相关性问题

人的本性是趋利避害的，任何合作（或者交易，或者搭伙，或者配对，反正就不是一个人干的事）都会存在三个可能：有利、有害、无利无害。对于合作一方来说，至少应该保持一个无害的结果，这是常识。如果觉得有害的可能性很大，于是，我们就会拒绝合作。

问题在于，谁也不是神仙，没有人可以事先100%断定合作必然会有利或至少无害，于是人们需要很多背景信息来供决策。但背景信息和合作结果不是一个“有此必有彼”的关系，而是一个“有此可能有彼”的关系。嗯，非因果但有相关。

在以下情境中，人们是这么处理选择的：

一，招生。知乎上有人邀请我回答“非名校本科毕业生报考名校研究生会不会被歧视”。我的回答是：会。道理就是一个概率问题：名校本科生成为优秀的研究生可能性比较大——这是因为高考可能是相对最能体现实力的方式之一。一所学校招收学生有限（比如总共只有100个名额），自然这里要挑挑拣拣，选择“学校认为”最好的生源——所谓学校认为最好，就是它认为可能性最大。

二，招聘。公司招人——我这里指应届毕业生——喜欢看学校出身，讲究一点的，还要看你本科出身，即便你是研究生毕业。这里的逻辑是这样的：名校生成为有用员工的可能性比较大。四大这样的机构，轻专业重学校的道理就是这么回事。你进名校，总是说明你有优秀之处，专业不专业不要紧，我们可以培养。问题在于：你是一个可以培养的好苗子吗？名校生和好苗子之间的相关系数较高。

三，择偶。其实我是比较倾向“门当户对”的，因为婚姻真心不是两个人的事，是两个家庭的事。很少有人择偶就只有这么两条件：异性，活的（对不起，可能冒犯了一下同性恋，不过我们国家同性恋婚姻尚未合法，多多海涵）。有的人看似说：哦，我没什么要求，看得顺眼就行——其实这个要求最高不过，娘的，啥叫看得顺眼啊？人们一般情况下总是会列出一些条件，这个条件是干嘛用的？对未来幸福有一定概率上的保证。女性喜欢成功男性，不见得是说看上了他过去赚了多少多少，而是认为：既然在这个社会中能杀出来成为一个成功人士，那么，他的基因想必有较大的概率是好的——这种择偶方式符合物种延续的进化规律。

四，工作中如果面临一些选择，大多数人会选择以前的做法，这叫“循规”。以前这么做结果很好，那么现在这么结果为好的可能性就比较大。如果万一没做好，还有一个借口：以前都是这么干的，言下之意就是和我关系不大。循规是趋利避害的重要法则之一。

在这些情境中，其实我们已经能看到：人们在追求高相关系数以力争结果为好，说白了，这种行为就是歧视。名校歧视非名校本科生，公司歧视非名校生，一个人会歧视ta认为不够成功的异性，做事时对以前没采用过的方法有歧视，等等。歧视的根源在于，人们想要更安全更有保障的未来。既然谁都不能断定因果，那么，只好看过去的一些成绩（成就）来做歧视了。

故而，一个社会，到处充斥着歧视，其实是很正常的。反过来，非名校本科生为啥要一定要读名校研究生呢？非名校生为啥一定要进大公司呢？这里面也是歧视，也是为寻求一个比较稳妥的未来。

—— 转折的分割线 ——

歧视虽然正常，但它是一个社会不断沉沦的重要动力之一，社会会因为歧视而慢慢结构化，社会阶层的相互流动会越来越慢，最终关上了流动的大门。这个社会，就离完蛋不远了。

社会结构化到了一定的程度之后，整个社会死气沉沉。无怪乎清末龚自珍要叹道：我劝天公重抖擞，不拘一格降人才。他这里所谓不拘一格，就是说要破除常规，破除重概率重相关。这个事其实很难。不拘一格的风险非常大，一旦失败，当事人那是“无限责任”。循规蹈矩的失败，当事人是“有限责任”。

但社会里总会有些不安分的人，偏不走寻常路。大多数这样的人死得很默默无闻（死得惨的可能还有闻一些），极少数的人会取得巨大的成功。无论是古代史书，还是现代媒体，这种不寻常的情况实在太少见了，于是便要记录上一笔：比尔盖茨大学没毕业，乔布斯大学没毕业，扎克伯格大学没毕业，谷歌的两位创始人博士没毕业。——再次提醒各位读者，大学没毕业的人，多了去了，呵呵

对于一个社会来讲，应该给予不走寻常路宁愿相关系数小一些的行为者某种机会，或成功的可能。如果不走寻常路的必然后果就是玩完，这个社会就会玩完。但这是站在整个社会层面上的，不走寻常路与结果为好之间的相关系数如果极大，这个社会也会玩完。

好了，现在你是想一辈子卖糖水呢？还是活着就要改变世界？其实都没错。前者对个人更稳妥，后者，对社会是好事——虽然有太多人要失败，但其实文明的进步，本就是建立在太多失败之上的。

转载说明：
1、本博客文字，除特别注明外，均为本人原创，可以自由转载；
2、转载时请注明本人大名，魏武挥，不是魏武辉，不要搞错。
3、转载时请保留此段：本文由扯氮集博主魏武挥原创撰写，欢迎于微信中搜索ItTalks以订阅公众账号，或于搜狐新闻客户端科技频道订阅“魏武挥”

无觅猜您也喜欢：
信息传播：表意性？工具性？	规范性研究和解释性研究	一个有趣的问题	就业的问题
无觅