【深度长文】互联网人必须要懂的“幸存者偏差” 通用电气CEO：互联网已经OUT，工业互联网时代要来了
不管你是否听过这个词，这篇文章都会让你对“幸存者偏差”理解的更加深刻，先让我们来看几个段子：
学校组织郊游，老师问：没来的同学举个手，好，人齐了，我们出发吧！
央视记者在一辆高铁上问：您买到票了吗？买到了！您呢，您买到了票了吗？买到了！
妈妈为什么不挑食？因为她买菜的时候已经挑过了！
降落伞的电商店铺为什么都是好评？因降落伞有问题而失事的人想给差评也给不了！
这些都是关于幸存者偏差的段子，大家看完都哈哈大笑，是因为我们都太容易识别它了，然而我列出下面的案例，我们可能未必能得出正确的结论了：
1936年，美国总统大选，《文学文摘》杂志通过140万人的电话调研显示兰登会赢得大选，这个调研有多大的可信度？
在古埃及的文物中发现了莎草纸，而在同期其他地中海文明如腓尼基、古希腊、古罗马则没有发现莎草纸，能否说明该时期莎草纸在埃及应用广泛而在其他地中海文明则没有应用？
某新游戏上线一个月，游戏策划随机找了游戏中高度活跃用户进行调研，确定了游戏下一步迭代的核心方案，会不会存在致命缺陷？
某记者在网上搜出“民国小学生作文”，文采极好，于是记者总结道：现在的小学语文教育和民国时没法比啊！
事实上，以上的案例都极有可能得出错误的结论：
1936年美国大选的调查，由于是电话调查，而电话在30年代的美国还是富人的专利，而这些富人并非美国选民的随机样本，最终罗斯福而不是杂志预测的兰登当选。
古埃及的发现了莎草纸而其他地方没有，真实原因是其他三个地方——腓尼基、古希腊、古罗马气候比古埃湿润，而埃及则比较干燥，而这些莎草纸在潮湿环境中并没有保存下来。
新游戏上线一个月，有留存用户，也有流失用户，关注留存用户需求固然重要，但对于一个新游戏而言更重要的是关注那些流失用户的流失原因。
民国小学生作文之所以能流传到今天，必然是当时就是佼佼者，它是幸存者，代表不了当时民国小学生的整体水平。
在我们日常工作的决策中，幸存者偏差是如此普遍，常常在不经意中影响我们的决策与判断，那么这个概念的本质是神马？它容易在哪些情况下发生？它的作用机制是怎样的？我们如何避免它？今天的文章我们就一起来探讨一下这个问题：
“幸存者偏差”的历史
“幸存者偏差”来源于二战中一个著名的故事：
1941年，第二次世界大战中，空军是最重要的兵种之一，盟军的战机在多次空战中损失严重，无数次被纳粹炮火击落，盟军总部秘密邀请了一些物理学家、数学家以及统计学家组成了一个小组，专门研究“如何减少空军被击落概率”的问题。
当时军方的高层统计了所有返回的飞机的中弹情况——发现飞机的机翼部分中弹较为密集，而机身和机尾部分则中弹较为稀疏，于是当时的盟军高层的建议是：加强机翼部分的防护。
但这一建议被小组中的一位来自哥伦比亚大学的统计学教授——沃德（AbrahamWald）驳回了，沃德教授提出了完全相反的观点——加强机身和机尾部分的防护。
那么这位统计学家是如何得出这一看似不够符合常识的结论的呢？
沃德教授的基本出发点基于三个事实是：
（1）统计的样本只是平安返回的战机；
（2）被多次击中机翼的飞机，似乎还是能够安全返航；
（3）而在机身机尾的位置，很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹，而是一旦中弹，其安全返航的机率极小，即返回的飞机是幸存者，仅仅依靠幸存者做出判断是不科学的，那些被忽视了的非幸存者才是关键，他们根本没有回来！
军方采用了教授的建议，加强了机尾和机身的防护，并且后来证实该决策是无比正确的，盟军战机的击落率大大降低，这就是“幸存者偏差”故事的来源。
