消极数据与积极数据
消极数据的力量
被数据接管的生活
日常生活当中，我们越来越依赖于通过各种仪器来感知世界。比如温度计，湿度计，还有手机上的计步器等。
现在，我们正被各种各样的数据掌控我们的感觉，这也是数据对我们生活的接管——事实上，人体本身就是一个数据册。
没有变成明确指标的“消极数据”
我们注意到，生活当中的有些事情很奇妙，比如两三岁的小孩，会叫一个人“爷爷”、“奶奶”、“叔叔”、“阿姨”或者“哥哥”、“姐姐”，一般都不会叫错。让很多女性很焦虑的一件事就是一个小孩叫她“姐姐”还是“阿姨”，童言无忌嘛，这些两三岁的小朋友能够准确地识别你的年龄。
这就是我们前面课程里讲的“模式识别”：尽管他从来没见过你，但是他的头脑中已经形成了某种模式，可以从你的整个外貌和体态认出你的年龄——这是一种非常常见而容易忽略的“模式识别”。
一般来说，我们把不能明确变成一个指标又确实存在，并且能左右我们判断和认知的数据，叫“消极数据”。
郑人买履：用“积极数据”替代“消极数据”
事实上，我们生活当中作出的很多判断都是根据“消极数据”而不是“积极数据”。但是，现在越来越多的“积极数据”正在接管我们的生活——用各种各样的数据处理设备来代替我们的感觉。
说起来有点儿悲哀，早在2000多年前，中国的哲学家韩非子就写过一个《郑人买履》的寓言，这个故事告诉我们“消极数据”和“积极数据”到底是什么。
郑国有个人要去买双鞋，他照着自己的脚画了一个鞋样子——这是一个明确自己脚的大小的数据，但是，他还有一个自带的数据——脚本身，这个数据包含着关于他的脚的所有数据，但不是指标化的。
《郑人买履》里的郑人，用“积极数据”代替了“消极数据”：他上街以后发现鞋样子没带，赶紧跑回去取，结果再回来的时候，鞋市已经散了。他不信任“脚本身”就是数据，或者说，他对这个数据完全没有意识，而要把积极数据作为他的行动准则。当这个数据设备的某些功能失调，坏了的时候，他没办法处理“消极数据”，而只能依赖一些“积极数据”。
我们是不是也越来越像这个郑人，用越来越多的“积极数据”来取代我们本身拥有的各种“消极数据”呢？
人工智能的目标：“解风情”
前些年流行的一个观点说：我们现在的教育越来越倾向于工具理性。简单说，就是我们的教育越来越像职业教育、工科教育，这样培养出来的人“只会解题，不会解风情”。
“解题”是典型的“用积极数据来进行推演”，但“风情”这个东西是一个“消极数据”。如果我们越来越习惯于用积极数据代替消极数据作判断和选择的话，就会陷入到一种很可笑的“有学问的无知”当中。
真正的人工智能，它的目标就是“解风情”，而不是“解题”。解题，别说计算机，计算器都可以；解风情，是一件非常难的事情。
比如一个女生说“我好冷啊”，“解题”的男生会说“那我们一起跑步吧”——我们觉得这个人有点儿二的原因就在于，他是一个习惯了用积极数据来处理问题的人，不解风情。
认知里的“盲维”
我们都渴望升级我们的认知，但是大家一定要记住：认知是一个多面向、多维度的东西。如果你的认知越来越趋向于“单维”，你就会越来越退化，形成“盲维”。“盲维”形成以后，不管你在单个维度上多么精进，使用的技术手段多么强，最终得出的都是一个没有多大价值的认知。
这个原则不仅和生活有关，也跟管理经营一个企业有关：一个好的领导者，很多时候是根据“消极数据”来作决策的；而糟糕的领导者特别喜欢用能形成报表、柱状图、饼状图、咨询公司报告的“积极数据”来作决策，这样作出来的决策是非常危险的——因为他的认知里出现了“盲维”。
避免“表面增长谬误”
“计分卡”产生的谬误
每年高考过后，媒体都免不了讨论一个永远说不完的话题，“高考状元今何在？”
有一个省就曾经把已有的二十几届的高考状元做了一个调查，但最后只找到了五个人，其他人都销声匿迹根本找不到了——在信息如此发达的时代，找一个人是比较容易的，这就说明，这些“社会性失联”的人在社会上已经处于相当边缘的位置了。由此，媒体得出一个结论：当年的高考状元如今的这个结局，说明高考的计分和衡量方式是有问题的。
