史蒂文 D. 莱维特和斯蒂芬 J. 杜布纳的 SuperFreakonomics

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全球降温、爱国妓女以及为什么自杀式炸弹袭击者应该购买人寿保险

SuperFreakonomics by Steven D. Levitt and Stephen J. Dubner

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SuperFreakonomics 这本书的主题究竟是什么?

SuperFreakonomics (2009) 一书中解释了为什么像经济学家一样思考可以帮助我们更好地了解我们的当代环境。这些笔记使用人类历史上丰富多彩的故事,解释了基本的经济概念和数据收集的必要性。他们还为我们现在面临的全球问题(例如气候变化)提出了意想不到的答案。

SuperFreakonomics 一书的目标读者是谁?

  • 任何对有关人类行为的有趣统计真理感兴趣的人都应该阅读这本书。
  • 相信统计学力量的数学家和统计学家
  • 任何有兴趣了解以极低的成本应对全球变暖的方法的人都应该继续阅读。

Steven D. Levitt 和 Stephen J. Dubner 是谁,他们做什么?

美国经济学家 Steven D. Levitt 拥有哈佛大学和麻省理工学院的学位。在过去的二十年里,他专门研究犯罪和腐败。他现在是芝加哥大学的教授。

Stephen J. Dubner 是来自美国的作家和记者,专门研究经济话题。此外,他还是《选择我的宗教》(以前称为《动荡的灵魂》)和《英雄崇拜者的自白》的作者,这两本书均可在亚马逊上购买。

对我来说到底是什么?数据是解决社会问题的关键。

当您考虑社会问题时,是否会因为看不到答案而愤怒,无论是全球变暖、恐怖主义还是疾病?为什么世界上有这么多聪明的人都解决不了任何问题?为什么他们失败得如此惊人?令人不安的是,许多专家并没有在最明显的地方寻找解决方案:冷酷的事实。这是一个令人不快的现实。他们中有不成比例的人将他们的想法建立在人们错误的记忆和经历上,从而导致误解和错误。另一方面,统计数据是冷静、可靠和直接的。这些评论突出了数据中可能出现的一些更出乎意料的反应。阅读它们可能会让您重新考虑解决问题的方法和寻找解决方案的方法。

在这些笔记中,您将了解为什么当代妓女的报酬远低于 19 世纪的妓女;为什么增加的税收会导致老鼠数量的增加;以及为什么全球变暖的答案可能是向大气中排放更多污染。

统计数据可以为我们提供关于我们世界的大量信息。

当你附近的人把垃圾扔在后面时,你是其中之一吗?您可能会想知道是什么导致他们如此粗心地行事。你甚至可能希望你能进入他们的脑海并找出他们在想什么。事实是,我们无法进入其他人的脑海。因此,我们倾向于忽略这些想法。即便如此,我们仍有能力影响他们不想要的行为。因为毕竟,政府和其他公共机构一直在这样做,以奖励我们做善事的激励形式。不幸的是,激励计划很少能像预期的那样成功。大多数情况下,它们会产生有害的连锁反应,从而使意外后果定律发挥作用。

以实施基于体积的垃圾收集成本为例,这旨在激励个人减少垃圾产量。相反,个人想出了巧妙的方法来绕过支付费用。德国的许多人开始将未吃完的食物​​倾倒在厕所里,结果导致老鼠数量增加。但是,如果我们能够在实施激励措施之前预测人们对激励措施的反应,我们将在此过程中节省大量时间和精力。我们将如何做到这一点?通过用统计证据渗透他们的思想。人们出于各种原因以某种方式行事,这可以通过数据和统计数据的收集和分析来发现。以下笔记揭示了一些有趣且出人意料的故事,作者收集了这些故事,以强调统计数据在理解人类行为方面的重要性。

做出经济决策,你将能够揭开文明的奥秘。

计量经济学家在经济崩溃和危机时期受到严厉批评——这是理所当然的!尽管如此,经济学家,或者至少是那些与他们有同样信仰的人,可能真的对整个社会有巨大的帮助。尽管我们倾向于将经济思维与不道德的最大化利润的努力联系起来,但经济思维实际上更多地与试图了解外部环境有关。经济学的基础无非是利用可靠的事实提出假设。这使经济学家能够保持客观性并区分正常行为和规则的例外情况。

