你身邊充斥著「我有一個朋友」系列故事嗎？
原標題：你的朋友圈裡，還充斥著「朋友體」嗎？
作者：Lachel
公關/互聯網人
知乎18萬贊答主/心理學達人
多家媒體特約作者
「我有一個朋友」這個句式，想必大家不會陌生。
在知乎、公眾號、朋友圈，我們每天都能看見許多作者，用「我有一個朋友」開頭，講一個故事，試圖解決你的困境。
當你不知道該選什麼專業時，他們會說：
我有一個朋友，他選擇了某某專業，後來怎樣怎樣……
當你不知道該考研還是工作時，他們會說：
我有一個朋友，他考研了/工作了，後來怎樣怎樣……
當你不知道該不該跳槽時，他們會說：
我有一個朋友，他也面臨過同樣的困擾，後來他跳槽了/留下了……
當你不知道如何處理一段感情時，「我有一個朋友」又跳了出來，言之鑿鑿地告訴你，他也曾經如何如何……
人永遠是孤獨的，所以我們喜歡聽故事。尤其是當故事跟我們的困境高度相似時，感受到別人也有著和自己一樣的困擾，會給我們帶來一種安心感和認同感。
同時，美好的結局（基本都是）通常會帶給我們一種信心：只要我們像故事的主角那樣去做，我們也能得到一樣的結果。
這些故事本身或許寫得很好，很動人，但很遺憾，它們是沒有任何意義的。
生活中遇到的任何問題，最不缺的就是各種個例。
面對同一個困境，同時有A和B兩種選擇，我們永遠可以找出一大堆案例，支持選擇A；也可以找出一大堆案例，支持選擇B。
把其中一個案例擴展一下，加上渲染和細節，就是一個故事。
它本身無法說明任何問題：既不能說明這個路徑可以複製，也無法說明它的操作可以成功。
我們之所以會覺得它說得有道理，只是因為它恰好是一個成功的案例，然後恰好被我們看到了而已。
舉個例子，比如說「該選擇大公司還是小公司」，一個從大公司出來的人，可能會告訴你：大公司有多麼完善的體制，規範的流程，他學到了非常多的東西，碰到了非常nice的上級，才有了今天的成就；
一個在小公司拼搏的人，也有可能告訴你，小公司多麼依賴個人的努力，有許多機會讓你一展拳腳，毫不吝嗇對人的獎賞，是奮鬥的最佳路徑……諸如此類。
這些對不對呢？都對。但是沒什麼用。
就是讓他們兩個人重新走一遍流程，在同樣的公司，完全照搬之前的做法，結果都很可能大相徑庭——因為這個過程中有著太多不確定、不可控的因素。他們所認為的結果，很多時候並不完全是由他們所認為的原因造成的。
你看到的故事，只是恰好他們成功了，恰好被他們的朋友寫成了案例，又恰好被你看到——這樣的事情，每天都在成千上萬地發生。
這在心理學上，叫做「選擇性觀察效應」：我們挑選樣本進行觀察的過程中，本身就對樣本進行了篩選，而這個篩選對結果會有影響。
對於一個總體，如果我們能夠掌握裡面每個個體的信息，我們就能百分之百確定這個總體的情況。但是在實際生活中，這往往是不可能的，所以我們需要從中挑選出一部分樣本，通過對樣本的觀察，來估計總體的情況。
在所有的選擇手段之中，選擇身邊的例子進行個例觀察，大概是最差的一種了。
一方面，每個人能接觸的人都是有限的，對於總體（按上面的例子，就是所有選擇了「大公司」和「小公司」的人）來說，這個樣本量毫無意義——因為實在是太少了。
另一方面，每個人的圈子都不可能是隨機的，他們之間必定會有某種共性——正是這種共性形成了圈子——但在選擇的過程中，它同時也會造成偏差。
「我身邊有一個朋友，他選擇了大公司，一路順風，沒幾年就做到了高管」——並不能說明其他人選擇大公司也會如此。很可能，99%的人選擇了大公司，晉陞都非常慢，而那位朋友恰好是那幸運的1%。
個例沒有意義，統計數據才有意義。
然而，弔詭的是，一直以來，自媒體和媒體們，都熱衷於用各種個例來描述某種問題，調動讀者的情緒。
例如，近幾年來，各種年輕人創業的案例充斥報端。模式大概都是這樣的：一位90/92/95年的CEO，想到一個點子，跟幾個朋友組了個團隊，見了個投資人，吃了頓飯，順利拿到第一筆融資……
當然，為了增加可信度，這中間會夾雜一些失敗、挫折、困惑、被輕視，但最後一定是產品落地，夢想照進現實。
實際上呢，被媒體選中的，一定是所有創業者中最突出的例子，要麼業已成功，要麼正在成功的路上，總而言之，是最有話題性的。
而那些胎死腹中的、無疾而終的、慘淡經營的大量案例，以及更多不見天日的點子和半路夭折的產品，他們會被媒體選中嗎？不會，因為沒有任何傳播點——儘管後者比起前者，可能多了50倍、100倍。
這不是危言聳聽。創業是一件非常艱難的事情，即使是近幾年互聯網風頭最熱、投資人競相追逐項目的年頭，國內互聯網創業的成功率（能撐得住2-3輪融資）也只有5%不到。
媒體所呈現給我們看到的，只是這最頂尖的5%，還有其它暗無天日的95%呢？我們根本看不到。
這就是一種「選擇性觀察效應」。如果你只看個例報道，你會覺得彷彿進入了全民創業時代，幾乎每天都有新項目上線、拿到融資。但真正的情況呢？只有統計數據能告訴你。
