為什麼出布容易贏？從球賽、股市到選擇題，在未知中輕鬆致勝的22個預測練習
Rock Breaks Scissors: A Practical Guide to Outguessing and Outwitting Almost Everybody
活動訊息
內容簡介
《如何移動富士山》暢銷科普作家全新力作──
掌握隨機性，就是掌握自己的命運！
識破這些數字陷阱，
輕鬆「算」出下次行動的最佳解！
無論簽樂透、買股票或是上考場，
日常生活都會面臨眾多無法預測的情境，
本書告訴你如何做出獲勝機率最高的選擇，
在未知當中出奇致勝！
●拍賣公司佳士得（Christie’s）靠猜拳，贏得價值190萬美元的收藏品，
究竟剪刀、石頭還是布，是獲勝最安全的選擇？
●企業靠著大數據預測我們喜歡什麼、何時購物、甚至經常出沒的地區，
我們又如何預測企業的下一波優惠何時出現？
●對手可以靠著觀察，看透我們下次發球的球路，
但是「手錶」居然可以幫助我們迷惑對手？
●報假帳、逃漏稅與選舉做票，這些人為捏造的數字都有跡可循，
「班佛定律」如何讓這些詭計通通曝光？
●越冷門的數字越好，不受歡迎的數字最受歡迎，
樂透彩要怎麼選號，才能讓你一人獨得，不用與他人平分彩金？
日常生活的每一個情境，都是一場預測競賽，
搶先識破下一個趨勢、下一波低價、下一個對手的行動，
就能做出最精準的決定，
然而這些預測絕非憑空臆測或瞎碰運氣，
而是可以從機率當中看出玄機！
本書即將揭露在未知中輕鬆致勝的預測祕訣。
目錄
前言 機器真的能預測人類選擇嗎？
01 如何識破「看似隨機」的選擇？
──我們自認亂挑的數字，竟然也有某種規則
02 如何在猜拳遊戲中看透對手的下一步？
──如果只有一次機會，出布真的最容易贏
03 如何看透選擇題答案的玄機？
──「以上皆___」會是你的好朋友
04 如何看透樂透彩選號的奧祕？
──不受歡迎的選擇最受歡迎
05 如何在網球比賽中智取對手？
試閱
18 如何對大數據進行「反預測」？
──別讓瀏覽器與來電顯示出賣了你
預測分析是從看似乎無關的資訊中，試圖取得預測和獲利的一項技術。這項技術暗地裡不斷生產資料，推測安非他命實驗室和武力劫奪汽車的地點，估算顧客價值、員工價值和主管價值，而且最重要的是，預測誰會買什麼和會付多少錢。
大數據充分利用本身無形的間諜技術，消費者很少懷疑自己的行為有多少會被追查和猜透。預測不是完美的（至少目前還不是）。而且，就像當初克勞德‧夏農（Claude Shannon）可以猜透自己的預測機，你也可以智勝大數據。本章將說明一些更廣泛應用的手法。
你可能接過手機業者、有線電視業者或健身中心打來的奇怪電話，來電者詢問是否能對你提供更好的服務，而且還讓你覺得不太友善。你會接到這通電話，表示業者利用演算法預測，你有可能「流失」（churn，取消服務）。
顧客一旦下定決心要取消服務，就很難勸阻。所以，預測分析用於推測哪些顧客會取消服務，而且是早在顧客自己知道想取消服務前，業者就先預知。
每次你上健身房時會刷會員卡，因此演算法知道你最近比較少上健身房，也知道你所屬人口統計群體中，減少上健身房次數者有多常取消會員資格。
另外，你採用的手機服務業者根據你的資料用量就知道，你已經接受對手提供的更優惠方案，他們也知道對手正推出一個大規模的廣告宣傳活動。
不要答應客服的優惠提案
由於預測並不是百分之百確定的事，因此這種客服電話通常是從閒聊打開話匣子。客服人員照章行事，想套出你是否自願說出任何不滿。要是客服人員判斷預測錯誤，認為你是一位對服務滿意的顧客，就會結束通話。
否則，客服人員會提供初步優惠方案，幫你打折或提供贈品，說服你接受新合約。記住，千萬不要接受一開始的提議。一旦你拒絕，客服人員就會提出第二個提議。因為一切都是照稿宣讀，有時第二個提議比較優惠，有時只是內容不同。你或許想兩個提議都聽聽看。反正這樣也無妨，就算你比較喜歡第一個提議，還是可以跟客服人員表明。更好的策略是，拒絕客服人員的所有提議。先等幾天，再打電話去取消服務。（就算你打算保留服務，也要這麼做。）你會發現，有時候當顧客主動取消服務時，業者會提供更優惠的方案。這時，你一樣拒絕對方的第一個提議，聽聽後續提議的內容。假如你想保留服務，那就比較一下，接受最優惠的方案。