：任何积极数据，也就是说，由一个个指标构成的评估体系本身，都是自带偏见的。
我们经常只考量数据，不考量标准，但是，大前提错了以后，数据其实变得无关紧要。
“聪明”的错误
最愚蠢的错误往往都是最聪明的人犯的；最愚蠢的结论往往都是用看上去特别真实、坚硬的数据来支撑的。
- 平衡计分卡
管理学界曾经经历过一场范式转移（Paradigm shift）。上个世纪九十年代，两个管理学家提出了一种新的方法——平衡计分卡（Careersmart Balanced Score Card），这种新的方法包含着一种新的思维范式：
- 我们看一个企业的健康程度和成长性，不能够完全按它已有的指标；
- 我们的视野不仅要集中在白纸黑字的数据上，还有要看到那些没办法形成白纸黑字，但却真实存在的数据——消极数据。
- 从to have到to be
事实上，“平衡计分卡”背后的思维方式是“从to have到to be”的一个转变：这个企业“拥有什么”和这个企业“是什么”是两回事。
正在奋斗和挣扎中的朋友马上就会想到一句话：我虽然没拥有什么，但“我其实是什么”。甚至你会这样去说服一个女生：你别看他很有钱，拥有很大的资产，但他骨子里是一个穷人；别看我现在很穷，没拥有多少资产，但我骨子里是一个富人，我将来会有很高的价值——这就是to be和to have的差别。
- 避免“表面增长谬误”
企业要经营，人生也要经营。人生的经营必须要保持好“消极数据”和“积极数据”在你整个经营过程中的平衡。你不保持这种平衡，就会完全被“积极数据”所绑架。最后你会发现，你的所有“积极数据”都表现很好，但你自己是一个失败者。
这时候，我们一定要避免一种“表面增长谬误”：表面看是在增长，实际上是在停滞，甚至衰退。这种状况借用经济学的说法就是“滞胀”：停滞，而且通货膨胀。
比如有时候我们觉得自己的认知在增加，实际上，你认知的“黄金储备”并没有增加，你只是发行了很多很多的纸币——“超发货币”并不是获得新的认知，而是用一些旧的东西看一些新的东西，得出一个好像是“新的”的结论，获得一种本质是旧的“新”认知。
“滞胀”现象在生活当中很多，比如在交往当中也会出现这种现象，表面上我的圈子是在扩大，微信好友越来越多，5000个名额都不够用了，是在增长，但实际上，你的人脉真在增长吗？你的社会资本、社交资本真在增长吗？有可能并没有增加，甚至在衰退。
总结
人作为一个数据处理设备，一定要保持“消极数据”和“积极数据”之间的平衡，要保持过去和未来的平衡，否则，我们很可能因为要应对眼下暂时的一个评估体系，而让自己的认知和资源配置出现结构性失衡。随着时间的推移，这种失衡越来越显现。最后导致两种结果：滞胀，或者衰退和萧条。
- 做企业可能风光一时，但几年以后势不可当地衰退；个人成长也可能陷入到这样一种状态当中。
- 我们千万不要被某些暂时的评估体系、某些“积极数据”所绑架，而忽视了大量由“消极数据”所构成的生态体系。
- 我们只有把“表面增长”和“实质增长”的所有这些要素都纳入到“平衡计分卡”里，才能保证一个组织、一个个人的可持续增长，而不是表面的增长。
认知中的内置进度条
积极数据的绑架
民间有个说法是“吃鱼不如打鱼香”，意思是说，打鱼的人兴致勃勃一竿子下去，打上一条鱼来的兴奋，是跟我们吃鱼时候的那种兴奋完全不一样的。那么，这背后到底是一种什么样的机制？这种机制的积极面和消极面又是什么呢？
大家观察一下就会发现，一般在吃饭时候，不是因为没吃饱而吃，而是为了要完成个什么东西，或者获得某种东西而吃的人，都比较肥胖——热量吸收有个临界点，只要你多出一点，就会形成肥胖，而如果你没有意识到这点的话，就会被这种超越了你原初欲望和目的的欲望和目的所绑架。
