倖存者偏誤:為什麼我們都去相信這些成功故事

人們經常會覺得以前的產品很耐用,比如說手機,Nokia的手機簡直是機皇(例如Nokia 3310),用很久也沒壞掉,現在的智能手機則很不耐用。但你有沒有想過,以前也有很多不耐用的產品,只是你已經不記得了,你記得的只有那些還沒有壞掉的產品或者特別耐用的產品,但你卻斷定以前的產品比較耐用。

用「死人不會說話」來形容倖存者偏誤(Survivorship bias)這個心理現象最貼切不過,很多時我們只看見倖存者,而死掉的、沈默的、在我們視線範圍之外的數據,在我們去做決定時卻不計算在內,於是這個判斷便存在偏誤。

二次時期,美軍想加強戰機的防禦性,回航的戰機的機翼都佈滿子彈孔(見下圖),於是美軍建議加強機翼的防護,而美軍請來的統計學教授則建議加強發動機的保護,因為發動機一旦被擊中,很大機會戰機已經墜毀,回不來了。如果我們只留意回來的戰機(倖存者),忽略被擊落的戰機,結果便會做出「要加強機翼的防護」這個不準確的判斷。

我們都想成功,於是去聽很多所謂的成功故事,去發掘成功的人有什麼成功的因素,讓自己好好的學習一下。可能有些創業者很勤奮,24×7工作,於是你認為這是一個成功因素,但你不知道有很多人即使24×7工作,創業還是失敗了,而這些創業失敗的人,往往無聲無息的消失了。Steve Jobs、Mark Zuckerburg、Bill Gates都是輟學創業的,那輟學是成功創業的條件嗎?當然不是,也有很輟學創業失敗的例子,你卻不知道它們的存在,也有更多的大學畢業成功創業的例子,只是這些例子的故事沒有那麼動聽,被你忽略了。

現今有很多創業和投資成功的騙局,說什麼因為我做了X,所以便成功了。但單一的成功例子,在統計學上並沒有代表性,做了X所以成功,但同時存在很多做了X卻失敗的例子。或許有些人不是存心騙人,但「做了X,所以成功」這個結論顯然存在倖存者偏誤。

在一個社會裡,真正發聲表達意見的人只佔極少數,我們有所謂「沈默的大多數」。比如說營運一件產品,會給予投訴和讚美的只會來自極少數的客戶,大部分的客戶都是沈默的,他們會直接行動,如果覺得產品好便繼續用,覺得產品不好便直接放棄了,因此現在的公司都喜歡用大數據去判斷這些沈默的大多數的用戶行為,而不是單靠用戶意見。

社交網的算法把會發聲的人的聲音變得更大,而往往會發聲的人都是極端正面和負面的,所以網上都只出現正反兩極的聲音(當然某些社會只會出現一種聲音),與現實社會「沈默的大多數」脫節,如果我們只用網上的意見去判斷人們真實的看法,往往出現誤判。

我們做決定、做判斷,應該要思考得更全面,不能單靠倖存者的數據,就妄下判斷。

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