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| 編輯推薦： |
超级畅销书《无价》作者威廉·庞德斯通新力作！
本书从我们日常生活中经常遇到的各种事件入手，提供了大量便于掌握的预测方法，让普通人也能成为超级预测者。无论是玩剪刀石头布游戏，猜测试题答案，还是预测奥斯卡奖项、超市打折、房价涨跌、股市波澜，你都能够预测对手的想法与行动，做出正确决策。
所有人的所有决策都以预测为前提。我们关于未来的所有决定都是在预测的基础上做出的，越是能够做出尽可能准确的预测，越是能够在未来的竞争中掌握主动。
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| 內容簡介： |
篮球选手能靠好手气投中下一粒进球吗？下一次网球发球是朝左还是朝右？房价是涨还是跌？说到底，我们所有人都在预测他人的行为，不过大多数人并不擅长。实际上，只要你掌握几种心理技巧，人类的选择就出奇地好预测。威廉·庞德斯通极为擅长将心理学和行为经济学转化为简单可行的建议，他利用“人们无法随机行动”这一简单原理，证明“猜心”是件容易、有趣的事情，而且还有利可图。
《剪刀石头布》就是现实生活的读心术，从我们日常生活中经常遇到的各种事件入手，提供了大量便于掌握的预测方法，让普通人也能成为超级预测者。无论是玩剪刀石头布游戏，猜测试题答案，还是预测奥斯卡奖项、超市打折、房价涨跌、股市波澜，你都能够预测对手的想法与行动，做出正确决策。
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| 關於作者： |
（美）威廉·庞德斯通
美国超级畅销书作家，迄今为止已出版包括《无价》《谁是谷歌想要的人才？》等多部作品，两次获得普利策奖提名。
《哈佛商业评论》《纽约时报》《哈珀斯》《时尚先生》等世界知名杂志长期撰稿人，《今日秀》《大卫·莱特曼深夜秀》《CBS早间新闻》等世界著名电视、电台节目的常客，也是ABC电视台两档黄金节目的作家兼联合制片人。
曾获美国国家优异奖学金，是毕业于麻省理工学院的物理专业高才生。
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| 目錄：
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测试题 谁是超级预测者
中文版序 当可预测性遇到随机性
前言 越不想被猜中，越容易被猜中
第一部分 一般性预测：一阶预测
人越是不想被猜中，越是容易被猜中，因为每当人们要做出任意的、随机的或者策略性的选择时，总会落入能够被预测到的无意识模式。所谓的“自由意志”是人类最大的错觉。
导读 天顶广播，心灵感应只是一场骗局
第1章 概率游戏也有方法
第2章 能带来统计优势，就是好策略
第3章 期望值为正的投注方案
第4章 最拿手不等于最好
第5章 利用非随机性带来的优势
第6章 对抗习惯性偏好
第7章 瞳孔不会说谎
第8章 营造的安全错觉
第9章 “7分”没意义
第10章 神秘的本福特定律
第11章 阈值效应与整数的不妥
第12章 无意识重复与超过心理极限
第二部分 对预测的预测：二阶预测
大部分时间，我们要应对的人，都在玩着猜心机的游戏。我们可以对这一类人所做的预测进行预测。这种二阶猜测，就是体育投注、房地产、股票等价值市场的基础。
导读 81分奇迹，热手效应源自认知偏差
第13章 相信软件，还是相信人
第14章 点差投注与列维特模型
第15章 重视预测市场的免费信息
第16章 将商家的大数据为个人所用
第17章 购买时机很重要
第18章 借力凯斯-希勒房价指数
第19章 不可迷信专家预测
20章 永不过时的财务指标
尾声 命运的转盘
译者后记
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| 內容試閱：
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“7 分”没意义
我们生活在大众评分的黄金时代。任何人只要有一部智能手机，就能在路上给餐馆、书籍、电影和歌曲评分（1~5 星）。焦点小组会给汽车、意大利面酱汁和各类候选人评分（1~10 分）。那么，我们能从大众评分中了解到些什么呢？
评分似乎应该集中在量表的正中间，但实际却不是这样。它们更像是成绩报告单上的分数，如果得了C，就明显低于平均水平。大众评分倾向于10 分制里7 分的位置或最高分的70% 左右。一方面，这可能表明，我们抵达了消费者的天堂，从整体看来，我们评价的东西还不错。但也有理由认为，这一切都是人为的。魔术师知道，当他把纸牌摆成扇形拿在手里时，人们一般会选择扇形70% 前后位置的牌。超感师会让观众想一个1~10 之间的数字，而他永远会猜观众选的是7，因为他知道，这是最普遍的选择。
神奇的7
1976 年，耶鲁大学的迈克尔· 库伯维（Michael Kubovy）和约瑟夫· 索特卡（Joseph Psotka）试图找出“7”这个数字如此神奇的原因。
