常用思维模式大全（上）
编者按：思维模式是人们观察、分析、解决问题的模式化、程式化的“心理结构”，对个人乃至于组织的行为起着至关重要的作用。为了一劳永逸地解答员工平时不断问到的问题，也出于对自己思考方式的总结，DuckDuckGo创始人兼CEO、《Traction》一书的联合作者Gabriel Weinberg总结了他平时反复使用到的思维模式，按照解释（Explaining）、建模、头脑风暴、实验、解释（Interpreting）、决策、推理、协商、缓和、管理、开发、商业、影响力、营销、竞争、策略制定、军事、市场失效、政治失败、投资、学习、生产力、自然、哲学、互联网等主题进行整理，我们编译出来供大家参考。鉴于篇幅较长，全文将分上中下三部分刊出，此为第一部分。
2003年，我无意间发现了查理·芒格在1995年的演讲《人类误判心理学》，里面谈到了行为经济学如何应用于商业和投资。不过它更深远的意义是开启了我的心智，让我不断寻求各种思维模式并把它们应用到范围很广的各种学科上面。
思维模式不过是一种可以用来帮助解释事情的概念（比如汉隆的剃刀—如果粗心足以解释的话就不要归咎为恶意）。思维模式成千上万，每一个学科都有自己的一套，你可以通过课程、辅导或者第一手经验学到。
但是能够在日常的决策、问题解决以及探索真理中反复利用的思维模式却是很少的。就像芒格说的那样：“80到90个模式在让你成为精于世故的人的因素当中所占分量达到了90%。”
本文试图列举对本人有用（常用）的思维模式。所以当然会带有个人偏见，也是不完整的。我希望随着学到更多以后能够继续进行修订。
清单使用说明
思维模式在设法弄清楚事物奥义以及帮助产生想法中是很有用的。但是要想真正发挥作用必须处在在合适的背景下的适当时机应用。而要想运用自如，你得熟悉它们并且不断实践。
因此，对于这个清单的使用我有2点建议：
对于你不知道或者不够了解的思维模式，你可以把本清单作为继续学习的跳板。我会提供相应的链接（主要来自维基百科）。
当你遇到具体问题的时候，你可以浏览一下这个清单，然后看看有没有可以应用的思维模式。
注：
本清单中的大部分思维模式在所属特定学科以外也是有用的。比方说，“石油峰值论”这种思维模式并不仅限于能源领域。大多数“XX峰值论”的说法都是来自于这种思维模式的创新。类似地，通胀这个概念也可以应用到经济以外，比如说分数通胀和预期通胀。
我大概按照学科对思维模式进行了分组，不过就像前面说过那样，这种分组并不是说组内的思维模式只能用于这个学科。最好的想法往往是在学科交叉时诞生的。
每种思维模式后面跟着的数字反映的是使用频率：
频繁（61种模式）
偶尔（41种模式）
很少，尽管还是会重复使用（84种模式）
如果要研究新的思维模式，我会从数字较小的思维模式先开始。跟着每个概念后面的引用是概念的基本定义，旨在告诉你它是什么意思而不是教学工具。想了解更多的话点击后面的链接。
这里介绍思维模式并不是替它们当中的任何一个背书，我只是说它们反复帮助了我观察和解释世界。
我真希望自己能早点了解到其中的许多。实际上，发表这篇文章的直接原因是这样我可以更有效地回答同事经常问我的问题：“接下来我该学什么？”如果你想提高自己的脑力，我的最好建议就是从这个清单列举的东西开始。
解释（Explaining）
（1）汉隆的剃刀—“如果粗心足以解释的话就不要归咎为恶意”
（1）奥卡姆剃刀—“最简单的解决方案往往就是正确的解决方案。”
（1）认知偏差—“有特定模式的判断偏差，主要是由于人们以根据主观感受而非客观资讯建立起主观以为的社会现实所致。”（参见认知偏误列表）
（1）第一原理—“是一个最基本的命题或假设，不能被省略或删除，也不能被违反。”
（1）直接原因与根本原因—“立即导致后果发生的原因常常称为直接原因或者近因。而导致某种结局或后果的因果关系链条的初始原因就是根本原因。”
建模
（1）系统化思维—“既考虑整体也考虑局部的系统思维旨在避免导致潜在意外后果的进一步发展。简单来说就是对事情全面思考，不只就事论事。是把想要达到的结果、实现该结果的过程、过程优化以及对未来的影响等一系列问题作为一个整体系统进行研究。”（相关：因果循环）
（1）场景分析—“情境分析 是一种通过考虑各种可能发生的结果，分析未来的可能发生事件的过程。通过考虑分析各种结果及其影响，情景分析可以帮助决策者做出更明智的选择。”
（1）幂律法则，幂律—“两个变量之间的函数关系，某变量的相对变化会引起另一个变量一定比例的相应变化，且这种变化不受这些变量初始大小的影响。” （幂次定律的表现是， 少数几个事件的发生频率占了整个发生频率的大部分，参见帕累托分布，帕累托法则，二八定律：80%的结果取决于20%的原因）