不用自家電話撥號，以免立即被探清底細
下次你跟客服人員交談時，不妨推敲一下這個想法。你的電話是否被接通，有時是由身為顧客的你，能讓業者有多少賺頭來做決定。這個術語就是每用戶平均貢獻度（Average Revenue Per Use，ARPU）。對大數據來說，我們消費者都只是砧板上的肉，任由業者擺布罷了。
客服中心利用來電顯示過濾號碼，就像有些通靈諮詢熱線一樣。其實，現在你可以在Google網站輸入電話號碼，就能知道電話使用者姓名和地址。再多搜尋一、二次，就能得到更多資訊。騙人的靈媒就利用這些資訊，讓人受騙上當，以為他們多有神通廣大。大數據則另有他法。
Neustar資訊服務公司（Neustar Information Services）是位於維吉尼亞州郊區的一家資料公司，專精於提供「即時消費者洞見」。有人打電話給Neustar的客戶珍妮‧克雷格（Jenny Craig）瘦身中心時，演算法就能「精準定位來電者的位置」。演算法還能判別來電者是使用手機或市話，也能查出所用電話號碼的郵件地址。Neustar能馬上計算出顧客貢獻度。其軟體能預測來電者是否符合申請信用卡的可能性。當可能性很高時，客服人員就會馬上跟來電者通話。至於那些被認定是賴帳者，打電話到滿線的客服中心時，肯定無法與客服人員通上話。
下次你想打電話找人談事情，電話卻沒人接聽時，你可以先掛掉電話，改用Google Voice這類網路電話服務。這樣的話，軟體看到的是你所用的網路電話號碼，不是你常用的手機或市話的號碼。或許，這樣做還是沒幫助，但有時候還是有幫助。電話號碼通常比較適用於淘汰「沒有貢獻度的」顧客，而不是找出有貢獻度的顧客。eBureau這家消費者分析機構創辦人戈迪‧梅爾（Gordy Meyer）就說：「知道誰是最底層的顧客，比知道誰是最頂層的顧客更重要。如果我們可以找出根本不可能購買的25％顧客，我們就可以跟業者說『別把你的錢浪費在他們身上。』」跟你常用的手機和市話相比，你用的網路電話號碼可能沒有牽涉到那麼多個人資訊。業者想要吸引新的顧客，所以他們不可能把不帶個人資訊的新號碼跟爛顧客混為一談。
當心「極端趨避」的陷阱
到星巴克（Starbucks）喝咖啡，在櫃台點餐時會看到三種不同份量的咖啡名稱，讓第一次上門的顧客一頭霧水：小杯、中杯和大杯。由於新顧客不知道自己點的究竟是什麼份量，所以通常會挑中間選項，也就是中杯。你猜怎樣？三種份量分別是12、16和20盎司（一盎司約為30毫升）。中杯是16盎司，你等於是點了二杯很貴的咖啡。
銷售數據的分析顯示，我們的選擇有多麼視狀況而定。顧客走進星巴克時，未必清楚自己想要喝多少份量的咖啡。因此，業者在顧客檢查電郵或跟店員點咖啡時，就想方設法刺激顧客消費。業者提供顧客三項選擇時，譬如：小、中、大，而顧客又認為三種選擇都可以時，通常顧客就會挑選中間選項。在行銷文獻中，這是所謂的「極端趨避」（extremeness aversion）。就像我們在魔術師請志願者挑選紙牌或咖啡杯時，人們總是挑中間而避開兩邊那樣。
在這種情況下，零售業者就是魔術師。零售業者以這種方式精心設計選項，好讓獲利最大化。通常，這表示讓中間選項比一般顧客會選擇的項目，份量大一些或價錢更貴一些。
這種迂迴招術在顧客對價格不敏感時最奏效，譬如在星巴克或蘋果專賣店時。目前，蘋果iPad有出不同儲存容量規格，譬如16、32、64和128GB（GB代表十億位元組）。而第二種選擇32GB一直賣得最好。這是因為顧客知道自己正好需要32GB的儲存容量嗎？不是，大多數顧客根本連自己筆電記憶體容量有多少都搞不清楚。他們只是挑選中間選項，因為他們不知道自己需要什麼。
每當你面對幾個選擇又不確定其中哪個選擇適合你時，你不妨上述狀況當成一個線索，認真思考挑選份量最少或價格最便宜的。低忠誠度可能為你帶來「差別定價」
大數據的最大野心或許是做到「差別定價」（differential pricing）。這表示依據預測個別顧客願意支付多少價格，來為個人定價。這樣講聽起來不公平也不像美式作風，而且又有點利用科技耍花招。
長久以來，在特定市場中，差別定價存在已久。度假人士會事先計畫，拿到較便宜的機票，但商務人士就做不到。折價券、回扣和會員卡就是其他例子。跟其他購物者相比，不嫌麻煩使用這些東西的購物者能多省一點錢。有些業內傳言談到，不久後刊登定價就會成為過去式。透過科技，顧客看到自己專屬的價格。
