《模型思维》
在这个信息爆炸的时代，我们每天都在接收着大量的数据和信息。然而，拥有数据并不等于拥有智慧。如何将这些数据转化为有用的信息，进而提炼出深刻的见解和明智的决策，是我们每个人都面临的挑战。而《模型思维》这本书，正是帮助我们应对这一挑战的智慧宝典。
《模型思维》由密歇根大学复杂性研究中心的斯科特·佩奇所著，他是一位在社会科学多样性和复杂性研究方面享有盛誉的学者。在这本书中，佩奇以其深厚的学术背景和丰富的实践经验，为我们详细解读了24种思维模型，这些模型涵盖了经济学、政治学、计算机科学、管理学等多个学科领域。
这本书的魅力首先在于它的通俗易懂。佩奇用平易近人的语言，将复杂的模型理论讲解得清晰明了，让读者能够轻松掌握多元思维的要领。他通过生动的案例和有趣的讲解，将模型思维的应用场景展现得淋漓尽致，让读者在轻松愉快的阅读中收获知识。
书籍出版信息
- 书名：《模型思维》
- 作者：[美]斯科特·佩奇
- 原作名：《The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You》
- 译者：贾拥民
- 出版社：浙江人民出版社
- 出版时间：2019年11月
- 定价：149.9元
- 装帧：平装（也有资料提及精装版）
- 丛书系列：圣塔菲书系
- ISBN：9787213095436
书籍作者
斯科特·佩奇是一位在复杂性与多样性研究领域享有盛誉的学者，他的学术背景深厚，拥有数学、经济学和管理学的多重学位。他在社会科学多样性和复杂性的研究和建模方面有着卓越的成就，研究方向广泛涵盖路径依赖、文化、集体智慧、适应和社会生活的计算模型等多个领域。佩奇曾担任密歇根大学复杂性研究中心的副主任和主任，领导该中心在复杂性和多样性研究方面取得了重要成果。同时，他也是圣塔菲研究所的外聘研究员，继续在该领域的顶尖研究机构深化他的研究工作。佩奇的学术成就得到了广泛的认可，他获得了多项学术荣誉和奖项，包括IGERT奖、SLUCE奖和古根海姆奖等。除了学术研究，佩奇还积极参与社会活动和教育事业，他曾在多个场合介绍他的研究成果，为国际货币基金组织、美国教育部等机构提供咨询，将他的研究应用于实际问题的解决中。此外，他还在Coursera平台上开设了广受欢迎的“模型思维课”，该课程吸引了大量学生注册学习，受到了广泛的好评。佩奇的主要著作包括《模型思维》和《多样性红利》，这些作品不仅为读者提供了宝贵的思维工具和方法论指导，还展现了他在复杂世界中的智慧洞察力和深刻的人文关怀。
斯科特·佩奇（Scott E. Page）
教育背景
佩奇的教育经历丰富且多元化，展现了他对跨学科知识的追求。他首先在密歇根大学安阿伯分校获得了数学学士学位（1985年），随后在威斯康星大学麦迪逊分校获得数学硕士学位（1988年）。之后，他转向经济学和管理学领域，在西北大学凯洛格商学院完成了管理经济学硕士学位（1990年）和管理经济学与决策科学博士学位（1993年）。
学术成就与职务
佩奇以其对社会科学多样性和复杂性的深入研究和建模而闻名于世。他的具体研究方向包括路径依赖、文化、集体智慧、适应和社会生活的计算模型等，这些领域的研究涉及经济学、政治学、计算机科学、管理学、物理学、公共卫生、地理学、城市规划、工程学和历史学等多个学科。
在学术职务方面，佩奇曾担任密歇根大学复杂性研究中心的重要领导职务，包括副主任（2002—2009年）和主任（2010—2015年）。该中心致力于复杂性和多样性研究，聚集了来自不同学科的顶尖学者。此外，佩奇还是圣塔菲研究所的外聘研究员，该研究所是全球知名的复杂性科学研究中心，佩奇在这里与众多杰出科学家共同探索复杂系统的奥秘。
荣誉与奖项
