Kafka权威指南
简介
精彩点评
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JUN推荐
没有任何说服力的一本书。第一，“用常理去解释现象有时候是不靠谱的”，这没错，但不等于“用常理去解释现象总是不靠谱的”；第二，常理解释现象会失败，并不等于“反常识”就能奏效，一个常识的反面其实是一个无限大的空间，没有可操作性。论述过程漏洞太多，如果爱好挑毛病的话倒是可以拿来当反面教材。
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晓敏君推荐
作为社会学的一步著作，对于其他社会科学研究同样具有参考意义，即我们计量模型所强调的因果关系和相关关系，研究假说提成的假设基础，抛开特定基础背景的结论论断可能都是有偏甚至是错误的
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（morris)吴猛推荐
社会学里少有能带来启发的书籍，近3年读到最有启发性书籍，仅次于思考快与慢和反脆弱 物理学的分科而治是原子层次研究原子问题，化学研究化学，生物学研究生物，分层而自立，下层推理不出上层的理论，底层的聚合会涌现超越这一层的规律的特性，比如水汇聚形成的湍流（单个水分子的特性无法解释），遇到上下贯穿的比如基因组问题，怎么处理就说不清了。社会科学有同样的问题，社会是由个体、公司、家庭、政府组成，但不能由个人推导出公司的特性，也不能由公司推出经济体的属性，因为人们会互相影响，还会有反身性，个人和公司既是参与者又是发声者 社会科学上常识的失败是来源于难以重复实验，和自然科学比差了数亿小时的科学观察，很难给出牛顿和爱因斯坦那样简单的解释物理世界方式。理性人假说曾经是一个希望，经济学建立在此基础，但不符合的现象越来越多，解释力下降。而现在互联网给了社会科学做实验的新环境，可以发现很多新的规律。社会科学应该没有一个解释一切的简单模型，但已经有了工具。 量化-反应策略就是面对变化，快速试错，快速跟进，而不是试图制定长久的战略，就是MVP方法、就是先发射子弹再发射炮弹。 对黑天鹅也做了新解释。使它成为“黑天鹅”事件的并不是风暴本身，而是后续引发的事件：堤坝崩溃，城市大范围地区洪水泛滥，应急响应迟缓无效，所以黑天鹅无法预测。但就黑天鹅的本来意思黑天鹅这件事就是发现黑色天鹅，不代表其它。 随机性和不确定性的关系，怎么理解一次发生的事情的概率？数学家也想知道。不确定未来和未来本身的不确定性两者之间是有区别的。前者只是缺少信息，即我们不知道的内容，而后者则意味着信息本来就是不可知的。前者是拉普拉斯妖的有序世界，只要我们足够努力、足够聪明，就可以预测未来；而后者本质上是一个随机的世界，我们能期望的最好结果就是，把对各种结果的预测用概率形式表示出来。 危险行为和结果应该是对所有危险行为都惩罚 对成功的解释容易陷入光环效应和马太效应 解释历史取决于你从什么时间点看，所以适合用故事的方式解释，有开头有结尾，而现实是持续的，一个人死了可以盖棺定论，一个公司业绩有起伏而又没有关门，怎么评论？常识解释似乎告诉了我们为什么有些事情会发生，但实际上，这些解释不过是对已发生事情的描述罢了。
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欢乐马推荐
在形成“成见”之前和之后，都建议细读本书，助于认知方法的构建和反省，以建立敬畏，才有接近“ta”的可能
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猫大爷来了推荐
常识有时可以帮助我们解决生活问题，有时候也会给我们制造小麻烦。要警惕。
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哄哄推荐
本书核心：许多社会科学立场的解释都有着共同的弱点，即事后诸葛亮、代表性个体、特殊之人、用相关性代替因果性等，这些弱点在我们的常识性解释中也随处可见。这是为什么归因分析那么难做。
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曼推荐
感觉作者也还没有研究得很清楚。不停地告诉读者，实际影响因素远比你想到的多，实际情况远比你想的复杂，不要相信自己的直觉和常识，那会误导你，但是又没有给出更好的建议。前面有几个观点还比较清晰明了，越到后面像个唠叨地人在自说自话。
