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導讀：疫情過後，一定會有很多的“騙子”成為“大師”，也有很多“食材”成為“神藥”。
00 引語：幸存者的辯護詞
也會有很多當事人或者親友為這些從未上過一線的“大師”和“神藥”背書。
我發了高燒的七舅外公，正是喝了大師指點的X漿才康複的。
我三外甥的女兒已經感染了，也是喝了“XX茶”才逃過一劫。
這些為大師辯護的人，并不一定全是水軍，他們不是騙子，甚至是一個溫和善良的人，可能真心認為大師救了自己一命，“神藥”真的讓很多人躲過了這次疫情。
隻是他們不知道這些資料并不代表真相，這些貌似真實的案例後面，是一個統計學魔鬼在玩魔術，這個魔鬼的名字叫“幸存者偏差”。
正是這個魔鬼，一直為騙子塗脂抹粉，保駕護航。
它是很多“大師”們的生存密碼。
01 你越認真，離真相越遠
幸存者偏差又叫“幸存者謬誤”，反駁的是一種常見邏輯謬誤，即隻看到經過某種篩選之後的結果，忽略關鍵資訊。
這涉及到數學的一個分支，也是統計學中的概念：越是認真觀察眼前的真相，你離真相越遠。
騙子的辯護者肯定不會這麼認為，這些案例就發生在自己身邊呢，不可能騙人。
他們隻看到了一部分幸存者，卻沒意識到這些幸存者隻是極個别的資料。
以北京地鐵為例，很多人在早高峰和晚高峰的時候，都會在前胸貼後背的沙丁魚罐頭型地鐵裡，感受城市海量人口。每天擠這樣的地鐵，很多人肯定會認為車票讓地鐵公司賺大發了。
地鐵每條線光是開發的投入就需要上百億，再算上其他的人工、日常營運與維護費、銀行貸款的費用，遠不是通過客流量的票價就可以回本的。而且地鐵是國家民生工程，相當于公益項目，票價不能過高。是以地鐵入不敷出就成了常态。
上班族之是以認為地鐵總是人滿為患，是因為每次他們都在客流量最大時，比如早、晚高峰期乘坐地鐵。但地鐵客流并不是穩定的，很多時候“空車”現象也并不少，隻是那時候大多數人都在上班，并不知情罷了。
你觀察得越仔細，體驗得越多，其實得到的結果偏差越大。
在日常生活中，最明顯的例子就是“我親戚吃了某偏方好了”或者“我一個朋友去找了這個老中醫”等等，這些你認為非常準确的資料都屬于偏差資料，并不能得出一個理性結論。
02 統計學笑話：沒來的同學舉手
“幸運者偏差”的統計概念，最開始是來自于二戰期間。
“二戰”期間，為了加強對戰機的防護，英美軍方調查了作戰後幸存飛機上彈痕的分布，決定哪裡彈痕多就加強哪裡。然而統計學家沃德力排衆議，指出更應該注意彈痕少的部位，因為這些部位受到重創的戰機，很難有機會返航，而這部分資料被忽略了。事實證明，沃德是正确的。
很多時候你統計的資料與你要調查的結果沒有任何聯系，甚至與你要調查的結果正好相反。
再舉幾個例子：
例子1：有記者在春運的候車廳裡，采訪買票情況，得出結論：雖然春運票不好買，但大家都買到了票。
例子2：淘寶上賣降落傘的商家都沒有差評。
例子3：大學裡有個全校出勤率第一的老師，她的訣竅就是每次點名都說：“沒來的同學舉手”。
沒來上課的同學不會舉手，想要給降落傘差評的人再也沒有機會打開淘寶。這也說明了“幸運者偏差”在統計上的本質：其統計結果是經過篩選後的結果，并不是随機的，是以也不具備普适性，是以不要輕易相信那些直銷者的話。
是以，如果你真的以為“XX飲品”真能給人補腦，那麼你的智商也就停留在剛剛直立行走的年代。
03 沉默的大資料與“死人不說話”