2001 年的夏天在美国被称为“鲨鱼之夏”。一名 8 岁男孩遭到袭击,失去了一条手臂和一大块大腿,受到了媒体的广泛关注,这有助于提高人们对水下捕食者的认识。正因为如此,公众才相信鲨鱼比以往任何时候都更加致命。然而,经过客观的统计研究后发现,当年鲨鱼袭击的数量与往年的正常数字相当——公众意识只是比平时更高。通过这种方式,像经济学家一样思考将使您更接近实际情况。但这还不是全部 - 它还会鼓励您跳出框框思考。即使是最棘手的问题,也可以通过从所有可能的观点和角度以合乎逻辑、有条不紊和彻底的方式来解决。

马车是二十世纪初的主要交通工具。由此产生的过量马粪已成为一个重要且令人不快的气味问题。然而,由于没有任何方法可以让马产生更少的粪便,这个问题似乎是无法解决的。理性、好奇的研究人员已经开始从不同的角度处理这个问题,而不是只关注如何让马少吃。他们没有试图减少粪便,而是创造了一些可以有效取代马本身的东西:汽车!同样,这些笔记中涵盖的主题将从不同的角度审视我们社会的许多元素,首先是卖淫。

关于卖淫的统计数据显示了许多经济因素在起作用。

今天,大多数公司都由男性控制,这从许多女性仍然存在的薪酬差距中可见一斑。然而,在一个行业中,女性一直占据主导地位:卖淫。当我们查看性工作的统计数据时,我们可能会看到一些非常迷人的模式出现。一百年前,卖淫提供了更高的报酬。据估计,1900 年左右在芝加哥一家著名妓院工作的 Everleigh Butterfly Girls 年收入高达 43 万美元,这是当代性工作者梦寐以求的薪水。那么,从那以后发生了什么变化?过去,在较早的时候,男性更频繁地拜访妓女,当时婚前性行为比现在更自由的文化中不那么普遍。在妓院工作也是非法的,因此被捕的机会以及与卖淫相关的社会耻辱,导致了更高的报酬,以补偿该职业的风险和劣势。

然而,近年来,越来越多的女性自愿在性行业工作,而愿意为性付出代价的男性却越来越少。由于供给相对于需求过剩,价格下降,结果收入下降。对性工作的需求同样受短期事件波动的影响。根据对该问题为期两年的调查结果,性工作者从事价格歧视。这意味着女性对明显更富有的客户收取更高的费用,这体现在更好的衣服或更优雅的风度上。

结果还表明,当对其服务的需求增加时,性工作者如何迅速做出反应。例如,在感恩节假期期间,某个地区的房价上涨了 30%,原因是大量顾客涌入探亲并寻求额外的娱乐活动。即使是那些没有在性行业工作的人也利用这个机会在圣诞节期间多赚一点钱!就他们对需求的反应而言,性工作者与百货公司圣诞老人没有什么不同:当他们看到赚钱的机会时,他们会加班以充分利用他们可以利用的短期就业机会。

如果我们使用经济推理,恐怖分子可能会在发动袭击之前被逮捕。

恐怖主义是我们都应该关注的一种当代危险,特别是因为目标和受害者是随机选择的。这也是恐怖主义如此难以避免的原因之一。尽管数据分析并非没有局限性,但它可能有助于在恐怖分子发动袭击之前对其进行检测。要了解恐怖分子,就必须把握他们的动机。普林斯顿大学经济学教授艾伦·克鲁格 (Alan Krueger) 进行了一项研究,将黎巴嫩恐怖分子的数据与该国一般人口的统计数据进行了比较。结果令所有人震惊。恐怖分子不是受教育程度低,来自富裕的中产阶级家庭,而是更有可能受过良好教育并出身于此类家庭。激励他们的不是贫困或个人利益,而是参与政治团结行动的愿望。

更好地了解恐怖分子的活动原因和方式将使我们在未来能够更好地识别他们。然而,传统的反恐方法,例如倾听嫌疑人的讨论,在过去已被证明是无效的。因此,为了保护作者身份,伊恩·霍斯利 (Ian Horsley) 在这里更改了真名,创建了一种分析财务数据的算法,以追捕潜在的恐怖分子。该系统最初设计用于识别欺诈者,现在采用指示来识别可能表明恐怖分子存在的行为。通过寻找恐怖分子经常共有的特征,例如租房而不是购买房屋或被录取为学生,可以确定积极迹象。此外,负面迹象代表恐怖分子通常不会做的事情,例如投资人寿保险,如果恐怖分子自杀,这显然不会得到回报。