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Sarah推荐
这种思维方式的诱人之处在于，它暗示了所有人类行为都可以被理解为试图满足自己偏好的行为。
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9推荐
环环相套。逃不出循环论证的怪圈，我们总是在得到结果后从结果反推原因，A的成功是因为有XX的特性。但实际上仔细寻找后发现，有XX特性的B未必成功。这就涉及到个体行为受社会影响和取样偏差的理论——由某人引爆了某一点造成人人追捧；人们只关注造成影响的少数事件。最后汇集于一点：能力是能力，成功是成功。有能力很重要，要想成功也不能差了那点运气。
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刘子健【公务号】推荐
一切客观事物的发展，都需要常识与反常识的反复随机实践和实验，才有可能得到平衡、客观的社会学脉络与规律。
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君推荐
记得之前看过一个研究文章，简单来说人本质上是懒惰的，为了减少思考的消耗（时间，精力，能量…），会去总结归纳规律、经验等，下次遇到类似的情况就调用总结的经验和规律，做出快速的判断。这也是人的思维的一个重要作用。这也是后来工业革命的时候管理学上通过流程标准化实现大规模生产、提高生产效率的一个有效利用。 本书的作者告诉我们有时候靠常识做的判断往往是不正确的，做出判断的理由可能是经过我们的常识思维筛选过的，并不是产生这个结果的真实原因。而且这个判断受很多因素影响，这些因素又受不同的常识思维影响，所以你很难真正彻底解决这个情况。这本书就是提醒大家思考时换一个角度，反常识思考，可能会有不一样的收获。 因为是听书，很多地方理解的不够透彻，书中引用了很多实验结论，不太了解的人读起来稍有点费解。有时间可以细细读一遍，增加自己的知识面吧。
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momo推荐
常识让我们在复杂的现实生活中，生活的更容易，不管遇到什么问题，总有一个现成的合理的做法，但是常识也容易使人陷入思维定势，关注于问题的结果而忽略了问题的本质。运用反常识的思想可以对抗常识的陷阱，以另外的视角来看待问题，也许会豁然开朗！
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Skywalker推荐
人认识世界的阻力来自于自身的认知模式 认知来源于归纳 演绎 推理 大多数时候只能依赖于归纳 有先天的不足 表象的总结 非T-1层的道 加上人的属性 本能 偏见 驱动力 主观世界和和客观世界相异甚远 药方 批判性思维 系统思维 第三方视角 不停问why
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dusts推荐
大概全书都在讲这样一件事情—— 很多事情的结果是以概率的形式存在的。 如果你遵循A过程 得到了结果B。 那么当你完美复制这个A过程的时候 也可能得到结果C。 因为这个结果是以概率形式存在的，不是确定的B，可能是一定概率的B，叠加一定概率的C。 整个过程A是与结果相关的，但是不一定就是因果关系，可能只是相关。 在评价的时候，我们应当注意机械决定论带来的危害，以坏的结果全盘否定过程，以好的结果全盘肯定过程。 当然，存在的局限就是，我们一般来说只会根据结果论英雄，历史业绩差的人，可能他做的差，历史业绩好的人，我们就会评定他好。 希望看过此书后可以关注到 好的结果 之前的糟糕过程，以及坏的结果之中也有优秀的实践，与德州扑克的理念类似。 夫妻好友之间的相似性，可能不是一开始就是相似，而是在漫长的生活中 逐步变得相似了。在之前的研究中，发现了相似的人更容易成为伴侣，好友，但实际上深入研究发现，伴侣和好友的相似度很可能本来大相径庭，只是随着时间推移逐渐靠拢了，大家有了更多一致的经历，塑造了很多相似之处。
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醉雪推荐
大数据时代将会颠覆越来越多的常识思维。反常识思维将会是一种常态。