你的朋友專程來你的城市看你，三天後你開車20公裡送他到機場。
你對他招手說道：“兄弟，一路順風，注意安全。”
這句話聽起來沒有什麼問題，但事實上，這句話更應該由他來對你說，而不是你對他說。
根據對不同交通工具的死亡人數統計，小汽車每行駛十億公裡死亡人數為3.1人，水路2.6人，鐵路0.6人，公共汽車0.4人，而飛機隻有0.05人。
被你送上飛機的朋友，其實比即将開汽車回家的你，更安全！
那麼，為什麼我們會有飛機失事率高，不安全的印象呢？
因為飛機失事的每一次資料都被記錄。2014年，馬航MH370失事，鋪天蓋地的新聞報道，甚至讓許多人都不敢再乘坐飛機，一時人心惶惶。四年後，關于馬航MH370零星碎片的消息，仍然是網友們的關注焦點。
汽車的事故非常多，但報道非常少見，死人不會說話，大資料在沉默。稀松平常的事情，媒體是沒有興趣報道的。
當你或你的親人得病之時，是不是經常有人會适時出現，并一本正經地推薦保健品或者給你一些偏方？推薦完，還斬釘截鐵地告訴你，這個絕對好，絕對有用，我家的誰誰誰就是這麼治好的。
他不知道很多人吃了這些“糖水”後并沒有任何起色，有些人甚至是以耽誤了正規治療時間，最後無可救藥後悔莫及。
很多冒出來被報道的騙局，因為“死亡資料”在說話。
04 期望值是“幸存者偏差”的幫兇
總聽說一些神奇偏方，還有什麼江湖神醫。
但卻很少聽到有人說哪家醫院某某專家是華佗轉世。
為何在這一點上，“幸存者偏差”表現得比較明顯？
原因在于，大多數人對醫院的期望值較高，理所應當地認為，醫院一定能治好我們的病。如果我們在正規醫生的診斷下，治好了病，很少有人會去宣傳這家醫院，反倒是這家醫院沒有達到我們期望的效果，我們才會表現不滿和失望。
而相比之下，對于這些偶爾得來的治病管道，使用者期望值較低。對偏方、神醫等抱着試試看的心态，就算沒有效果，也不會到處傳播。如果有效果，哪怕是出于零丁的心理安慰，我們也會覺得有用，如果它恰好能讓你有所康複，那麼你便很有可能會大張旗鼓四處宣傳。
是以，哪怕100個人中，有1個人被這個偏方治好，這個人也會成為該偏方的“忠實粉絲”，為它熱情宣傳，這是任何網際網路産品都很難達到的水準。
這裡同時也涉及到了一些另外的心理因素，每個人都希望在他人面前提升自己的價值感，其中就展現在可以為他人提供獨到的價值資訊，而偏方就剛好具備價值獨有性。
05 幸存者偏差公式
稍微理性思考下，我們就可以總結出一個幸存者偏差公式。
這個公式非常簡單，f(x)代表了事件的正常機率，x是與該事件相關的有效資料。
很多時候，x的資料是9，而在騙子這裡被偷換為0，10%的機率被吹噓成100%；
有些時候，x的資料是99，而在“大師”這裡被取代為0，1%的機率被吹噓成100%。
所有的騙子都會強化一些特殊案例，目标就是讓人忽略那些“沉默的有效資料”。幸存者偏差的統計中，人們總是關注自己看得到的事物的特征，但是忽略看不到的事物的特征。亦或者是忽略了無法幸存下來的事物的特征，是以會看不到導緻結果的實際原因，得出各種錯誤結論。
每個人大腦的理性程度不一樣，但在很多事情上，由于有些人将規避危險的系統人為地放大，就容易暫時性地丢失理性，如牛一般被牽着鼻子走，以至于完全感覺不到我們正在掉入“幸存者偏差”的陷阱之中。
06 利用幸存者偏差：你也可以成為大神
那些市場上的騙子，大部分時候就是在利用幸存者偏差理論。
