掌握“非线性思维”,拒做“被收割的韭菜”丨HRoot商学苑·王珞

专题 >  组织战略   发布机构: HRoot  2021-05-13 13:43

为了帮助企业管理者更好、更全面地认识和了解这个时代的不确定性,并助力企业进行更有效的决策,HRoot商学苑特别邀请王珞博士讲授系统课程《不确定性——数字化时代的主旋律》


本课程共包含十节,王珞博士将从复杂系统思想出发,介绍技术进步如何增加复杂系统的非线性,最终导致系统不确定性的增加,以及这个现象在数字化时代对于危机管理和决策管理的重要意义。


在本系列课程中,王珞博士将一步一步带您走出不确定性的认知误区,并为您带来在黑天鹅频出的世界中持续生存下去的行动指南。


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王珞博士

威斯康星协和大学教授

中欧国际工商学院EE中心、交大安泰EE中心

课程教授


本课程已在HRoot微信公众号视频号重磅发布,敬请查阅!



往期回顾:

第一节:数字化时代的不确定性,为何如此受关注?

第二节:VUCA的不确定性,关键在于接受它,而非挑战它

第三节:张小龙为什么说“连接”是微信的核心?网络思维是重点!

第四节:绩效新思考:100人的企业,其中10人贡献总收入的一半


复杂系统思想对我们思维的挑战



接受非线性的现实需要我们抛弃线性思维。


我们人类思想确实受制于我们的线性思维,线性思维里规模的增加并不会带来整体特征的改变。


我们生活当中并不是没有观察到非线性现象,只是我们分析非线性现象的工具不多。即使有,也是从线性思维里发展出来的。


我们现在有线性回归分析工具就是想找出非线性现象的规律。但你如果了解这些工具的特点的话就会发现,其实我们只是对非线性事件做了线性的假定。


但是你无法理解非线性不代表世界就不是非线性的。如同我们很多人P图发朋友圈一样,你P过的图毕竟不是原图,只是与原图差得有多远的问题,P图就等于我们在用线性去代表非线性。


当然在这里存在差了多远的问题。差得不远你还能对付,差得远了就无法解释了。


用一句话来说,人类对于复杂系统的理解和运用能力还是非常初级的



用一个例子来说明现实当中线性的和非线性的区别。


企业家和企业家追求财富,他们追求都是非线性的回报,技术创新也是追求非线性的回报。


而经理人追求的是线性的回报,这在网络上代表就是节点性质不同。


如果经理人想追求稳定的打工,他用时间换薪酬的方式,那么他的收入是确定的,是线性的。


多做一天就多一天的收入,但他追求线性的回报,那么他的财富不位于帕累托分布的头部,就没有什么不正常了。


而企业家追求的是非线性的回报,一旦成功,他的财富就应该处在财富二八分布的头部。


这是市场对他们努力和模式成功的回报。企业战略和创新都是为了追求头部的非线性回报


之所以我们存在线性思维,是因为我们的思维具有如下几个特点,随机性、正态分布、算术平均值、还原论


随机性


前面说过我们对不可控事件总是会方便地做出随机的假定,我们对于不可把握的就把它理解成随机的。将这些随机的数量算出了平均值其实这是强加了平均值给这个现象。



一个人的生活常识就告诉我们,网络不是随机的


比如说我们的朋友圈就不是随机产生的,有的人有很多朋友,有的人朋友很少;有的人削尖了脑袋也进不了某些圈子。


因为随机的网络世界里是不会产生朋友圈的。如果世界是随机的,那我们每个人的朋友数量、质量都应该是差不多的。
 

正态分布


正态分布是随机事件的特点,但是正态分布的随机世界里是不存在极端事件的


而在非线性的复杂世界里却有着很大可能发生极端事件,比如这次疫情。


《黑天鹅》作者塔勒布的财富来自于他的期货投资,关于他的成功模式他曾披露过,因为他知道华尔街的投资分析模型都是以随机或正态分布假定为基础的,而正态分布却认为那种极端事件都是非常小的概率。


但他认为,世界是符合幂律的。幂律的世界里,大事件发生的机会是很大的。

 

算术平均值


我们不仅把事物想象成随机的,我们还喜欢用平均值来代表这个现象。


但其实平均值现象能够帮助我们的很少,因为我们的世界不是随机的,不是正态分布的,而是符合幂律的。
 

还原论

与线性思维的相关的另一个挑战是还原论的问题。


还原论是20世纪科学研究背后的推动力。还原论认为要理解自然界首先要认识它的各个组成部分。


假设一旦了解了组成部分我们就很容易把握整体,这样就强调了个体的代表性,局部也就可以代表整体了。


这样一来,我们常听到细节决定成败这种说法实际上是需要重新思考的。



其实不是细节决定成败,而是复杂性决定成败


网络学者巴拉巴西指出,一直以来,还原论都是我们的指导思想,以为对事物的细节知道的越多,就越了解事物的性质。


但其实我们发现,我们这些年对事物的细节方面的知识进展很大。


但是这种进展对于我们了解整个世界的帮助并不大,特别对于事物整体的把握和帮助不大。


所以我们不要再说细节决定成败,或者窥一斑见全豹这类话了。


小小地总结一下,随机性、线性、算术平均值、还原论基本上反映的都是线性思维。




重磅预告


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