就事论事,就人论事

就事论事,就人论事

“就人论事”一般会被放到讨论问题的语境中,以负面案例的方式呈现给大家。讨论环境,如果无法就事论事杠精横行,那就不是讨论问题了,而是单纯地发泄情绪。

但是不是就人论事就一定有问题?这可不一定,得看你在什么语境下说这个事儿。何帆老师有一篇旧文《【离别钩】何帆:如何在考试中蒙对答案》细致探讨了一下“伪造随机数”对于人类来讲是一件多么困难的事情。很多你以为“随机”的东西,会因为“你的性格、担任的角色”而在这个你以为的随机数上面烙下深深的人的痕迹。

说一个具体的例子吧,不知道大家试过随机地敲打键盘吗?比如你在debug的时候,需要随意地输入一个用户名,于是你很“随机”地在键盘上敲打了一通。

但可怕的事情来了,如果你做这个事情的时间足够长,你会惊讶地发现,你所谓的“随机敲打键盘”,几乎每次都会出现某几个特定模式的字符组合。甚至,你越是用力地敲击键盘以彰显自己的随意,越是能够准确无误地敲打出那几个你特有的字符组合。你可以说,这个就是你的“手法”,又或者更学究一点讲,这是你的统计特征。

同理,考试题目也好、投资标的也好、公司运营也好,执行者都是一个个活生生的人。只要是人,就会在他们经手的事情上留下自己的印记和漏洞。只不过,这取决于你自己是否有足够的洞见觉察到这些特殊的印记、漏洞,从而找到问题的突破口。

就“解决问题”这个语境来讲,“就人论事”比起“就事论事”更能出奇招、捡漏洞。原因很简答,“就事论事”是在问题的内部思考问题。这方面是技术人员所擅长的:不断地去挖掘这个事情本身。而“就人论事”就不同了,就好像是开启了游戏的上帝视角,从问题的外围去解决问题。

例如你需要爬取一个公司的数据,而对方设置了相当精湛的技术防线去阻止你。那么理论上讲,这个事情对你来说就是几乎不可能完成的任务。这就是在“就事论事”地解决问题。

但这个事情是不是完全不可解呢?

如果你把它扔给一个销售,或许这个事情很容易就搞定了。怎么办呢?找到对方这块业务的对接人,喝几次酒、聊几场风花雪月的个人经历,数据也就乖乖地跑到自己碗里来了。这就是在“就人论事”地去解决问题。

通常来讲,这样的思维方式是文科生、领导者比较擅长,而技术人员、底层员工则比较缺乏。

但“就人论事”这个理念,也不是说一定要放到人事里才能实施,在技术领域里其实同样可以施展,例如上面何帆老师的文章就是提出了一个好的思维视角,看你是否有本事在冰冷的数据里看到一个个鲜活的人的特征,觉察到这些人的心理活动。掌握了这些,你也就掌握了如何在技术上用“就人论事”的思维方式来解决问题。(现在各种增长黑客、裂变这些,不都是在就人论事地迎合人性之恶么)

如何从数据中看到这些东西?

这其实涉及到的是数据分析的基本功,或者统计学的一个基本功:无对比,不分析。

就字面意思来讲,什么叫统计?就是把一堆东西放到一块儿来看看。这是一个看起来简单却常常会忘记使用的元概念。一切数据分析,都是为了这个目标而服务的。无论你构建多么复杂的数学模型,又做过多少精妙的优化,最后都是为了得出一个结论。而要得出结论,靠的就是这一条。

说一个很多人的疑惑。我们阅读公司财报,又或是阅读行业报告,看到各种图表、指标漫天飞。营收啦、收入占比啦、PV啦、转化率啦,但一个疑惑是,为什么我看到这些数字后毫无感觉?这些数字不都是通过大量的统计搞出来的指标么?为什么还是无感?甚至更加走火入魔的,那我就死命地瞪着这几个指标去看,就像那个瞪着竹子做格物致知的王阳明。如果这样就能看出结论,那才是奇了怪。。。。。。

如何破?答案依旧是上面的那一条。虽然你的指标是通过大量的统计得出来的,可是,就这个指标本身来讲,你既没有把来自不同领域的同一个指标放到一起看啊?!也没有把不同的指标放到一起看啊?!也就是说,这个“把一堆东西放到一块儿来看看”是一个层层递归的概念。你在下层做到了,但是在上层没有把东西放到一起,那么就上面的层次来讲,你其实没有使用统计的方式在辨别和思考问题,你只是盯着一个单独的数据样本在看,而不是把一堆的样本放到一块儿看看。

再说一次:无对比,不分析。任你使用深度学习也好、大数据挖掘也好,最后得出来的结论也就是一个数字,一个冷冰冰的数字,你从中看不到任何深层次东西的数字。你接下来要做的其实很简单,就是不要把这个数字给孤立起来,而是把它放到别的环境中去做比较,也就是“把大家放到一起看看”。就是这么一个最简单的操作,就足以让你建立起最基本的数据直感,它也足以支撑起整个数据分析的工具框架。

所谓分析,就是源自最基本的几个概念:对比、类比、组合、归纳。能否在各个层面灵活地运用,决定了你是在分析数据还是在被数据分析。也决定了你是只能“就事论事”地在数据中看到数据,还是能够“就人论事”地在数据中看到人性的纠结和破绽。

P.S.: 特别感谢好友Meiyf发起的关于这个话题的讨论。

 

 

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