我们经常说“生态位决定认知”，很多认知都是由于特定的生存处境、生存场景形成的。比如一些老人，不能忍受饭桌上剩下饭菜，一定要吃完——这里也包含着“积极数据”和“消极数据”的关系：虽然吃饱了，但是还是把这剩下的也吃进去，这是一个清晰的数据；如果不吃，倒掉，那失去的数据也是很清晰的。
老人们不知道的是，吃进去的是多余的热量，对自己的身体是不利的，如果长期被这种习惯挟持的话，对身体造成的损害以及后续可能造成的损失，且不说什么减肥的成本，诱发心脏病、糖尿病，甚至癌症的可能性也是有的。但是，由于这些数据不明显，即使有人提醒，老人们也还是听任自己“撑死人，别占盆”的思想。
这句话表面说的是吃饭，实际上包含着一种人生态度：你吃饭的时候被某些积极数据所绑架，而忽视了消极数据，导致一种冗余获得感。而这种被满足的“冗余获得感”带来的后果是赘肉，甚至是会对人形成各种各样伤害的“负资产”。
- “积极数据”是显而易见的“所见即所得”的数据；
- “消极数据”是“所见非所得”，你见了可能都没有感受到，或者是不上心的数据。
事件都是多面的，我们往往只能看到或者感受到表明的数据，或者被表明的数据吸引。
进度条
这里涉及到了我们前面讲的“数据和信息”的差别：
- 信息是被消除了的“不确定性”，任何信息都包含着某种确定性的陈述；
- 数据没有指向性，也没有确定性。
举个例子，你突然想要找一个东西，头脑中马上冒出一个念头，“这个东西我刚才在哪儿看见了”——这个现象表明，我们摄取的数据远大于我们获得的信息。即便你想不起来要找这个东西，它其实也已经进入到你的大脑当中了。你已经在某种程度上接收、存储和处理了这个数据，但是，由于没有指向，你就根本想不起来在哪儿看到过它。
我们和人打交道也是如此。长期的相处会让你对对方形成一个确定性判断，那些数据你其实早就已经摄入了，但是你不以为意，最终向你涌来，证明你现在获得的这个信息和判断。
如果不停摄入数据而不形成信息的话，我们的生活就会变成一种混沌状态，行为很可能是一种没有指向，没有结果的“布朗运动”（Brownian movement）。我们必须要用信息来规范我们的行为和认知，否则就没办法形成永续和负熵。
游戏是一种典型的用“积极数据”规范我们行为的活动：感觉无聊了，就去玩游戏。但为什么会觉得无聊？因为你此时此刻获取的数据是没有指向性的。所谓“无聊”，就是认知和思维的“布朗运动”，属于混沌的状态。这时候你要设定一个“积极数据”，也就是游戏里的“进度条”：你现在干了什么，立即会得到一个明显的数据，这样，就有一个标准或者计量方法来表明你现在做到了哪一步。如果玩游戏的时候没有进度条，就没法玩下去。这时候，哪怕本身的目的很无聊，你忙活一晚上似乎也没有得到什么，但你实际上得到了一种体验——进度条上从小到大，从少到多，从未完成到完成的状态。
游戏所追求的是一种基于“积极数据”的“完成感”，没有“完成感”就不叫游戏；有了“完成感”，虽然不是游戏，也是游戏了。
现实中也有很多这种例子，例如微博点赞，视频的播放量，粉丝增加数量，这些进度条对人的锁定，或者说“积极数据”对人的锁定的力量非常强大，事实上，我们的人生在某种程度上就是一个有进度条的游戏，各种各样的哲学、宗教、伦理都会把人生行为“游戏化”，也就是给你置入了某种进度条。
总结
- “游戏冲动”本质上是一种“完形冲动”或者“完成冲动”；
- 我们之所以有“完形冲动”是因为我们头脑中被内置了一个进度条，它的本质是“积极数据”；
- “积极数据”把大量的“消极数据”涂白，让你的注意力关注在非常单一的“积极数据”评估体系里——你的行为就会有指向，直接影响到你的获得感和成就感，你会自然加入到一种游戏当中。
这种思想也可以引导我们完成一下长期任务，或者习惯养成，找到事件的打卡点，关联上积极数据，让原来消极的数据表现出来。这样有助于我们将事情坚持下去。
数据扭曲力场
老娘和老婆的差别