佩奇的学术成就得到了广泛的认可，他荣获了多项重要学术荣誉和奖项。其中包括2002年的IGERT奖、2001—2006年的生物复杂性项目SLUCE奖以及2013年的古根海姆奖（Guggenheim Fellowship）。这些奖项不仅是对他个人学术贡献的肯定，也彰显了他在复杂性与多样性研究领域的重要地位。
个人著作与思想
佩奇的主要著作包括《模型思维》和《多样性红利》等。在《模型思维》中，他详细讲解了24种思维模型，帮助读者构建多元思维框架以应对复杂多变的世界。而在《多样性红利》中，他创造性地提出了多样性视角、启发式、解释和预测模型四个认知工具箱框架，并得出惊人结论：一个人是否聪明不是由智商决定的，而取决于认知工具的多样性。这一观点颠覆了传统对智力的理解方式，强调了多样性和跨学科思维的重要性。
书籍价值
《模型思维》这本书的价值不仅在于它提供了多元化的思维框架和具体的决策工具，更在于它能够帮助读者提升自己的思考能力和智慧水平，成为具有深刻洞察力和决策能力的智者。这本书是一本值得反复研读和实践的智慧宝典。
1. 构建多元思维框架
- 模型多样性：《模型思维》通过介绍24种不同的模型，涵盖了从简单的线性关系到复杂的非线性系统，从静态分析到动态模拟，从经济学到生物学等多个领域。这些模型为读者构建了一个多元化的思维框架，帮助他们在面对不同问题时能够灵活选择和应用合适的模型。
- 跨学科整合：佩奇强调，真正的智慧往往来源于不同学科的交叉融合。本书中的模型正是基于这种跨学科整合的理念，将不同领域的知识和方法论有机结合起来，为读者提供了全新的视角和思考方式。
2. 提升思考与决策能力
- 增强推理能力：通过学习模型思维，读者能够识别条件并推断逻辑含义，提升自己的推理能力。这种能力在日常生活和工作中尤为重要，能够帮助读者更好地理解问题本质、预测未来趋势并做出明智的决策。
- 培养系统思维：模型思维强调对复杂系统的整体把握和深入理解。通过学习书中的模型，读者可以培养自己的系统思维能力，学会从全局出发考虑问题，把握事物之间的内在联系和相互影响。
3. 强化数据分析和预测能力
- 数据驱动决策：在大数据时代背景下，数据分析和预测能力成为衡量个人和组织竞争力的重要指标。《模型思维》通过教授如何运用模型来整理数据、提取信息、去伪存真，帮助读者提升数据分析和预测能力，为科学决策提供依据。
- 应对不确定性：现实世界充满了不确定性和复杂性。通过学习模型思维，读者可以学会如何构建合理的假设和模型来应对不确定性，降低决策风险并提高决策效率。
4. 培养智慧与洞察力
- 智慧层次结构：佩奇在书中提出了智慧层次结构的概念，将智慧划分为数据、信息、知识和智慧四个层次。通过学习模型思维，读者可以逐步提升自己的智慧水平，从掌握信息提升到拥有智慧，学会在复杂多变的环境中做出明智的决策。
- 增强洞察力：模型思维不仅关注问题的解决方案本身，更关注问题背后的深层次原因和规律。通过学习书中的模型和方法论，读者可以增强自己的洞察力，更好地把握事物的发展趋势和内在逻辑。
5. 实践应用价值
案例丰富：书中通过大量的实际案例来展示模型的应用方法和效果，帮助读者更好地理解模型的原理和价值。这些案例不仅丰富了读者的知识储备还提供了宝贵的实践经验供读者参考和借鉴。
广泛适用性：《模型思维》中的模型和方法论具有广泛的适用性。无论是商业管理、政策制定还是科学研究等领域都可以从中受益。读者可以根据自己的实际需求选择合适的模型进行学习和应用。
书籍目录
序言 这本书是怎样写成的
01 做一个多模型思考者
大数据时代的模型
为什么需要多模型
智慧层次结构
做一个多模型思考者
02 模型的7大用途
构建模型的3种方法
模型的7大用途
REDCAPE：推理
REDCAPE：解释
REDCAPE：设计
REDCAPE：交流
REDCAPE：行动
REDCAPE：预测
REDCAPE：探索
03 多模型思维
孔多塞陪审团定理和多样性预测定理
