但如果你站在零售商的角度來想，這種算法總比嚮所有人展示相同的推薦好。我們對新型預測軟件的態度，其實跟我們對廣告的態度毫無二緻：每個人都認為，“盡管它會影響其他人，但影響不瞭我！”

《剪刀石頭布》一書的靈感就來自這樣的話題。我很高興本書在世界各地尤其是中國找到瞭對其感興趣的讀者，我希望，中國的讀者們會由本書産生許多想法，並在實踐中加以應用。

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