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微信、微博、Twitter 都用得越来越少。也很久没有用文字来记录想法和生活了。

今天送墨点上学回来的路上,看着远处的大海,觉得自己真是对生活充满了迟钝的反应。那种看见大海蓝天欢欣雀跃,甚至感受到秋天空气 crispy 的能力,都没有了。

写下来,和用照片一样,是用新的视角去寻求感受世界能力的一种方式。即使不在别人的视野下写,也应该对自己写。

前天参加奥迪 Etron 发布会。整体设计挺好的。但是感觉更好的是坐着大巴回的路上。墨点被我送到同学家去 sleepover 了,我不需要匆匆忙忙的赶回家去给他讲故事。我就像是十多年前的小记者一样,带着新鲜感,看着窗外黑夜中的广告牌,不知道目的地会是什么样。其实,我知道目的地是什么样啦,旧金山我太熟悉了,只是黑夜给了它不同的气息,把熟悉感隔离开来。

昨天我发现我其实是个无时不刻不带着成见的人。昨天会和国内来的媒体一起参加奥迪的晚宴,本来以为会话不投机。席间谈论的话题并不粗鲁令人生厌,面对奥迪的人敬酒也都是含蓄的点到为止并不是去拼酒套近乎。即使在别的桌开始走动来走动去互相敬酒时,我们这一桌也还是蛮腼腆含蓄的,让我觉得自在了很多。

 

【三省己身牌鸡汤】

连着三天半夜一点睡觉,毫无悬念的把自己给弄生病了。

原因在于,我没有正确估算时间。采访完无人车,觉得时间多的是,浪费了很多时间在听音频上。弄了两天才听完音频又觉得自己来不及制作了,就熬夜,结果嗓子哑特了,没法录串场词了。

教训是:

紧急/非紧急; 重要/非重要的划分还是很重要的。紧急的事情就是得要先做,即使我不喜欢。重要但非紧急的,写下来,做完紧急的再接着完成。

 

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一些事,对某些人而言理所应当想都不会费力去想一下,对另外一些人而言,简直就要头疼死。

人际关系之于我大概就是这样。

最好的状况应该是,大部分情况都自己呆着。要打交道也只和最亲密的朋友和亲人。再不然,就是那种萍水相逢,这次笑着聊天,下次就不再见面的那种。

但偏偏生活中还有好多其它人际关系。

例如,有一家离家很近很方便的咖啡馆,午餐做得也好吃,我愿意天天都在那里工作,把它当作我的食堂。

但不妙的情况开始于咖啡店老板和我打了招呼,并和我聊了十几分钟的天。我们成为了“彼此认识”的人。这意味着我下次进这家咖啡馆时,要和他打招呼,要接受他的问候。有时候我工作到一半,他也会过来朝我眨眨眼睛,问我最近工作是不是很忙。。。。。。为什么不能回到我们彼此不认识的时候呢,相安无事多好。

我还害怕在朋友圈加新朋友,或者任何聊天软件中加朋友。我不明白为什么别人都能妙语连珠,而我却笨拙得不知道说什么好。对于不那么亲密的人,为什么不能有事说事没事闭嘴,为什么一定要成为一个风趣的段子手?

也害怕同事,不管是现在的还是前同事。保持同事关系似乎在于不断聊天,但我不会聊天啊,我是冷场王啊,我到底要怎么谈笑风生。

甚至要不要点赞都要想半天,我觉得我没救了。可能正确的做法应该是给谁都赞一下。

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丹尼尔•卡尼曼基本上就是在打脸老派的经济学家们。

但David Grether 和Charles Plott做为经济学家能承认理性人的缺陷还真了不起

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因为自己也不是什么聪明人,所以一般不敢嫌弃人家。

但今天从早到晚,遇到了一堆庸人折腾事的事儿。。。只要稍微做点功课就不至于这样啦!他们为什么就这么不清不楚,带来的损失却是要大家来承担的。

【读书】

当然包括我写的。

很早就开始自我怀疑,觉得商业报道是没有意义的。一方面是,公司对于我们是黑盒子,很是事实记者都不知道;另外一方面,哪儿来那么多原因,以及凭什么我们对这些原因这么有自信。总而言之,就是一方面说着要客观,一方面主观得不得了。

Kahneman的第19章几乎就是证实了我的这个想法。简单说来,就是公司发展好坏,运气成分占很多,CEO好坏的相关指数占0.3,公司文化可能又只占零点几。。。。。所以基业长青这种书就是瞎说八道。是因为人们归因的倾向太厉害了,总是要找点简单的原因才罢休。

更重要的是,选出来的这些公司是因为太出色了,所以之后也会regression to the mean,所以之后也未必那么好呢。

我写苹果也一样啊。业绩好,我写Cook其实是个运营能收,业绩不好,我写Cook创造力不够;如果下一次业绩又好了,估计我又会写Cook擅长寻找新的增长方向。

所以梅耶尔是个倒霉蛋。如果按照贝叶斯分析,前提条件是雅虎本来盈利的可能性就不高,她即使能力挽狂澜也只增加了30%的可能性,所以雅虎还是不成。

当然如果事情成了,对梅耶尔的判断就又不一样了。会像描述马克·扎克伯格一样去描述她吧。

但我说的“我很早就开始怀疑”。。。这个说不定也是我的hindsight。

 

【读书】

如果用Mindset那本书来解释呢,就是一般小时候聪明的小孩,觉得自己聪明是天生的,而不是努力的结果,因此不会更加努力,遇到挫折也会觉得自己不再聪明了。。。。

如果用regression to the mean的方式来解释,就是小时候神童真是太小概率的事件了,超出均值。统计学上日后回归均线的可能性更加大。

两种解释都行得通。

当然更有趣的是贝叶斯统计在里面的应用。

Kahneman给出的那个4岁阅读很好的小孩,长大后GPA如何,公式这样:

Reading age= shared factors+factors specific to reading age=100%

GPA = shared factors+factors specific to GPA= 100%

所以shared factors成为了决定corelation系数很重要的东西。是不是真的有天分啦,是不是养成了勤奋自律的好习惯啦,是不是真的有阅读的热情啦。

所以如果从一个学究的角度去看小孩子小时候成绩如何,就不能只看到一个分数啦,要看这个分数背后究竟和日后目标的关系有多大。

 

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Daniel Kaheman提到一个例子,说,又一次他去给以色列空军做培训,并且说奖励要比惩罚的效果更好。

一个军官站起来反对,说,你知道吗,实际情况根本不是这样。每次一个飞行学院做得不错,我表扬了他,结果下一次他一定做得超级差,插到我忍不住要吵着他的耳麦吼,一般被狠狠吼一顿之后,这个学员下一次就飞得挺好了。所以,惩罚要比表扬有用啊。

但其实这可能和表扬批评完全没关。会表扬一定是因为做得尤其好,在一个人做得尤其好的时候,下一次做得没有上一次好的概率更大,看起来就是做得差了。。。而被看到做得差的时候,再差也没有什么空间了,所以做得比上一次更好的概率更大。

所以。。。吼了墨点一顿。。。。他貌似能够变乖一段时间,这是错觉。。。错觉。。。错觉。。。。