模型思维7大用途——高手必备的高级思考方式

了解现实就意味着构建转换系统，这些转换系统或多或少都必须与现实相对应。

——让·皮亚杰

人们通常认为，模型就是对世界的简化。但多数人想不到的是，模型也可以采用类比的形式，或者，模型本身可能就是为探索思想和总结观点而构建的虚拟世界。

在学校里，我们应用模型来解释数据；在现实世界中，我们应用模型来预测、设计和采取行动，也可以使用模型来探索新思想和新的可能性，还可以利用模型来交流思想、增进理解。

模型的价值还体现在，它们能够把特定结果所需要的条件清晰地揭示出来。我们所知道的大多数结论都只是在某些情况下成立。例如，三角形最长边的平方等于另两边平方之和这个结论，只有当最长边是直角的对边时才成立。

模型还可以揭示直觉结论可能成立的条件，我们可以利用模型分析传染病在什么情况下会传播、市场在什么条件下能正常运行、投票在什么环境下能够得到好的结果、群体在什么条件下能够给出准确预测……这些都不是确定的事件。

模型的7大用途

1.推理：识别条件并推断逻辑含义。

在构建模型时，我们要先确定最重要的行为人（行动者）、实体以及相关特征。然后，描述这些组成部分如何互动和聚合，我们能够推导出一些东西，并说明原因何在。这样一来，也就提高了我们的推理能力。虽然，能够推导出的东西取决于我们的假设，但是我们通过模型发现的决不仅仅是重言式。

因为我们很少能仅凭检验推断出假设的全部影响，我们需要形式逻辑。逻辑还可以揭示不可能性和可能性。利用模型进行推理，我们可以得到精确的，甚至是令人出乎意料的关系。我们可以发现自身直觉的制约性。

2.解释：为经验现象提供（可检验的）解释。

最有效的模型既能解释简单的现象，也能解决令人费解的问题。教科书中关于市场的经典模型能够解释为什么对于像鞋子或薯片这样正常商品需求的意外增加，会在短期内提高它们的价格，这是一个非常直观的结果。

有人说，模型可以解释任何东西。这种说法没有错，模型确实可以。然而，基于模型的解释必须包括正式的假设和明确的因果链条，而且这些假设和因果链条都要面对数据。例如，有个模型说，用低被捕概率可以解释犯罪率的居高不下，这样的模型就是可检验的。

3.设计：选择制度、政策和规则的特征。

模型还可以通过提供框架来帮助设计，因为只有在适当的框架内我们才可以考虑不同选择的含义。工程师使用模型设计供应链；计算机科学家使用模型设计Web协议；社会科学家使用模型设计制度。

4.沟通：将知识与理解联系起来。

很多人都低估了交流对人类社会进步的影响。一个无法交流的思想，就像一棵淹没在森林中的树，没有人会注意到它。

但如果能创造一种共同的表示方法，模型就能够有效地改进交流。模型要求对相关特征及其关系给出正式的定义，这便使我们能够精确地进行交流。

5.行动：指导政策选择和战略行动。

弗朗西斯·培根曾经这样写道：“人生的伟大目标，不在于知，而在于行。”

良好的行动需要良好的模型。政府、企业和非营利组织都要使用模型来指导行动。无论是提高价格（降低价格）、开设新的分支机构、兼并其他公司、提供全民医疗保健，还是资助某个课外计划，决策者都要依赖模型。在最重要的行动中，决策者要使用多个复杂的模型，模型与数据紧密相关。

6.预测：对未来和未知现象进行数值和分类预测。

模型长期以来被用来预测。天气预报员、专家、顾问和许多国家中央银行行长，都在使用模型进行预测。警察机构和情报部门也使用模型预测犯罪行为，流行病学家则使用模型预测下个季节哪种流感病毒将最为流行。

现在，随着数据可得性的提高和精细度的改进，利用模型进行预测的做法变得更加常见了。例如，Twitter上的跟帖和谷歌上的搜索关键词，都已经被用于预测消费趋势和潜在的社会活动了。

7.探索：分析探索可能性和假说。

最后，我们还会用模型来探索直觉。这种探索可能与政策相关：如果让所有城市公交车都免费，会怎么样？如果让学生自主选择作业来证实他们的课程成绩，会怎么样？如果在草坪上标出能量消耗数量，又会怎么样？我们可以提出很多假说，而且所有这些假说都可以用模型进行探索。我们还可以利用模型来探索某些在现实世界中不会出现的情况。

————以上部分内容摘自《模型思维》

芒格说：“要想成为一个有智慧的人，你必须拥有多个模型。”这是一个数据爆炸的时代，数据充斥着我们的工作与生活，但仅拥有数据是远远不够的，必须学会让数据说话。模型就是让数据说话的秘诀，模型将帮助我们所有人从掌握信息提升到拥有智慧。