尽管该算法并非完美无缺,但它有可能成为一种有用的工具,用于识别本来不会被发现的嫌疑人 就恐怖分子而言,他们现在可能会考虑购买人寿保险,只是为了继续安全的一面。

人类对自己的行为既不完全利他,也不完全冷漠。

据《纽约时报》报道,1964 年的一天,来自纽约的 28 岁女子基蒂·吉诺维斯 (Kitty Genovese) 被刺死,导致吉诺维斯被谋杀的三起不同袭击事件目睹了38 名行人,没有人向当局报告这一事件。因为它的突出表现是旁观者冷漠的一个很好的例子,这种现象解释了我们观察某事但不采取行动的方式,因为我们相信其他人会照顾对此,此案引起了广泛关注。批评者认为这是一个响亮而明显的警告,即社会从根本上说是自私的,对他人的需要漠不关心。

尽管如此,仅仅过了 20 年,公众的看法就完全转变了。每个人都开始相信社会在其意图上天生就是仁慈的。作为20世纪80年代的一个突出趋势,作为心理学和经济学的科学综合体的博弈论得到了普及。特别是,一项实验提供了对人类行为本质的广受赞誉的见解。独裁者游戏评估受试者是否愿意与完全陌生的人分享金钱以换取金钱奖励。结果真的很惊人。来自不同国家、不同情况的玩家一致支持平分金钱,打破人类贪婪愚蠢的刻板印象。到底发生了还是没有发生?据著名实验经济学家约翰·利斯特 (John List) 称,这一发现并不适合他。他设计了一系列经过修改和更逼真的独裁者游戏,以检验社会的仁慈。

根据李斯特的解释,个人既可以偷钱,也可以向假想的陌生人捐钱。而且,在游戏开始之前,玩家需要做一些日常琐事,比如在字母上盖上他们的名字。最终,只有 6% 的参与者选择分享这笔钱,另外 66% 的人自己保留。

一些最困难的问题有一些最直接的答案。

每个人都经历过在处理一个无论你怎么努力都无法解决的难题时的挫败感。这正是科学家们每天所经历的。当看不到解决方案时,他们应该怎么做?他们收集信息以便客观地分析情况并确定根本原因。正如 1847 年在维也纳一家医院发生的那样,这种技术在某些情况下甚至可能挽救生命。当时,每 6 名在医院分娩的健康妇女中就有 1 名有感染可能致命的产褥热的风险。 Ignatz Semmelweis 决定通过收集尽可能多的有关情况的信息来解决这个问题。

在他的研究中,他发现在家或在助产士病房分娩的妇女比在男医生医院分娩的妇女发烧的可能性要小得多。几天后,传出一名男医生在尸检中割伤手指并被尸体颗粒污染后死亡的消息。进行尸检的男医生然后直接前往分娩站,在那里他们将尸体颗粒传输给即将分娩的女士们。答案很简单——他们只需要洗手!获取信息还有助于识别以前可能不明显的问题。新发现问题的解决方案催生了发明,就像 1950 年代亨利福特开始使用汽车事故数据开发 T

模型一样

车祸死亡人数是这一时期的一个重要死亡来源,每年造成 40,000 人死亡。罗伯特·斯特兰奇·麦克纳马拉 (Robert Strange McNamara) 受雇于福特,负责收集和分析数据,以使驾驶体验更安全。麦克纳马拉发现,大部分受伤是由于乘客的头部在碰撞中撞到方向盘和挡风玻璃上造成的。正因为如此,一些设计师试图使方向盘更柔软,以减少疲劳。 McNamara 没有从与数据相同的角度关注问题,而是从不同的角度看待它:为什么不首先阻止头部移动?结论是一种低成本、简单的补救措施,可以将死亡风险降低多达 70%:安全带!