分类模型
适当的模型粒度
一对多
一对多：更高的幂
多模型思维
04 对人类行为者建模
对人建模的挑战
理性行为者模型
损失厌恶和双曲贴现
基于规则的模型
模型产生了什么样的结果
05 正态分布
结构：正态分布
逻辑：中心极限定理
功能：应用分布知识
检验显著性
六西格玛方法
对数正态分布：乘法冲击
小结
06 幂律分布
幂律分布的结构
幂律分布的逻辑
长尾分布的含义
公平
灾难
波动性
设想长尾分布的世界
07 线性模型
线性模型
相关关系vs. 因果关系
多元线性模型
实力-运气方程
多元线性回归
大系数与新现实
小结
08 非线性模型
凸函数
凹函数
经济增长模型
索洛*增长模型
国家缘何成功与失败
这毕竟是一个非线性的世界
09 与价值和权力有关的模型
合作博弈
夏普利值的公理基础
夏普利值的应用
夏普利-舒比克权力指数
小结
10 网络模型
网络的结构
常见的网络结构
网络形成的逻辑
网络的功能
网络结构的鲁棒性
小结
11 广播模型、扩散模型和传染模型
广播模型
扩散模型
SIR模型
一对多
12 熵：对不确定性建模
信息熵
熵的公理基础
利用熵区分结果类别
最大熵和分布假设
熵的实证含义和规范含义
13 随机游走
伯努利瓮模型
随机游走模型
使用随机游走估计网络规模
随机游走与有效市场
小结
14 路径依赖模型
波利亚过程
均衡过程
路径依赖还是临界点
路径依赖模型的应用
15 局部互动模型
局部多数模型
生命游戏
小结
16 李雅普诺夫函数与均衡
李雅普诺夫函数
局部多数模型
自组织活动模型
纯交换经济
没有李雅普诺夫函数的模型
小结
17 马尔可夫模型
马尔可夫模型的两个应用
佩龙-弗罗宾尼斯定理
一对多的马尔可夫模型
小结
18 系统动力学模型
系统动力学模型的各个组成部分
捕食者-猎物模型
系统动力学模型的应用
WORLD3模型
小结
19 基于阈值的模型
格兰诺维特的骚乱模型
骚乱模型的三种情况
市场创造和双重骚乱
谢林派对模型与谢林隔离模型
谢林派对模型
谢林隔离模型
乒乓球模型
模型粒度
20 空间竞争模型与享受竞争模型
空间竞争模型
增加属性的数量
唐斯空间竞争模型
享受竞争模型
产品竞争的混合模型
小结
21 博弈论模型
标准式零和博弈
序贯博弈
连续行动博弈
小结
22 合作模型
囚徒困境博弈
通过重复和声誉机制实现合作
规则行为者之间的合作
合作行动模型
群体选择
小结
23 与集体行动有关的问题
集体行动问题
集体行动问题一：公共物品供应问题
集体行动问题二：拥塞模型
集体行动问题三：可再生资源开采模型
集体行动问题的发生
24 与机制设计有关的模型
芒特-赖特尔图
多数规则和拥王者机制
三种拍卖机制
收入等价定理
公共项目决策问题
小结
25 信号模型
离散信号模型
连续信号模型
信号的用途和价值
小结
26 学习模型
个体学习模型：强化学习模型
社会学习模型：复制者动态
博弈中的学习
慷慨/妒忌博弈
将不同的学习模型组合起来
27 多臂老虎机问题
伯努利多臂老虎机问题
贝叶斯多臂老虎机问题
小结
28 崎岖景观模型
适合度景观模型
崎岖景观
NK模型
崎岖性与舞动的景观
结语 像芒格一样智慧地思考 ——多模型思维的实际应用
多模型思维与阿片类药物滥用
用多模型法分析经济不平等问题
让智慧入世
译者后记
参考文献
24种思维模型
《模型思维》这本书中介绍的24种思维模型是斯科特·佩奇基于复杂性与多样性研究领域的深厚底蕴，为读者提供的宝贵思维工具。这些模型不仅能够帮助读者更好地理解世界，还能提升他们的思考与决策能力。以下是对这24种思维模型的详细解读：
1. 线性回归模型
线性回归模型是最基础的统计模型之一，用于描述一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。通过最小二乘法等方法，可以找到自变量与因变量之间的最佳线性拟合线，从而预测因变量的值。