有一個古代的故事，有一位大師自稱能隔空改變孕婦肚子裡孩子的性别，如果生下來的是兒子，那收的費用就不退了，如果生下來的是女兒，那就全額退費，生意特别好，很多渴望兒子的人對他感恩戴德。
利用同樣原理，你也可以混個大神當當。
以賭球為例，方法也很簡單。
在第一輪賭球中，你把輸赢兩種結果，各分成50條短信，發送到100個人手中，等到比賽結束，一定會有50個人，拿到了正确的“預言”。
第二輪賭球，再各發25條，到上一輪的50位“幸運者”手中，又會有25個人拿到正确的答案。
以此類推，多輪下來，“幸存者”就誕生了。
如果剛巧，這位幸存者并不知道“幸存者偏差”的理論，那麼恭喜你，他一定會心甘情願奉你為“大神”。
這也正是幸存者現象，世界的關注點永遠在那些偶然的成功者身上，卻忽略了上萬倍沒被機率選中的失敗者。
這是騙子經常用的手段，不談基數的機率都是耍流氓，我們總聽說股神賺了多少，卻不知道就住在自己隔壁的老王賠了多少。這是因為“幸存者偏差”的存在，讓我們隻能看到别人的成功，而更多失敗的人，我們選擇視而不見。
07 如何躲過幸存者偏差？
幸存者偏差，表面上看屬于數理統計、邏輯學的範疇，但很多時候也涉及人性。
- 首先要意識到了“沉默證據”的存在，你才有機會獲得更全面的認知
看慣了朋友圈、抖音的朋友總是容易産生一種想法：買名牌包、吃豪餐、國外旅遊已經是中國常态。但拼多多的崛起讓“沉默證據”發力：原來購買廉價産品，為了幾毛錢動員砍價的人，才是中國人口最廣群體。
耳聽不一定是真，眼見也不一定為實。需要打破慣性思維，躲開顯性證據，看到背後的隐形證據。
- 讓死人說話
以2000多年前羅馬的思想家西塞羅講的故事結尾：有人把一幅畫給一位無神論者看，畫上畫着一群正在祈禱拜神的人，并告訴他，這些人在随後的沉船事故中都活了下來。無神論者淡淡一問：我想看看那些祈禱完被淹死的人的畫像在哪兒？
曆史上騙子很多，如果這些人真的能複活過來說話，這世界上的大師要少一大半。
- 學好數學，學好統計學
舉個例子，基金行業會對外宣布，過去10年，基金行業的整體收益率超100%，你是不是覺得買基金肯定賺翻了？實際上，如果你懂數學，你就能發現有問題：基金行業統計的，全是現在市場上活着的基金，那些不賺錢死掉的，都沒算進去。如果把死掉的那些也考慮進去，那基金的整體收益率其實很一般。
雖然對許多人來說，計算過程枯燥乏味，但這是對理性思維的鍛煉。數學将我們的邏輯編織得更加緊密，能夠看透複雜現象背後的本質。同時，去除偶像崇拜，摒棄神秘現象，控制人性貪婪，将有效防止被幸存者欺騙。
08 結語：不是每個人都是幸存者
很多“萬能神藥”和保健品都利用了“幸存者偏者”原理，銷量越大騙得越多。
了解幸存者偏差，你會在神藥的衆聲喧嘩裡，注意到“沉默的螺旋”的無聲表達；
了解幸存者偏差，你就會在騙子的群情騷動中，去尋找隐藏的真相和客觀答案；
了解幸存者偏差，你就不僅能夠看到大佬們“一将功成”輝煌，也能看到“萬骨枯”創業者。
停止對幸存者的迷信，你聽到的那些宣傳，後面有無數同類的哭泣。
别再相信那些神奇的秘方了，你很容易被幸存者偏差欺騙。
如果你認為幸存者的答案也将屬于你，這将是你一生最大的不幸。
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原文釋出時間：2020-05-13
本文作者：羅元翼
本文來自：“
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