（1）正态分布—“一种非常常见的连续性概率分布......预期为许多独立过程之和的物理量（如测量误差）往往具备接近正态分布的特性。”（参见：中心极限定理）
（1）敏感性分析—“对系统或数学模型的输入中不同的不确定性来源对输出的不确定性的影响的研究。”
（2）成本效益分析（CBA）—“评估不同满足企业的交易、活动或功能需求的替代方案优劣的系统方法。”（参见：净现值—“一个项目预期实现的现金流入的现值与实施该项计划的现金支出的现值的差额”，贴现率）
（3）重尾分布—“尾部比指数分布还要厚的概率分布。”（参见肥尾分布；长尾—“正态曲线中间的突起部分叫“头”；两边相对平缓的部分叫“尾”。长尾即出现在尾部情况累加起来非常大量，甚至超过了头部。”；黑天鹅理论—“指出乎意外的有着重大影响的事件，一旦发生，人会因为天性使然而作出某种事后解释，让这事件成为可解释或可预测。”）
（3）模拟—“对现实世界流程或系统的操作的模仿。”
（3）帕累托效应—“是指不可能在没有一个人状况变坏的情况下让另一个人变好的资源配置状态。帕累托效应是一个经济学概念,又称为“帕雷托效应 ”。其主张为：以一个小的诱因、投入和努力，通常可以产生大的结果、产出或酬劳。这种情况是有违一般人的期望的。 帕累托效应还有其他不同的命名，如80/20法则、最省力法则、不平衡原则,帕累托法则等。”
脑力风暴
（1）横向思维—“利用推理通过有创意的间接手法解决问题，这种办法未必那么直观，而且会牵涉到传统循序渐进的逻辑想不到的一些想法。”
（1）发散思维与收敛思维—“发散思维（Divergent Thinking），又称辐射思维、放射思维、扩散思维或求异思维，是指大脑在思维时呈现的一种寻找众多可能解决方案的扩散状态的思维模式，它表现为思维视野广阔，思维呈现出多维发散状。收敛思维（ConvergentThinking）又称聚合思维、求同思维、辐集思维或集中思维。特点是使思维始终集中于同一方向，使思维条理化、简明化、逻辑化、规律化。收敛思维与发散思维，如同'一个钱币的两面’，是对立的统一，具有互补性，不可偏废。”
（2）群聚效应—“维持持续核链式反应所需的最少核燃料”“是一个社会动力学的名词，用来描述在一个社会系统里，某件事情的存在已达至一个足够的动量，使它能够自我维持，并为往后的成长提供动力。”
（2）活化能—“活化能是一个化学名词，又被称为阈能。这一名词是由阿瑞尼士在1889年引入，用来定义一个化学反应的发生所需要克服的能量障碍”
（2）催化剂—“催化剂又称触媒，是能透过提供另一活化能较低的反应途径而加快化学反应速率，而本身的质量、组成和化学性质在参加化学反应前后保持不变的物质。”
（2）杠杆—“通过利用工具、机械设备或者机器系统实现的力的放大。”
（2）众包—“通过从一大群人尤其是在线社区而不是员工或者供应商征集贡献获得所需的服务、想法或者内容的过程。”（参见：群体智慧—“是一种共享的或者群体的智能，以及集结众人的意见进而转化为决策的一种过程。它是从许多个体的合作与竞争中涌现出来的。集体智慧在细菌、动物、人类以及计算机网络中形成，并以多种形式的协商一致的决策模式出现。”）
（3）科学革命的结构，2—“规范科学的那种概念连续性周期被革命性科学周期中断的插曲式模型。科学革命中'异常现象’的发现会导致新的范式。新范式然后会对旧数据提出新问题，超越了之前范式仅仅是'解谜’的活动，改变了游戏规则以及指导新研究的'地图’。”（参见：普朗克原理—“科学的重大革新很少通过说服反对者并使他们改变立场来实现,索耳是难以变成保耳的。事实上倒是,反对者逐渐死去,新生的一代一开始就熟悉新思想”）
实验
（1）科学方法—“科学方法是一种有系统地寻求知识的程序，涉及了以下三个步骤：问题的认知与表述、实验数据的收集、假说的构成与测试。”
（1）代理—“代理是本身并不直接相关但却被用来代替不可观测或者无法计量的变量的变量。一个变量要想成为好的代理必须与打算替代的变量紧密相关，但未必需要是线性的关系。”
（1）选择性偏差—“用于分析的个人、团体或数据选择方式，但是这种选择方式无法保证适当随机性，从而导致所得的样本并不能代表待分析的群体。”（参见：抽样偏差）
（1）反应偏差—“许多各种不同的会影响参与者做出准确或真实响应的认知偏差”
（2）幸存者偏差—“幸存者偏差（Survivorship bias），又叫做生存者偏差或存活者偏差，驳斥的是一种常见的逻辑谬误（'谬误’而不是'偏差’），这个被驳斥的逻辑谬误指的是只能看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。这东西的别名有很多，比如'沉默的数据’、'死人不会说话’等等。”