由于对全球变暖的误解,很难应对全球变暖。

据科学界称,全球变暖被认为是人类生存的最严重威胁之一。那么为什么我们不采取更多措施来解决这个问题呢?全球变暖是人类活动引起的新现象;然而,我们还不知道它是如何发生的,发生到什么程度。因为我们不知道我们的影响会有多大,是否会导致灾难,所以很难对这个问题进行公正的公开讨论。主题。此外,全球变暖辩论受到持续误解的影响这一事实无济于事。例如,汽车和工业一直被认为是全球变暖的主要驱动因素。然而,全球反刍动物(尤其是奶牛)的温室气体排放量比整个运输行业的总和还要多 50%。

那么为什么不收集和分析额外的数据以确定真正推动气候变化的变量呢?事实是,如前所述,全球变暖是一个非常复杂的问题,需要考虑许多迹象。此外,气候科学家无法进行试验,这意味着他们无法确定哪些政策在减少全球变暖方面最有效。我们应对全球变暖的努力也受到负面外部因素的阻碍。负外部性是大量个人感受到的后果,但对其负责的人却没有感受到。例如,西方人过多的肉类摄入量以及奶牛产生的温室气体是导致海平面上升和南太平洋小岛淹没的主要原因。

不幸的是,如果您要负责但不必面对自己行为的后果,那么您是否会改变自己的行为是值得怀疑的。戈尔的电影《难以忽视的真相》和他的气候保护联盟等倡议试图提高人们对气候变化的认识,并取得了不同程度的成功。只要我们没有得到这样做的激励,我们就不会改变我们的行为,这就是为什么应对全球变暖如此困难。然而,可能有一种快速治疗方法——你听说过吗?更多信息可以在最后的注释中找到!

据统计,我们可以通过增加污染而不是减少污染来对抗全球变暖。

人们不愿意把钱放在一边以防止未来出现问题,因为总是有可能出现更实惠和更方便的补救措施。可能真的有一种快速且具有成本效益的方法来对抗全球变暖——乍一看似乎很矛盾。为了更好地理解它是如何工作的,我们必须回到 1991 年皮纳图博火山的喷发,两年前,空气中的阴霾因大规模喷发而消失。出人意料的是,在这段时间里,地球变冷了,结果树林变得更加凶猛。 Nathan Myhrvold,微软前首席技术官,现为西雅图Intellectual Ventures研究员,经过深思熟虑后想出了一个主意:为什么不尝试通过影响天气来模拟这个过程?

地球工程或干预全球气候系统的行为,可能是扭转气候变化影响的关键。美国国家科学院在 1992 年的一项研究中披露,将二氧化硫泵入平流层可能会使地球变冷——这只是让它比当时的工业做得更高的问题!如果仔细定位,每年向大气中注入 100,000 吨二氧化硫可能会逆转北极的变暖并减少北半球的变暖。我们唯一需要做的就是利用现有的电力设施,并使用软管形装置将污染物从它们泵入平流层。 Budyko's Blanket 是为了纪念一位俄罗斯气候学家,实验结果产生的朦胧覆盖物的名称。这种技术不仅成本低廉且简单,而且如果它没有按预期执行,它也是可逆的。

是的,通过造成更多污染来对抗空气污染的影响似乎有点奇怪,但有证据表明它可能是有效的。考虑到这只会花费 2.5 亿美元,比 Al Gore 的组织每年用于提高公众对气候变化的认识的花费少 5000 万美元。

SuperFreakonomics 是一本有最终总结的书。

本书的主要主题是,当使用统计数据来辅助分析时,可以更成功地理解人类行为。寻找长期问题的答案并使世界变得更美好可以通过收集数据、提出适当的问题和保持客观来实现。行动建议:你永远不会有太多的信息!每当您发现自己面临似乎无法解决的问题时,首先要让自己摆脱对这种情况的任何先入为主的观念。您是否认为您的猫在星期三因为是星期二而在地板上撒尿?似乎不太可能。开始收集尽可能多的信息,以确定最重要的迹象。你周三做什么,你的猫周三也做什么?它具体吃什么?尝试弄清楚您可能会如何影响这些指示,以便找到解决您问题的方法。也许你的猫因为你周三工作时间长而感到孤独,它试图引起你的注意。建议进一步阅读:何时抢劫银行,由 Steven D. Levitt 和 Stephen J. Dubner 撰写,是一本关于如何抢劫银行的书。 When to Rob a Bank (2015) 是最初发表在 Freakonomics.com 上的 Freakonomics 博客上的论文汇编,该博客已经运行了 10 年,今天仍然很强劲。莱维特和杜布纳将注意力集中在意外和完全奇怪的事情上,讨论了从为什么你应该避免使用中间名韦恩的人到为什么我们中的一些人应该在他们的书中比其他人有更多的性生活。

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由 BrookPad 团队根据 Steven D. Levitt 和 Stephen J. Dubner 的 SuperFreakonomics 编写



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