2. 决策树模型
决策树模型是一种直观的决策分析工具，通过树状图的形式展示决策过程及其可能结果。它可以帮助决策者系统地考虑各种因素，从而做出更加合理的决策。
3. 博弈论模型
博弈论模型研究的是理性决策者在相互影响下的策略选择问题。通过构建博弈矩阵、分析纳什均衡等方法，可以预测参与者的行为结果，为合作与竞争提供理论指导。
4. 随机漫步模型
随机漫步模型描述的是物体在空间中随机移动的现象。在金融市场中，随机漫步理论被用来解释股票价格等金融资产的波动。该模型强调市场信息的随机性和不可预测性。
5. 系统动力学模型
系统动力学模型通过构建系统流程图、编写方程式等方式，模拟复杂系统的动态行为。它可以帮助人们理解系统内部各要素之间的相互作用关系，预测系统的未来发展趋势。
6. 路径依赖模型
路径依赖模型强调历史因素对当前和未来状态的影响。在技术、经济、社会等领域中，初始条件的选择往往会导致后续发展的路径依赖现象。该模型提醒人们要关注历史背景和发展轨迹。
7. 复杂网络模型
复杂网络模型用于描述由大量节点和边组成的网络系统的结构和功能特性。它可以帮助人们理解网络中的信息传播、疾病扩散等现象，为网络优化和控制提供理论支持。
8. 进化算法模型
进化算法模型借鉴了生物进化的原理，通过选择、交叉、变异等操作，在解空间中搜索最优解。该模型适用于解决复杂的优化问题，如旅行商问题、调度问题等。
9. 贝叶斯网络模型
贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的图形化模型，用于表示变量之间的依赖关系。通过贝叶斯公式和条件独立性假设，可以进行因果推理和概率预测。该模型在金融、医疗等领域有广泛应用。
10. 模拟退火算法模型
模拟退火算法模型模拟了金属退火的物理过程，通过逐渐降低温度来搜索全局最优解。该算法适用于解决组合优化问题，如TSP问题、调度问题等。其优点在于能够跳出局部最优解，寻找全局最优解。
11. 神经网络模型
神经网络模型是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，通过大量节点（神经元）之间的连接和权重调整，实现信息的处理和存储。该模型在图像识别、语音识别等领域有卓越表现。
12. 遗传算法模型
遗传算法模型是另一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。该算法适用于解决复杂的优化问题，如多目标优化问题、组合优化问题等。
13. 群体智能模型
群体智能模型研究的是大量简单个体通过局部交互涌现出全局智能行为的现象。如蚁群算法、粒子群优化算法等，这些算法通过模拟昆虫或粒子的群体行为来解决优化问题。
14. 复杂适应系统模型
复杂适应系统模型强调系统中个体的主动性和适应性，认为个体能够根据环境变化调整自身行为规则，从而涌现出整体系统的复杂行为。该模型适用于描述生态、经济、社会等复杂系统的演化过程。
15. 自组织临界性模型
自组织临界性模型描述的是系统在没有外部干预的情况下自发达到临界状态的现象。在该状态下，系统对微小扰动具有高度敏感性，可能引发连锁反应或雪崩效应。该模型在地震预测、金融风险管理等领域有潜在应用。
16. 混沌理论模型
混沌理论模型研究的是非线性动力系统中出现的看似随机实则确定性的行为模式。混沌现象揭示了系统内部的不稳定性和不可预测性，对理解复杂系统的动态行为具有重要意义。
17. 分形几何模型
分形几何模型描述的是具有自相似性的复杂几何结构。分形在自然界中广泛存在，如山脉轮廓、雪花形状等。该模型为研究复杂形状和结构的生成规律提供了有力工具。
18. 幂律分布模型