但是，統計數據是否一定更加確切呢？
考慮下面這個例子：
如果我想考察「名校畢業生是否更容易進名企」，我隨機挑選10所名企，統計其核心部門名校畢業生和非名校畢業生的比例，得出結論：名校畢業生的比例更高。那麼，這個結論能證實「名校畢業生更容易進名企」嗎？
顯然是不能的。
為什麼呢？因為能夠考進名校的學生，總體來說，要麼比其他學生聰明一點，要麼比其他學生更勤奮，亦即，他們本身「更優秀」的概率比較高。
也就是說，即使企業招聘時完全不看背景出身，他們進入名企的機會，本身就會稍微高一些。
這同樣是受到「選擇性觀察效應」的影響。
我們的本意是想考察：在不考慮能力差異的情況下，名校畢業生就業是否會更有優勢。然而我們的篩選方式，本身就隱含了能力的不平等——使他們進入名企的，未必是名校這個標誌，更大的可能是他們本身的能力，而我們的篩選方式是沒有辦法作出區分的。
同樣，如果一項研究告訴我們，每天喝4杯咖啡的人，比一杯咖啡都不喝的人，患上心腦血管疾病的幾率小25%，能說明「多喝咖啡對身體有益」嗎？
如果沒有給出任何材料，比如這項研究在哪裡做、考察了什麼樣的人群、前後的人群是否一致，等等，光看這個結果，什麼也說明不了。
因為，每天都喝4杯咖啡的人，至少是生活水準比較高的人，很可能比不喝咖啡的人更高。所以，他們的生活環境可能會更佳，對自己的健康狀況會更在意，獲得優質醫療資源的機會也更高，因此普遍的健康狀況當然會比後者更好。
這個效應，在中文網路上有個傳播更廣的名字，叫做「倖存者效應」。
這個名字是這樣來的：
據說，二戰的時候，有專家對執行任務後倖存的飛機做了統計，發現它們大多數是在尾翼和機翼中彈，所以主張道：我們應該在飛機的尾翼和機翼加裝裝甲。
這樣做對不對呢？不對。
因為這兩個部分中彈的倖存飛機越多，越說明它們不是關鍵部位，所以飛機才沒有墜毀。那些真正重要部位中彈的（比如油箱和駕駛室），飛機當場就墜毀了，沒有數據可供研究。
因此，若僅僅研究「倖存者」，就會忽略掉真正重要的因素。
這個故事的真假無從考證，但名字卻非常直觀易懂，因此一直傳播了下來。
許多討論「倖存者效應」的文章，都會提到一個案例，那就是1936年的美國總統選舉。
當時有兩家公司在做大選預測，其中之一是美國的老牌雜誌《The Literary Digest》。他們事先發放了1000萬份問卷，並回收了230萬份（當時全美選民大約是1億人，230萬已經是非常龐大的樣本了）。
根據問卷結果，他們預測：共和黨候選人阿爾夫·蘭登，將在大選中獲得69.67%的選舉人票，擊敗民主黨候選人富蘭克林·羅斯福，贏得總統大選。
然而，結果是，羅斯福獲得了98.49%的選舉人票（得票率則是60.8%），以壓倒性優勢擊敗了蘭登，令共和黨一蹶不振。預測完全錯誤的《The Literary Digest》也因此聲望大降，於結果揭曉幾個月後停止發行。
《The Literary Digest》預測錯誤的原因，主要在於兩點。
一是他們郵寄調查問卷的對象：他們是從電話簿和汽車登記簿中收集地址信息的。在那個年代，家裡有電話和汽車的人，絕對是相當有錢的人，而這部分往往會比較支持共和黨。
二是他們選擇的方式：他們是依靠被調查者自願提交問捲來進行回收的。而非常明顯，由於當時羅斯福的政策正在施行，反對羅斯福的人，比起支持羅斯福的人，有更強烈的意願和動機提交問卷。
這兩個因素的共同作用，使得《The Literary Digest》篩選出了一大批「支持共和黨的人」。顯然，這個結果並不能代表全美國的選民。
可見，統計數據同樣並非絕對可靠。不同的統計方式，有可能導致樣本篩選不均，產生偏向性的結果。
最簡單的例子：比起保持現狀，更激進、希望改變的人會更願意發聲。但他們是否能代表所有人呢？
如果我們看到一種聲音非常強烈，也許應該先問一問，這部分人是否能代表大多數？他們表達的訴求是否是大多數人所希望的？還是因為他們只是聲音特別大而已？
當我們看到一份研究數據時，也許可以先問一問：樣本的篩選是否做到了隨機？是否考慮到不同個體之間的差異？是否讓每種聲音都有機會被聽到？是否很好地控制了其他可能影響結果的變數？
不但個例會欺騙我們，數據同樣會欺騙我們。只要有必要，信息的傳播者完全可以通過篩選樣本的方式，炮製出他們所需要的數據。
下一次，當你再讀到「我有一個朋友」時，不妨，可以多留一個問號。
L先生的話：
當然，「我有一個朋友」也不能一概而論。
很多文章，會用實例來論證觀點，亦即：先講一個道理，然後用一個實例來解釋它。
在這種情況下，當然是沒有問題的。
但是，如果一篇文章，用一個故事切入，撩撥你的情緒，並試圖通過這個故事導出某個道理——這時就要當心了。
很有可能，你就被消費了。
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