最近读了《智慧社会——大数据与社会物理学》:
的确,“智慧社会”、“大数据”、“社会物理学”这三个名词没有一个会吸引我在闲暇去阅读这样一本书。然而幸好本人不是只为了休闲娱乐而读书的(^_^),才没有错过这样一本易于理解、有启发的好书。
让我快速地介绍一下这些枯燥的名词(我保证会很快):
社会物理学是一门定量的社会科学,旨在描述信息和想法的流动与人类行为之间可靠的数学关系。(真的有点枯燥,但可能这是唯一枯燥的部分。)
一、关于探索和创造
Steve Jobs谈到创造力时曾说过:
创造力只不过是把事物关联在一起而已。当你问有创造力的人,他们是如何做成某件事的时候,他们会感到一丝愧疚,因为他们其实并没有做什么,他们只是明白了某些东西。一段时间之后,这对他们而言就是显而易见的了,因为他们能够把自己的经验联系起来,合成新事物。
“你的成功在很大程度上取决于你的探索的质量,这进而取决于你拥有的信息及想法来源的多样化和独立性。”
理想的探索状态
如图,理想的探索的来源和内容应该是多样化的。
探索的三大要点
社会学习是关键:效仿他人的成功与个体学习相结合,要比仅依靠个体学习好得多。当你的个人信息不够清晰的时候,要多依赖社会学习;当你的个人信息足够强大的时候,则应少依赖社会学习。增加你的联系人和网络的多样性能够使你更容易找到最佳策略
多样性是重要的:当每个人都选择相同的方向时,你的信息和想法来源极有可能不够多样化,这时你应该做进一步的探索。团体迷思对社会学习而言是危险的。
特立独行者是重要的:当人们的行为与他们的社会学习无关时,他们很有可能拥有独立的信息并充分信任这一信息以抗拒社会影响效应。如果你能够找到很多这样的独立思考者,并发现他们中很大一部分人之间具有共识,那么一个很好的交易策略就是跟随这些特立独行者的共识。
从周围的示范行为中学习比仅从我们自身的经验学习要高效得多。在复杂环境中学习的数学模型表明:
最佳的学习策略是花90%的精力来探索,即寻找并效仿那些做得好的人,剩下10%的精力应该花在个体试验和透彻思考上。
二、关于想法流和传播
书中以对明星员工的观察为例,发现了以下规律:
普通员工仅从他们工作的视角来看待问题,并且总是盯着一点看;而明星员工的网络中却有担任多种不同工作角色的人,因此他们可以从顾客、竞争对手和管理者等不同的角度来看待问题。正因为如此,他们能够找到更好的解决方案。
"那些用充满活力、吸引人的互动方式产生更多参与对话的个体,对社会网络中的想法更加重要。这也正是我观察世界上最有效率的人时所发现的现象:"
他们通过持续与他人交流来获得新的想法,并且这种探索性行为会创造更好的想法流。
明星员工通过让每一个成员感受到自己是团队的一部分来推动团队内部一致的想法流,并且他们会尝试达到充分的一致,从而让每一个成员自愿跟随新想法。
魅力型连接者(charismatic connector)
魅力型连接者具有以下特征:精力充沛并有条不紊地与他人互动;能够引导组织内的互动模式朝正确方向发展;并不主宰团队内的讨论,而是鼓励好的想法流模式。
这些魅力型连接者倾向于推动谈话、询问他人的生活和项目进展,以及解决问题的方式。这让他们对发生的每件事都有很好的感知,并称为社会智能的来源。
我们发现经常推动谈话进行的人(如经常好奇并提问的人)是组织中的连接者。他们推动想法跨越小组的界限并让每一个人都保持在“圈内”。因此这些拥有高度社会智能的魅力型连接者是组织取得成功的关键。
他们关注周边任何的新想法,对于有趣的事情,他们会试探他人的想法;他们还尝试扩展社交网络来容纳不同类型的人,从而获得尽可能多的不同想法。
交流模式是团队成功最重要的因素。
表现最好的团队的典型特征包括以下三点:
大量的想法:许多简短的发言而不是少数很长的发言;
密集的互动:在发言和极短(少于1秒)的回应评论(例如“好”,“对”,“什么”)之间进行连续喝交替的循环来证实或证伪想法并建立共识;
想法多样性:团队中的每个人都贡献想法、作出响应,参与者之间话论转换次数相当。
同先前一样,想法的多样性是一个关键变量。
我们发现企业内部的面对面参与和探索模式往往是影响生产率和创意产出的最重要因素。
“参与”是预测生产率的中心指标。“参与”是一个工作团队内部的想法流。
创意产出强烈依赖于两个过程:想法发现(探索)以及把这些想法融入新行为(参与)。
回音室效应、团体迷思回音室效应(echo chanber situation):信息或想法在一个封闭的小圈子里得到加强。
想法流还取决于社会学习和个体学习的结合。例如,当个体看到他人选择与自己相似的策略时,往往变得更加自信,并且更有可能加大对这一策略的投资。
遗憾的是,这也可能导致过度自信和团体迷思(group-think)
人们很容易认为每个人都独立地相处了相似的策略,并因此过于自信。这种回音室里的过度自信效应是导致流行时尚和金融泡沫的原因之一。
社会智能的一个关键方面是要辨析所收获的想法是否足够多样化。如果一个社会网络拥有太多的“环”而导致同样的想法一再循环,或者有助于探索的外界沟通渠道过于雷同,那么想法流就缺乏多样性。
总结,我们可以做什么:
花90%的精力来探索,即寻找并效仿那些做得好的人,剩下10%的精力花在个体试验和透彻思考上。
注意探索的质量,注意你拥有的信息及想法来源的多样化和独立性。
在团队中,持续与多个角色交流来获得新的想法,并且这种探索性行为会创造或推动更好的想法流。
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