“幸存者偏差”的本质
广义的幸存者偏差用统计学的专业术语来解释是——“选择偏倚”，即我们在进行统计的时候忽略了样本的随机性和全面性，用局部样本代替了总体随机样本，从而对总体的描述出现偏倚。
统计学的简单描述是这样的：统计全集为A，观察到A的子集A1有特征X，A1为幸存者，而A另外的子集A2并没有观察到或者被人为忽略，于是判断全集A都有特征X，事实上A2的特征为Y。
用上述记者调查买火车票的案例来代入解释为：A为全体想买火车票的人，A1为已经在火车上的人，A2为想买但没买到的人，特征X为买到票，特征Y为未买到票，即幸存者偏差将一小部分显性样本代替了随机样本，从而导致了统计的偏差。
有了这个框架，我们就能从理论的角度理解这些“幸存者偏差”的具体案例了：
亚裔学生案例：美国学生会发现亚裔同学在数学方面要超出其同龄孩子很多——“幸存者偏差”：能到美国上学的孩子在中国的教育水平和成长环境通常都会相对优越，要是中国的母语是英文，想必语文成绩也会优于美国同龄学生。
住院研究案例：假如北京长庚医院对心脏病人住院病人的饮食习惯进行研究，从而发表一篇《心脏病与饮食习惯之间的关系》的论文，该论文是否有可信度？
答案是没有！因为长庚医院为北京高端私立医院，该院病人和普通病人的饮食习惯会存在差异，同时住院的病人也并非能代表所有病例（不住院就已经去世的、住不起院的等等），事实上，排除这些干扰因素是现代医学研究的基本准则。
健身房案例：我每周一三五中午都会去公司的健身房，这个习惯坚持了很长一段时间，然而有一段时间我一度沮丧——因为我发现公司健身房的同事基本上身材都比我好，这其实就是典型的“幸存者偏差”——那些健身房的人身材好当然是大概率事件，身材不好也不锻炼的人通常很少去健身房。
章鱼保罗案例：2010年世界杯最大的明星不是来自某个球员，而是来自德国奥博豪森海洋馆的章鱼”保罗“，它神奇地连续7次百发百中地预测了世界杯德国队的比赛结果，章鱼保罗成为那个夏天世界媒体热情追逐的对象，然而事实上它就是一次典型的”幸存者偏差“。
那年夏天其实有很多动物都参与了世界杯的预测：菲律宾的猴子、墨西哥的羊驼、非洲的大象、保加利亚的奶牛甚至还有中国的熊猫，只是因为这些动物预测失败了于是并没有媒体报道，而章鱼保罗成为那个幸运儿。
在以上四个案例中，全集A分别为：中国的所有孩子、所有心脏病患者、我公司的所有同事、预测世界杯的所有动物；
幸存者A1分别为：有条件去美国念书的孩子、在长庚医院的心脏患者、去健身房的同事、章鱼保罗；
特征X分别为：数学好、饮食独特、身材好、预测准；
特征Y分别为：数学平庸、饮食正常、身材一般、预测不准。
这就是“幸存者偏差”的分析框架。
警惕“幸存者偏差”的滥用
很多人对“幸存者偏差”这个名词一知半解的时候，往往会造成它的滥用，在作者看来，警惕“幸存者偏差”和警惕“幸存者偏差”的滥用同样重要。
很多人看到一些媒体报道的创业“成功故事”立马嗤之以鼻——“这是幸存者偏差，不知道有多少个失败的案例呢？”，然后对成功者的方法和经验一概摒弃；
很多行贿的工作人员看到“某人行贿被抓”的新闻见怪不怪，认为这是幸存者偏差——“媒体只会报道那些行贿被抓的人，其实还有更多没抓住呢！”于是他们继续行贿。
那么“幸存者偏差”这个概念是如何被滥用的呢？
还是举记者调查高铁买票的例子，明白“幸存者偏差”理论，只能让我们明白——"记者在高铁上进行调查来判断所有人都买到票"这种方法是不科学的。
注意——它并不能直接推断出"所有人都买到票"这个结论一定是错的，因为剩下的人有没有买到票这一信息——我们不知道：春运的时候我们能根据常识判断他们可能买不到票，但平时的高铁，基本上是想买到票的人都能买到票，因此，直接判断“肯定有人没买到票”就属于“幸存者偏差”的滥用，错误的反面不一定就是正确。