有一个朋友说的和我们这个单元的内容有点儿相似，他是从另一个维度看“老娘和老婆的差别”：
- 老娘对你的关心是“数据非常齐全的”，甚至可以说是“非结构性数据”。她一会儿关心这个，一会儿关心那个，有很多八竿子打不着的数据，对你的问候有时候跳跃性非常大——她设身处地的思维让你觉得特别有压力，不是有句话么，“有一种冷是你妈觉得你冷”。
- 老婆对你的关心，是一个明显的结构性数据。
- 老婆关心的是你飞得高不高，而老娘关心的是你飞得累不累。
事实上，这种差别也可以反过来体现在男人对女人的关心上，比如，男人在选择结婚对象的时候，往往是结构性的“积极数据”占主导，而非结构性数据的“消极数据”只是一个附带。但结婚以后就会反过来：你往往不太关心“积极数据”了。
数据确认谬误
数据除了有“积极数据”和“消极数据”的区分，还有一个很重要的特点：数据确认谬误——数据能够通过自我调整来支持我们想让其支持的任何观点。
数据学家奈特・希尔福是这样定义的：最为惨痛的失败性预测，通常有许多共同点，我们只关注那些意味着世界恰如我们所想的标志，而不关心世界的本来面目。
这里受制于一个很常见的心理机制：当我们获取数据的时候，由于数据是非指向性、杂乱的，就可能对我们的认知造成噪音，这种噪音会导致我们的认知压力和认知焦虑。我们人天生就有这样一种调节机制，能自动忽略和减少跟我们的认知不协调的那些数据，强化印证我们已有的结论，甚至是已经有的数据。
说得通俗一点儿：数据具有一种引力，也就是说，既成的已有认知和选择偏好对于数据具有一种引力作用，它遵守“同类相吸”的法则，异质化的数据它是不会吸引过来的。但它给你的感觉好像是“我是在开放性地收集各种数据”。
数据扭曲力场
回到“老娘和老婆的差别”：母亲对儿子的看法和评估比较接近于“平衡计分卡”，它的数据量是相对开放的；而老婆对老公的评价，或者老公对老婆的评价相对来说是远离“平衡计分卡”的，或者说，前者的评估体系是“消极数据”主导的，后者的“评估体系”是积极数据主导的。
当然，如果一对夫妻真正相爱，彼此的感知一定是达到了一个“消极数据”和“积极数据”相对平衡的状态，比较接近于“平衡计分卡”。爱情的极致是亲情，亲情就是“平衡计分卡”，非亲情则倾向于“结构性数据”。但最大的差别还不止于此。
我们在确认数据的时候，甚至注定会陷入到循环确认当中： 有了一个预设，就会吸引相应的数据；相应的数据进一步强化你的预设，形成一个正反馈；这个预设越强大，越明显，越坚固，吸纳相关的数据量就会越大；人在数据确认上，注定进入一种固步自封的状态。
人的认知当中，注定有一种“数据扭曲力场”，就是数据一旦进来以后，它就扭曲实际的数据，对数据进行各种各样你看不见的包装，而整个过程你是没有意识到的。从这个意义上说，数据就是奸臣——你预设了某种东西，数据就会来证明这种预设。
我们对世界的看法大致分为从客观出发的“唯物论”和从主观出发的“唯心论”，但是今天又冒出了一个“数据主义”，或者“唯数据论”。数据兼具了“唯物论”和“唯心论”两种特点，既包含着客观性，同时由于我们自带的“数据扭曲力场”不断生成，还带着我们“自以为客观”的认知。
进一步思考的话，数据其实也不是奸臣，或者说，数据之所以是奸臣，是因为你是昏君——你预设了某种东西，数据一定会来迎合你。
**通常我们说“数据不会撒谎”，但你的认知会撒谎。**在“数据扭曲力场”下，任何数据最后都可能成为你的奸臣，让你作出错误的认知。在这个意义上，老娘和老婆是一样的，而且她们之间存在着一个亘古不变的竞争关系：为什么母亲看儿子是越看越顺眼？为什么母亲看媳妇儿越看越不顺眼？反过来，媳妇看婆婆也是越看越不顺眼——这里起作用的就是“数据扭曲力场”。
“数据扭曲力场”是我们生造的一个概念，套用了乔布斯的“现实扭曲力场”。而“现实扭曲力场”借用的是关于“磁力场”的理论：一旦有了一个磁力场，这个范围内的所有铁粉就不再处于混沌状态，一定会呈一个磁力线的排列。