幂律分布模型描述的是自然界和社会现象中广泛存在的“长尾”现象，即少数事件占据大部分影响或结果。该模型在网络科学、经济学等领域有重要应用，如解释网页点击量分布、财富分配不均等现象。
19. 临界质量模型
临界质量模型源于物理学中的核裂变反应概念，用于描述系统达到某个临界值后发生质变的现象。在社会学、经济学等领域中，该模型被用来解释创新扩散、社会运动等现象的爆发式增长。
20. 小世界网络模型
小世界网络模型描述的是既具有局部聚集性又具有全局连通性的网络结构特征。该模型揭示了复杂网络中信息传播的快速性和高效性，对理解社交网络、生物网络等复杂系统的行为具有重要意义。
21. 无标度网络模型
无标度网络模型描述的是网络中节点度分布服从幂律分布的现象。该模型揭示了复杂网络中少数节点占据大量连接（即“枢纽节点”）的特性，对理解网络中的信息传播、疾病扩散等现象具有重要意义。
22. 涌现模型
涌现模型强调整体大于部分之和的思想，认为复杂系统的整体行为是由个体之间的相互作用和规则涌现出来的。该模型为研究复杂系统的生成机制和演化规律提供了新视角。
23. 适应性景观模型
适应性景观模型是一种用于描述生物进化过程中适应度景观变化的模型。该模型将适应度视为一个多维空间中的曲面高度，通过模拟个体在适应度景观上的移动来探索进化路径和最优解。
24. 多主体模型
多主体模型是一种基于代理的建模方法，通过模拟大量具有自主决策能力的个体（代理）之间的相互作用来研究复杂系统的行为。该模型适用于描述经济、社会、生态等复杂系统的动态演化过程。
书籍影响力
1. 学术与教育领域的认可
- 课程基础：该书基于作者斯科特·佩奇在密歇根大学开设的热门课程“建模导论”而撰写，该课程自2006年开设以来，受到了广泛好评，并在2012年被改造成MOOC（大型开放式网络课程）在Coursera网站上线，吸引了大量学生注册学习，至今注册学生人数已超过百万。
- 跨学科影响：佩奇作为复杂性科学领域的专家，长期担任圣塔菲研究所外聘研究员，并在2011年当选美国艺术与科学学院院士。他的学术背景使得《模型思维》一书在跨学科领域产生了重要影响，为不同学科的学者提供了思考复杂问题的新视角。
2. 商业与决策制定的实践指导
- 多元思维模型：在《穷查理宝典》等书籍的影响下，多元思维模型成为智慧决策的重要组成部分。《模型思维》不仅详细阐述了如何构建多元思维模型，还提供了具体的模型工具，帮助读者在科学决策中运用多模型思维，减少直觉和偏见的影响。
- 实际应用案例：书中通过丰富的案例分析，展示了模型思维在金融市场、企业管理、政策制定等领域的实际应用，为决策者提供了实用的指导。例如，在金融危机期间，模型思维帮助决策者理解金融机构之间的复杂关系，从而做出精准的政策干预。
3. 社会公众的认知提升
- 思维方式的升级：《模型思维》倡导的多模型思考方式，有助于提升公众的科学素养和逻辑思维能力。通过学习和运用模型思维，人们能够更加理性地看待问题，减少个人偏见和情绪化的决策。
- 广泛传播与讨论：该书出版后，在社会上引起了广泛的讨论和关注。许多读者通过阅读该书，提升了自己的思维能力和决策水平，并在社交媒体、论坛等平台上分享自己的学习心得和体会。
4. 出版与评价
- 出版情况：《模型思维》由浙江人民出版社与湛庐文化联合出版，一经上市便受到了读者的热烈欢迎，长期占据京东、当当等电商平台的畅销榜前列。
- 高度评价：该书获得了包括万维钢在内的多位知名学者和书评人的高度评价。他们认为，《模型思维》是未来几年内好学者必读的神作之一，对于提升个人思维能力和决策水平具有重要意义。
原文摘录
如果没有模型人们就会受到各种认知偏差的影响：我们会对近期发生的事件赋予过高的权重、会根据“合理程度”分配概率、会忽略各种基本比率。如果没有模型，我们处理数据的能力就会受到极大的限制。