通用电气CEO：互联网已经OUT，工业互联网时代要来了
通用电气CEO：过去十年被BAT主导没参与是错误
来源:虎嗅网(北京)
“如果回顾过去，过去十到十五年，BAT是主导的，但是工业企业却并没有参与进来，这确实是我们的错误，接下来我们迎来的是工业互联网，未来十到十五年，GE将在下一个浪潮中积极参与。”杰夫•伊梅尔特说道。
2015年7月7日，通用电气(GE)举办“当智慧遇上机器——工业互联网中国峰会”，宣布GE工业互联网大数据软件平台predix向全球所有公司开放，目前GE已有40个该平台的相关产品上市。2012年GE提出工业互联网，迄今为止已经在中国开展了12个工业互联网试点项目。GE倡导的全球工业互联网联盟(IIC)已有中国电信、海尔和华为等中国企业的加入。
在本次峰会中，GE首席执行官杰夫•伊梅尔特做了主题演讲。尽管业界有关工业互联网的讨论已经很多，但是从杰夫•伊梅尔特的发言中，我们还是发现了一些值得重点关注的东西：
GE眼中的工业互联网是什么？
“工业企业和互联网企业的划分已经是过去时了。”杰夫•伊梅尔特坦承，“未来的工业企业也要有基本的软件分析能力才行。”在GE眼中，工业互联网包括如下五个元素：互联网、智慧机器、大数据、分析、工作中的人。所谓智慧机器，指的是不论核磁共振还是油气设备，都被传感器所围绕，产生大量的信息。大数据指的是将数据转化为有意义的信息的分析能力。工作中的人，即移动性，就是将这些信息转给负责具体工作的人。
显然，GE对于工业互联网的定义，与IBM等其他涉足该领域的软件公司并无太大差异。只是GE传统工业巨头的身份，格外引人瞩目。这标志着虚拟经济和实体经济的融合，尤其是在制造业领域。
经济发展被BAT主导，杰夫•伊梅尔特提到了“大公司病”
过去十年，中国经济取得举世瞩目的成就，尤其是互联网经济，以百度、阿里巴巴和腾讯为首的BAT已经渗透进了许多其他实体经济行业。杰夫•伊梅尔特谈到BAT三家巨头主导驱动中国经济的局面时，坦诚表示过去十年没有参与其中“是GE的错误”。也正因为如此，“互联网+”和“中国制造2025”成了被GE反复提及的两个概念。
一定要赶上中国经济这一轮转型的大潮，这是GE释放给业界的强烈信号。“如果回顾过去，过去十到十五年，百度、阿里巴巴、腾讯是主导的，但是工业企业却并没有参与进来，这确实是我们的错误，我们没有成为完全的参与者。接下来我们迎来的是工业互联网，未来十到十五年，GE将在下一个浪潮中积极参与。”杰夫•伊梅尔特如是说道。
不过，GE能否在中国经济未来几年的发展浪潮中有一番作为，杰夫•伊梅尔特本人也有着清醒的认识。他尤其提到了“大公司病”的问题：“大公司必须要始终担心骄傲自满的情绪，一定要警惕这种思想。”诚然，虽然GE在工业界是实至名归的顶尖公司，但是在互联网行业，尤其是变化日新月异的信息科技，GE能否成功推进工业互联网，尚属未知。至少从目前推出的predix平台来看，GE在行动上并没有领先同领域内的竞争对手。或许工业行业的专业壁垒是GE未来取胜软件公司的决定因素。
他是这么说的：“工业互联网的重要性是在于把这些横向的技术，比方说联网的技术和垂直行业的技术连接在一起。比如医院的电子病历，这个联网的整个价值的只是5%，但如果把系统和决策以及诊断、预防结合在一起，就会有更大的价值。我们要考虑的是把横向的网络连接和纵向行业技术结合在一起，在这儿具备行业技能和实践是至关重要的。”
本文来源：虎嗅网作者：涵詔
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