Kafka权威指南

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精彩点评

  • Kafka权威指南
    绎_Libar
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    原作者因为自己的常识——偏离正态分布的数据都是无关联的,而错失本世纪最重要的发现之一,而这一点本来他只需要半小时就能发现。 译者也是相关领域最年轻的最有成就(世界范围)的中国科学家,受到译者推荐,先存着,慢慢看再详细书评。

  • Kafka权威指南
    thlong
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    常识大杂烩。汇集了一些近期的社会学和经济学的研究成果,应用模型思维替换常识认知。

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    TK
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    1. 把历史当成众多可能性的一种,把未来当成一个概率分布,通过历史数据去计算未来事件的概率, 2. 反向追因得出的结论,用于指导未来,可能会出问题。e.g.崩盘的前提, 3. 粉丝数量不再重要,关键是能否深度影响5千-1万人, 4. 人们更愿相信别人的看法是错的,而不是自己错了, 5. 历史解释会集中在少数人和事上,以增加戏剧效果,并赋予他们特殊意义,对其背后的多重原因则轻描淡写, 6. Zara不预测爆款,而是观察人们穿什么,构建风格、面料和颜色素材库。每种组合只生产一小批产品,跟踪产品的畅销度,快速对销售信息做出反应,放弃卖得不好的产品,增大爆款产品的产量。 欢迎加入微信读书群,微信号tanke0828

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    李薇
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    在个人认知和社会心理相结合的社会学领域内,这是一本很真挚的书,不是简单的传教式观点输出,是完整的框架和流程的输出。与相同目的和类似领域的作品相比,作者并不沉浸于某种理论成果,更多立足于系统观察的“上帝视角”和行动方案。平实、简单和有趣的表达,阅读体验很通畅。

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    AA晟曦胶业,钻尾螺丝13883297586
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    好吧,你对世界的理解,正在阻碍你对世界的进一步理解。 我承认,知道太多,反而不如不知道。 你所认为的真相,其实在别人眼中一无是处。

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    🔛
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    不值一读。 摘录12 公司的业绩很少受CEO行为的影响,而更多的是由行业总体情况或整体经济环境等个人领导者无法控制的外部因素决定的。

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    AlexHan
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    又是一本是开始而远非结尾的书,是否谈论社会科学的书都是如此? 两点收获: 1.常识不可轻信。有点类似快思维,慢思维。作者介绍了很多类型的反常识,比如光环效应,归因效应等等。人是需要意义的生物,而意义不在于对错,只在于信否。所以,观念的迭代,往往需要一两代人的时间。 2.社会科学还没有自己的语言与框架。是时机没到吗?已经研究几千年了!是工具还不凑手吗?或许,网络就是社科的望远镜显微镜。社科还需要更多的工具、方法、与时间投入。 反常识,慢思考,莫被浮云遮望眼!

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    郭相谅
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    Everything is obvious, once you know the answer.如果你提前知道结果,你就会找到理由把事情的结果看成是理所当然。但很多时候你自以为成立的理由,事实上往往并不一定。 你对世界的理解,正在阻碍你对世界的进一步理解。 名人确实有影响力,投放广告可能也会有作用,但这些都不稳定。我们做出的很多努力,最终能产生怎样的结果,有可能很随机:你不知道哪块云彩有云,也不知道哪块水域有鱼,某些产品、音乐、书籍、电影的成功,都有相当的运气成分。流行的东西会更加流行,形成正反馈,赢者通吃,初期的运气很大程度决定了最终的赢家。 我们生活在一个彼此互相影响的社会,这群人组成的社交网络结构,可能会碰撞出一些出入意料的结果,导致一些非常偶然的事情发生,这些事情无法用任何常识去预测。 常识只是特别善于在事后”解释“事件,这种解释根本谈不上真正的理解。要想从复杂的随机事件中看到真正的规律,最好的办法是像搞自然科学一样进行大规模的重复实验。 历史事件的呈现很可能只是众多可能性中的一种,只要有个别变量产生变动可能就会产生巨大的不同,根据历史事件总结出来的经验和常识可能具有欺骗性,与其追求用各种想当然的常识指导未来,不如把历史当成一个数据库,从中发掘统计规律。 个体独立决策的汇集高于任何个体决策,产生群体智能;相互参考的决策会抹杀独立思考,产生群体愚蠢。

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    余奎
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    我认为常识就是一个群体普遍相信并使用的知识,是群体实践、传播以及相互影响的结果。群体认为它反应了真实的世界,支配着群体和群体中的个人的行为和结果,尽管这些知识可能只是信仰而不是客观的理论。 常识是来自于实践,对具体问题有具体做法或答案,但对于问题与答案的逻辑关系的认识有可能是错误的,即常识是知其然但在知其所以然方面未必准确的知识。所以常识和正规知识凌一个区别在于正规知识可以用逻辑推此及彼,而常识未必做得到。 常识可以对应《快与慢》里面的系统思考方式,本能、直觉、自动化,碰到错误时系统二才会认真介入。而本书就讲了我们常识思维在一些具体领悟的缺陷,以及如何用控制思维来反常识。 对于常识的缺陷,我认为是因为思考的目的并不是为了探索真理,而是做出适应性的反应,常识是完成目标的默认策略,理性也是,但理性是弥补常识缺陷的,只有常识出现问题时才启用。 这本书用常识的概率综合了很多行为心理学和社会心理学的最新发现,尤其综合了我认为非常好的几本书如《光环效应》、《链接》、《黑天鹅》、《一切显而易见》的观点,又有作者的研究和思考,读来非常有启发式尤其是对集体行为的解释令人拍案叫绝,推荐!

