我们过度关注可见的局部而忽略了不可见的整体的时候，我们就会错误地把资源过度地投入到一小部分问题上面——规模错觉。
据统计，每年在医院死亡的儿童只占全年死亡儿童的1.3%。
换句话说，医院对儿童救助的影响并没有我们想象的那么高，拯救的只有一小部分儿童的生命。
另一方面，如果我们能够改善社区的医疗条件，使得痢疾、肺炎和疟疾不再成为威胁儿童生命的重大疾病的时候，我们可以拯救的儿童就会多得多。
你看，如果把有限的资源和精力过度地投入在医院看起来并不是一件明智的选择。
要想控制规模错觉，我们需要做到以下几点：
# 1、大数据不代表越危险
首先是数字对比。
要想避免对事物重要性的误判，最重要的事就是不要只看单一数字。
永远不要认为单个数字本身就有很大的意义。当你看到一个数字的时候，你应该马上想到用它和其他的数字做对比。
在2016年，联合国教科文组织公布的最新一岁以下儿童的死亡数字是420万。
如果你觉得这是一个很大的数字，这个世界到底怎么了，连个婴儿都保护不好。
我们再来看看这几个数字：一年前这个数字是440万。两年前这个数字是450万。在1950年，这个数字是1440万，比现在多了一千多万的死亡婴儿。事实上，420万这个数字正处在世界历史上的最低点。
你看，我们其实预防了越来越多的婴儿死亡，但是如果不做数字对比，我们就永远得不到这个答案。
# 2、不是所有事情都一样重要
我们总是倾向于认为在清单上的所有事情同样重要，但是通常其中几件事的重要性是要远远超过了他所有事情的总和。
比方说我们看到一张按照字母排序的关于世界能源的清单：生物燃料、煤炭、天然气、地热、水力、核能、石油、太阳能、风能。表面上看很难分辨出来它们谁更重要。
但是当我们把所有的能源按照为人类提供能源的多少来排序的时候，就会发现石油、煤炭和天然气为我们提供了超过80%的能源，准确来说是87%。
所以啊，如果你能发现那些20%的项目占了预算总数的80%以上的项目，就能把优化精力放在它们身上，从而省下更多的经费。
# 3、多算算比例
最后是研究比例。
再回到联合国教科文组织在2016年公布的最新一岁以下儿童的死亡数字——420万。
在1950年，新生婴儿有9700万，而死亡婴儿的人数为1440万。这代表着15%的婴儿死亡率。所以在1950年，每100个新生婴儿中就会有15个在一岁之前死亡。
现在让我们检查一下最新的数据。在2016年，新生婴儿人数为1.41亿，而婴儿死亡人数为420万。做个简单的除法，我们可以得到婴儿死亡率为3%。也就是说，在每100个新生婴儿中，只有三个会在一岁之前死亡。
你看，婴儿死亡率从15%大幅度降低到了3%。当我们使用比例进行比较，而不仅仅是比较数字的时候，我们就会发现当今的婴儿死亡率是令人震惊的低。
在2007年1月举办的达沃斯的世界经济论坛上，一位欧盟的环境部长在气候改变专题讨论会上说出了这样的话：“根据预测，在中国、印度和其他的发展中国家，二氧化碳的排放量正在增加，这将导致危险的气候变化。中国已经比美国排放了更多的二氧化碳，而印度在这一方面也已经超过了德国。”
而会上的一位印度专家就用“比例”反击了欧盟环境部长的无理控诉，“是你们这些世界上最富有的国家，导致了全球的气候变化。你们已经持续燃烧煤炭和汽油超过了100年之久。是你们，而且仅仅是你们把我们推到了世界气候变化的边缘。但是我们原谅你们，因为你们过去不知道自己做了些什么。不知者不为过。但是从今往后，我们将按照人均计算二氧化碳排放量。”
每个国家人口数量的巨大不同，讨论每个国家的二氧化碳总排放量是毫无意义的。如果按照这个逻辑的话，挪威仅仅有500万人口，那么这个国家就可以为所欲为地排放二氧化碳了。
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