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“Scale”读书笔记 | 天下之大作于细

文| 郭瑞东 
 
导语
 
这篇文的副标题来自老子“天下之难作于易,天下之大作于细;是以圣人终不为大,故能成其大。”,之所以引用这段话,是因为其说清楚了大小之辩对个人的关系,而这也是这篇小文的主题。今年上海的高考作文题目是“预测”,要想做好预测,你需要掌握规律,最好是普遍的统计意义上的规律。
 
那有没有一种适用于多个学科的通用法则了?不止可以用来解释生物的生老病死,还可以指导城市的兴衰与公司的成败。

 
在17年5月16号出的这本新书中,来自 Santa Fe 研究院的理论物理学家Geoffrey West给出了他的回答。
 
我写读书笔记时,不喜欢重复书中的内容,哪怕是转述。老老实实的去写,这不是我想做的。我知道这样会导致读书笔记读起来没那么干货十足,但读书的目的不只是储存知识,还应该是启发思考。
 
有这么一个笑话,老农说皇帝有钱到拿着金锄头去犁地。这个笑话之所以我会提起,是因为我们很多人其实也犯过类似的错误。当王健林说定一个小目标的时候,他也许是脱口而出的。这就难怪很多人想要拥有更多,至少要待在大城市里。然而红楼梦中却又说“大有大的难处”,这究竟是怎么回事了。
 
其实不管一个人是贫穷还是富贵,他每天消耗的卡路里其实差距不大,每天睡觉的床其实也是差不多大小的。富贵的人朋友多,不过人脑中的邓巴数决定了只有150个名字能够被记住,不管有多少人认识你。不管是富贵还是贫穷,你每天花时间交往的人只是那几个人。正是这些不变的东西,使得不同的大小会带来不同的影响。
 
正如同用不同的尺子去测量海岸线的长度,会得到不同的距离。任何商业上的讨论,都应该说清楚讨论的对象的大小。不同阶段的企业,不同大小的城市,面临着不同类型的问题,这样的话其实没有信息量的。只有弄清楚不同大小带来的影响,才可能对症下药。我们先看看几条你没有想到的大与小的差别。
 
从小城市来到大城市的人,会感觉他们走路的速度都那么快。美剧中看到那些在纽约健步如飞的大忙人,他们真的走路都比我们快吗。下图来自《scale》这本书,横轴是欧洲各城市的百万人口数,纵轴是平均的走路速度。我们看到纵轴有负数,不要以为是图上出错了,这里对纵轴对了对数变化,这样做的好处是纵轴不那么长,而且这些点看起来在一条直线上。对纵轴做对数变化,是一个常见的展示技术,以后看到这样的散点图,第一个要问的就是纵轴是否经过了对数变化。
这本书这样的图还有很多,但每多一个这样的图,就会有一半的读者读不下去的,是吧?那为什么拿这个举例子,是因为这个即贴近现实的经验,又能够联系起这本书的主题。你也许会怀疑为什么会有这样的现象,作者给出的解释是不管人们生活在大城市还是小城市,人们每天都会花一个小时在走路上,但是在大城市你要走的距离多,所以你需要走的更快。
 
是不是有些“相对论”的感觉,狭义相对论抓住了光速不变,而要想理解不同的规模带来的不同影响,也需要抓住一些恒定不变的东西。比如哺乳动物的心跳次数,心肌细胞的活性没有偏爱。不管是数十吨的蓝鲸,还是小仓鼠,都是固定的两亿次。血液流到毛细血管的速度也是固定的,太快了血液中的氧气就没法充分送到细胞,这恒定的血流速度,又决定了心脏每分钟跳动的次数。从而决定了不同大小的动物的寿命。同样的逻辑,回归到细胞的层面,DNA修复的机制在不同的动物中都是一样的,而人身体中的细胞,每过七年就会全部更新。更新细胞时免不了会在DNA中积累一些抄写错误,这决定了每个个体都会走向衰亡。而想要延缓这一系统性的错误积累,目前已知的有效办法是节食,摄入的卡路里少,细胞会对包含错误细胞容忍度降低。
 
管理学大师德鲁克晚年将管理学看成是“社会生态学”,强调从生态系统中学习管理的智慧。横向的借鉴,难免会有时显得牵强附会,最好能找出一种通用的规律,可以解释纷繁复杂的生物界的统一性。这相当于将书读薄。之后再将这个观点用来解释光怪陆离的商业现象或者科技进展,这相当于把书读厚。而要检验一个理论是否通用的标准,就是去看看这个理论是否适用于你自己,你自己可以去做实验。
 
公子曾经手动统计过巡洋舰群中不同人说话的次数,发现其符合幂律分布,即少数人说话的次数很多。这只是一个群,不同的群是否有着类似的规律,会不会有的群是10%的人承包了90%的话,有些群则是30%的人承包了70%的话。这些区别,是否能够预测出这些群本身的特征了。这样的统计,在大数据时代,变得更容易了。但若是你不知道预期发现什么,即使有这样的现象,也无法加以利用。而这是了解Scale及其背后的规律能带给我们的优势。
 
回到大有大的难处,大意味着复杂,意味着大企业中的严格的等级制度,冷淡的邻里关系,还意味着也许大企业的老板是最后一个知道企业要完的。但复杂也是有好处的,将地球当作一个整体来看,下面的图显示了那些能够改变地球面貌的大事发生的越来越频繁了。这里纵坐标已经经过了对数变换,但显示出来的仍然不是一个直线。但凡出现这样的趋势,这就体现了复杂程度变大后带来的规模效应,多样化,灵活性,这些都需要有足够的体量才能够实现。马太效应说的就是这样一种超线性的变化。
然而不要忘记了那些恒定的限制因素。“地球有足够的资源养活每一个人,却无法满足每个人的贪欲”。不管规模的大小,红皇后假说意味着我们如果跑的不够快,甚至无法留在当下的位置上。再结合上幸存者偏差,这可以解释幂律分布的成因,为什么长寿的老人,长寿的企业那么少,为什么不管是生物还是企业都无法持续增长,已存活的时间越长,幸存的几率也越低。对于每个个体,从《scale》这本书中我们可以学到以下的几点。
 
1 任何不谈论检测的精度的观测数据都是耍流氓;
 
2 大和小之间有相同的约束条件,有相似的优化目标;
 
3 大会带来规模上的成本优势,也会引出小的时候不存在的问题。
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