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    郑同学
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    三点收获: 1.人生的每一次选择都是基于对未来的预测,而对未来的预测可以改变未来。 2.一个越来越确定的发现是,粉丝数量不再那么重要,重要的是你能否真正深度影响5000人或者10000人。这种更小、更个人化的场景所定义的信任状传递,成了这个时代的产品营销方式。 3.粉丝可以采买,但人格信任状如何被运营?它很“真实”,这就如同邻家朋友推荐的东西,我心甘情愿去买一样,所以小红书作为内容分享社区的价值日益凸显,抖音、快手成为新直播电商的超级形态,背后都是类似的逻辑。

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    直觉
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    常识是基于片面的数据得到的。所以常识不靠谱。所以常识得到的直觉不靠谱。所以直觉做出的决策不靠谱。所以才会有那么多不靠谱的人出现。所以一直到现在社会学也不是什么好使的学科。 现在有了数据可以做实验,社会学才开始正儿八经的成为一个学科。可以说这本书就等于是新社会学的一个开山之作。

  • Kafka权威指南
    旷熙
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    这本书里面的所谓“常识”可以用“固有知识”来代替更好,人的认识是一个动态的过程,现有的“反常识”在以后就是“常识”,现在的“常识”就是以前的反常识。 新观念不多,深度也不够,类似之前的《事实》,如果对这些概念都很陌生的人可以作为入门读物。

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    丁昆朋
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    在我没有完全掌握常识之前,先看了一下反常识,相当于给我打了一个预防针,避免犯的错误。回想一下书中的内容最让我回味的是逻辑比较严谨,也常常让我思考🤔一些东西。

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    陈国静13395630797
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    专家级的社会学学术文紊,除了读一些案例,结合一点思考,才能深入一些,了解一点认识!保持阅读习惯,层层深入!

  • Kafka权威指南
    春丽
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    这真是一本被低估的好书!!!很严谨的书!!!就是阅读体验太不好了,翻译太生涩!! 作者有个朴素的逻辑,自下而上!!!!不要说什么宏观指导,实践是真理,能抓住老鼠的是好猫!! 1、人生赢家都是概率赢家。成功不是努力+天赋,结果不可预测,能做的是尽量做概率大的事情!!! 2、搜索者胜过规划者。做事不靠规划,不要自己亲自去解决难题,时间花在寻找能够提供解决方案的人上。 3、流行是大量的普通影响者+偶尔的超级影响者。流行不等于明星带货!!!流行需要特定网络结构,大量普通影响者,影响了容易受到影响的人。 首先,常识common sence, 即平常之识,是我们从日常社会生活、劳作、学习中总结和积累下来的基本知识。指与生俱来、毋须特别学习的判断能力,或是众人皆知、无须解释或加以论证的知识。然而,当常识涉及当今快速发展世界, 如公司、市场等多变复杂性系统时,往往会“失灵”。瓦茨指出,在运用常识推理时,极其容易陷入四个误区。 ①我们总是不自觉的把注意力放在像激励、动机、信念这些我们意识到的因素上,而忽略了其他许多看似琐碎或无关紧要的因素。 ②相比于描写个体行为的心理模型,描述集体行为的心理模型更加糟糕。常识的解释会本能地让我们将思考回退到个人行为的逻辑上,所以我们对集体行为的解释总会掩盖事实。 ③意见领袖的影响力法则不是一个假设,而是两个假设。第一,有些人比其他人更具影响力;第二,这些人的影响可以被一些引发社会潮流的“传染”过程中极大地增强,但他们的相对重要性远没有我们想象的那么大。 ④我们从历史中学到的内容远比我们想象的少,而正是这种错觉扭曲了我们对未来的理解。历史会有意摈弃大部分事实,只留下事情的主线来进行解释。例如,黑天鹅事件则根本不能预测。黑天鹅事件并不是事件本身,而是后续引发产生的复杂性事件。一些事件只有在事后回顾时才能被确定为黑天鹅事件,因为只有到那时我们才能将所有历史因素整合进行分析。但是,常识思维无法帮助我们应对这样的复杂世界。 其次《反常识》告诉我们,事情发生的背景很重要,所有事情都是相关的。 作者引用了“光环效应” ,以及丹尼尔·里格尼在他的《马太效应》中的观点,“成功可以给一个人带来声望和认可,而这反过来又会给他带来更多的成功机会,让他获得更多实现成功的资源,使他接下来成功更有可能被人关注到并归功于他” 。因此人们更愿意相信,成功的人一定比不那么成功的人更具才华,或者工作更努力,至少他们更好的利用的机会。但是,这种常识性的解释具有很大的误导性。 确实,无能的人中有很少能把事情做好,才华横溢的人也极少人会彻底失败。对大部分普通人来说,随机性和累积优势并存,两者的结合意味着人们既可能取得成功,也可能遭遇失败,或者得到不好不坏的结果。

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