库波维与索特卡派出7 名本科生在耶鲁大学校园里招揽路人，让这些路人报出“0~9 之间第一个想到的数字”。迄今为止，7 始终是最受欢迎的选择，占应答者的28%，最不受欢迎的答案是0。
7受欢迎的原因有很多。地球上有七大洋；童话里有七个小矮人；《圣经》里有七宗罪；电影里有七武士、七佳偶；婚姻里有七年之痒等等。人们认为7 是幸运数字。
为了检验人们偏好7 的潜在原因，库波维和索特卡让一群基础心理学课程的学生报出“6~15 之间第一个想到的数字”。结果完全不同。最受欢迎的选择是9，它以微弱差距领先8 和7。这一次，只有17% 的人选择7。
照理说，无论数字预设的限定范围是怎样的，7 都应该是同样幸运的，有着同样的心理易得性。但第二个实验对部分流行解释提出了挑战。
在第三个实验中，库波维和索特卡让耶鲁大学的学生们报出“0~9之间第一个想到的数字，不要分数，只使用类似7 一样的整数”。表面上看，这跟第一次实验一样，因为即便未曾明确规定，每个人都知道该选整数。结果再一次完全不同。数字3、5 和7 几乎同样受欢迎，而7 现在的受欢迎度降到了全体被试的17% 以下。
我们已经发现，当我们提到或以其他方式让人注意到一个选项7 时，会让选择它的人望而却步。这中间一定是有些什么蹊跷。
在最后一次实验中，库波维和索特卡让一群被试在20~29 之间报出自己第一个想到的数字，又让另一群被试在70~79 之间做选择。结果，前一组人压倒性地选择了27，约28% 的人选择它，跟最初0~9 之间选择7 的比例相同。
但对后一组人来说，77 就不怎么受欢迎了，只有16% 的人选择它。最明显的原因在于，被试希望避免个位上是7（因为这个选择范围会让人注意到7），或是避免选择个位和十位上相同的数字，又或者两种想法兼而有之。
希望被试选择7 的超感师会向其施加压力，要求他即刻作答。超感师知道，被试思考的时间越长，就越有可能对最初的冲动表示疑虑。表演者鼓励快速作答的一种方式是打响指，“快在1~10 之间选一个数”。然后，“啪”地打个响指。
耶鲁大学的实验里的路人不大可能花太多时间深思熟虑。执行实验的人让他们报出脑袋里想到的第一个数字，而不是报出一个“随机数”。在实践中，人为创造的数字之间——不管是称它为“随机数”，还是“第一个想到的数字”，或者别的什么，总有相当大的相似性。无论具体创造数字的目的是什么，7 都最为常见。
库波维和索特卡怀疑，让路人自己想出一个数字的请求构成了“第二十二条军规”（catch-22）式自相矛盾的陷阱。被试担心自己最初的冲动或许不够自然，并产生了猜忌。“他陷入了矛盾的局面——只有当他努力想着不依从时，才会依从。”
一般而言，人们喜欢奇数而非偶数；喜欢不处于选择范围极限的数字；喜欢不招人注意的数字。总体来看，7“处在一个独特位置上，成了‘最怪异’的数字”。
变幻莫测的评分
大众评分既不是随机性实验，也不是最初冲动研究。参与者要把自己对产品的感觉转换成量表上的一个数字或位置。这可并不像表面上看起来的那么简单。这家酒吧应该被评3 分还是4 分？候选人的攻击性广告是0分（因为我讨厌负面广告）还是10 分（因为它的确让我对候选人的对手产生了担忧）？评分人要为自己复杂混乱的情绪或根本没有情绪编造一个相对应的数字。
你可以把耶鲁大学的实验想成是调研某种产品的焦点小组。被试对该产品评高分或评低分都没有特别的理由，所以想到什么数字就报了出来。此外，大众评分里还有一个类似的因素，有些评分人对评分漠不关心，或是感觉复杂，因此他们认为自己怎样评分都行。他们很可能会受到奇数或选择范围偏高那一端的吸引，比如7。
《洋葱报》（Onion）曾经刊登了一则新闻，《美国青少年报告说，学校“还好”》（School “Fine”, U.S. Teens Report）。10 分制里打7 分，就像是郁郁寡欢的青少年嘴上的“还好”，这个默认的回答意思是“别烦我”。这也是群体评分变化莫测的一个原因。平平无奇的产品有可能得到了体面的分数（大量的“7”），结果却在市场上遭遇惨败。如果你想知道的是，“你会买这种产品吗？”你应该直接问。
在耶鲁大学的实验中，0 是迄今为止最不受欢迎的选项，其次是1 和9（9 是上限，因为没有10）。这意味着，接近或达到量表限度的分值蕴含着最确信的主张。看看网上的评论，尤其是要注意最低分（0 星）和最高分（5星）所占的比例。如果我们假设评分人是诚实的，那么打这类分值的人要么真正讨厌该产品，要么就是真心喜欢。
对许多产品或服务而言，有多少人喜欢、多少人讨厌无关紧要，只要有人愿意花钱买它就行了。对喜欢选择电影制片人或电影主题的观众来说，得到高比例的5 星评分的独立电影应该是稳妥的选择，0 星评分的数量或许无关紧要。这样的电影不是为了吸引所有人来看，而在网上，总会有些评论人选“错”了电影。等企业有了更广泛的受众（如电影大片或家庭餐厅），0 星评价的信息量才会丰富起来，它们有助于评估碰到糟糕体验的概率。
超级预测术
● 如果你让人们在1~10 之间选择一个数字，大多数人往往会选7。这会扭曲焦点小组的评分和大众点评式网络评价。
● 对产品给出满分（10 分制里的10 分，5 星制里的5 星）的评分者所占比例，或许比平均得分更能准确地衡量产品的销售潜力。
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