（3）海森伯测不准原理—“不确定性原理（Uncertainty principle，又称测不准原理）由海森堡于1927年提出，这个理论是说，你不可能同时知道一个粒子的位置和它的速度，粒子位置的不确定性，必然大于或等于普朗克斯常数除于2π（ΔxΔp≥h/2π），这表明微观世界的粒子行为与宏观物质很不一样”
解释（Interpreting）
（1）数量级—“是指数量的尺度或大小的级别，每个级别之间保持固定的比例。”（参见：逼近的阶；封底计算— back-of-the-envelope calculations (BotEC)，这个术语由物理学家恩里科 ·费米创造，指用简单到可以在手边随便的什么小纸片——比如信封的背面上——进行的计算，对复杂的方程作同一数量级内的近似求解；量纲分析）
（1）主要因素与次要因素—主要因素解释了结果的主要部分，而次要因素只能解释一小部分。（相关：一阶效应与次阶效应—一阶效应是指原因直接导致的后果，而次阶效应是指产生一阶效应之后的后果）
（1）假阳性与假阴性—“假阳性错误或者假阳性常被称为'误报’，是指表明给定条件已被满足但实际上并未满足的结果……假阴性错误或者假阴性常被称为'漏报’，是指表明给定条件未被满足但实际上满足的测试结果。”
（1）置信区间—“置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95以上的置信区间是（50%,60%），那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之5。”（参见：误差棒）
（2）贝叶斯定理—“描述的是根据相关条件确定的某事件发生的概率。比方说，假设某人对一个人是否患癌症感兴趣，并且知道此人的年龄。如果癌症与年龄相关，则根据贝叶斯定理，有关此人年龄的信息可被用于更精确地估算其患癌症的概率。”
（2）趋均数回归—“指变量第一次测量中如果出现极端结果的话在第二次测量时往往会接近平均值的现象。”
（2）拐点—“又称反曲点，在数学上指改变曲线向上或向下方向的点，直观地说拐点是使切线穿越曲线的点（即曲线的凹凸分界点）。”
（3）辛普森悖论—“亦有人译为辛普森诡论，为英国统计学家E.H.辛普森（E.H.Simpson）于1951年提出的悖论，即在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。”
决策
（1）商业案例—“捕捉发起项目或任务的理由。往往以组织得当的书写文档形式体现，但是有时候也可以采取简短的口头表达或者演示形式。”
（1）机会成本—“机会成本是指为了得到某种东西而所要放弃另一些东西的最大价值；也可以理解为在面临多方案择一决策时，被舍弃的选项中的最高价值者是本次决策的机会成本；还指厂商把相同的生产要素投入到其他行业当中去可以获得的最高收益。”（参见：资本成本）
（1）直觉—“又称为直观，通常被描述为，一种不用经过太多思考过程，很快就能出现的直接想法、感觉、信念或者偏好。当我们有某种信仰，但是不确知它的原因时，通常会将它归于是一种直觉。认知科学认为这是因为生存的演化压力而产生的人类心智能力，让人类可以快速做出判断，采取行动，它通常与右脑连结在一起。心理学与超自然学对这个能力深感兴趣。”（参见：思考，快与慢—两种截然不同的思维模式：'系统1’的运行时无意识且快速、情绪化的，'系统2’的运行需要费脑力，要慢一点更加理性化。）
（1）局部最优与全局最优—“优化问题的局部最优解是指在临近解集合当中的最优（最大或者最小）解。相对应的是全局最优，指在所有可能解而不仅仅是邻近值当中的最优解。”
（1）决策树—“由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。”
（1）沉没成本—“是指由于过去的决策已经发生了的，而不能由现在或将来的任何决策改变的成本。”
（1）可获得性偏差—“也被称为易得性偏差或易得性偏见，是启发式偏差的一种。指人们往往根据认知上的易得性来判断事件的可能性，如投资者在决策过程中过于看重自己知道的或容易得到的信息，而忽视对其他信息的关注的进行深度发掘，从而造成判断的偏差。”
（1）确认偏误—“指人们会倾向于寻找能支持自己观点的证据，对支持自己观点的信息更加关注，或者把已有的信息往能支持自己观点的方向解释。”
（3）损失规避—“是指人们面对同样数量的收益和损失时，认为损失更加令他们难以忍受。”