我们迷失于知识中的智慧到哪里去了？我们迷失于信息中的知识到哪里去了？在这里我们还可以加上一句：我们迷失于数据中的信息到哪里去了？
但是，多样性预测定理并不意味着任何不同模型的集合的预测必定是准确的。如果所有模型都有一个共同的偏差，那么它们的平均值也会包含那个偏差。不过，这个定理确实意味着，任何多样性的模型（或人）的集合将比其普通成员的预测更加准确，这种现象就是通常所说的“群体的智慧”（ wisdom of crowds）。这是一个数学事实，它解释了计算机科学中集成方法（ ensemble method）成功的原因，这种方法对多个分类加以平均，也解释了使用多个模型和框架进行思考的人比使用单个模型的人预测的准确性更高的事实。任何一种看待世界的单一方式都会遗漏掉某些细节，使我们更容易产生盲点。
我们怎样对人建模，归根到底取决于问题的背景和想要实现的目标。我们是在预测还是在解释？是在评估政策行动吗？是在尝试设计一种制度吗？或者，是在探索？在低风险的环境中，例如要构建一个预测人们会购买什么颜色的外套或者他们会不会在看完演出后起立鼓掌的模型时，我们通常会假设人们采用固定规则。
最优行为可能是一种不切实际的假设，特别是在复杂情况下。另一方面，如果一个系统产生了稳定的结果，而且某个人可以采取更好的行动，那么这个人很可能会找到这种更好的选择。
挑选一些看上去很好的公司出来，列出它们的特征，这并不是模型思维。模型思维的要求是，推导出能够导致成功的那些特征，然后再根据数据来检验相关数据。
适读人群
- 学生群体：对于高中生和大学生来说，这本书可以帮助他们建立更加系统和多元的思维框架，提升解决复杂问题的能力，为学术研究和未来职业生涯打下坚实的基础。
- 职场人士：无论是初入职场的新人还是经验丰富的管理者，都可以通过阅读这本书来提升自己的决策能力和战略思维，更好地应对职场中的挑战和不确定性。
- 科研人员与学者：对于从事科学研究或学术工作的读者来说，这本书提供了跨学科的研究方法和思维工具，有助于他们在各自领域内进行更加深入和全面的研究。
- 政策制定者与公务员：政策制定者和公务员需要处理大量复杂的社会和经济问题。这本书提供了多种模型思维工具，帮助他们更好地分析问题、预测趋势并制定有效的政策。
- 创业者与企业家：创业者和企业家在阅读这本书后可以学会如何运用模型思维来识别市场机会、评估风险并制定创新策略，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。
- 对复杂性科学感兴趣的公众：对于那些对复杂性科学、系统思维或跨学科方法论感兴趣的公众来说，这本书是一本入门级的佳作，能够帮助他们更好地理解并应用这些前沿理念。
书籍推荐
这本书由复杂性科学领域的权威专家斯科特·佩奇所著，他以其深厚的学术背景和丰富的实践经验，为我们揭示了模型思维的奥秘。书中不仅详细阐述了各种思维模型的基本原理和应用场景，还通过生动的案例和实用的方法，教会我们如何将这些模型运用到实际生活中，提升我们的决策能力和问题解决能力。
阅读这本书时，我有以下几点具体的建议：
- 分阶段阅读：首先，你可以从书中的基础模型开始，逐步深入到更复杂的模型。这样可以帮助你建立起扎实的理论基础，并更好地理解和应用后续的模型。
- 结合案例学习：书中提供了丰富的案例，这些案例是理解和应用模型思维的关键。在阅读时，务必结合案例进行深入思考，尝试将模型应用到实际情境中。
- 实践应用：模型思维的真正价值在于应用。在阅读过程中，不妨尝试将书中的模型应用到你的工作、学习或生活中，你会发现它们能够带来意想不到的启发和帮助。
- 与他人交流：阅读这本书后，你可以与他人分享你的见解和体会。通过交流和讨论，你可以进一步加深对模型思维的理解，并发现更多应用的可能性。
相关网址