現在，我們已經開始看到這種情況的大概樣貌。最近，我在超市購物結帳時，收銀員就跟我建議，要我上網申請一個提供個人折扣優惠的新方案。這樣就不必帶折價券，只要利用智慧型手機下載應用程式。應用程式會依據你的購物記錄，提供折價清單。
什麼購物紀錄？你買過的每樣東西啊。你一直使用會員卡購物，對吧？只要你用到那張卡過卡，演算法就知道你買過的每樣東西。超市店員跟我推薦的新方案名為「專屬於你」，超市網站的問答網頁也列出一個相關問題。
問：為何我在店裡消費，你們不能直接提供我這些優惠價？
答：如果每位顧客都跟您一樣，我們當然可以這樣做！但事實是，本公司的每位顧客都不同，這方案是為您精心設計，專屬於你！
啊，原來如此。其實，更完整的回答是，業者正設法得知要提供多少優惠，才能讓你願意改變品牌。個人折扣應用程式涉及到價格操作，針對消費者平常不會購買的品牌或商品提供優惠，看看消費者是否會有回應。或許你家人喜歡家樂氏早餐穀物的脆米片（Rice Krispies），但你可能拿到店家自有品牌米穀片、家樂氏巧克力香脆麥片（Cocoa Krispies）或Kashi燕麥棒的優惠券。如果演算法得知某項產品有許多顧客都對品牌很忠誠，那麼業者更可能提高商品價格（或只提供優惠給那些可能改買較便宜品牌的消費者）。住在科羅拉多州的一位部落客艾蜜莉‧凡奈克（Emily Vanek）發現，她在喜互惠超市（Safeway）購買研磨咖啡時，可以偶爾買星巴克或偶而換買當肯甜甜圈（Dunkin’ Donuts），在轉換這兩個品牌時就能取得優惠。星巴克的研磨咖啡比較貴，凡奈克改買當肯甜甜圈的研磨咖啡時，就會被當成對價格敏感的購物者，因此讓她拿到星巴克研磨咖啡的優惠券。下次她買星巴克研磨咖啡時，演算法又帶出當肯甜甜圈研磨咖啡的折價券。這種情況顯然會無限期地持續下去。就像政治宣傳活動特別青睞那些騎牆派的少數選民，電子折價券也都送給那些可能頻頻更換品牌的買家。
──別讓瀏覽器與來電顯示出賣了你
預測分析是從看似乎無關的資訊中，試圖取得預測和獲利的一項技術。這項技術暗地裡不斷生產資料，推測安非他命實驗室和武力劫奪汽車的地點，估算顧客價值、員工價值和主管價值，而且最重要的是，預測誰會買什麼和會付多少錢。
大數據充分利用本身無形的間諜技術，消費者很少懷疑自己的行為有多少會被追查和猜透。預測不是完美的（至少目前還不是）。而且，就像當初克勞德‧夏農（Claude Shannon）可以猜透自己的預測機，你也可以智勝大數據。本章將說明一些更廣泛應用的手法。
你可能接過手機業者、有線電視業者或健身中心打來的奇怪電話，來電者詢問是否能對你提供更好的服務，而且還讓你覺得不太友善。你會接到這通電話，表示業者利用演算法預測，你有可能「流失」（churn，取消服務）。
顧客一旦下定決心要取消服務，就很難勸阻。所以，預測分析用於推測哪些顧客會取消服務，而且是早在顧客自己知道想取消服務前，業者就先預知。
每次你上健身房時會刷會員卡，因此演算法知道你最近比較少上健身房，也知道你所屬人口統計群體中，減少上健身房次數者有多常取消會員資格。
另外，你採用的手機服務業者根據你的資料用量就知道，你已經接受對手提供的更優惠方案，他們也知道對手正推出一個大規模的廣告宣傳活動。
不要答應客服的優惠提案
由於預測並不是百分之百確定的事，因此這種客服電話通常是從閒聊打開話匣子。客服人員照章行事，想套出你是否自願說出任何不滿。要是客服人員判斷預測錯誤，認為你是一位對服務滿意的顧客，就會結束通話。
否則，客服人員會提供初步優惠方案，幫你打折或提供贈品，說服你接受新合約。記住，千萬不要接受一開始的提議。一旦你拒絕，客服人員就會提出第二個提議。因為一切都是照稿宣讀，有時第二個提議比較優惠，有時只是內容不同。你或許想兩個提議都聽聽看。反正這樣也無妨，就算你比較喜歡第一個提議，還是可以跟客服人員表明。更好的策略是，拒絕客服人員的所有提議。先等幾天，再打電話去取消服務。（就算你打算保留服務，也要這麼做。）你會發現，有時候當顧客主動取消服務時，業者會提供更優惠的方案。這時，你一樣拒絕對方的第一個提議，聽聽後續提議的內容。假如你想保留服務，那就比較一下，接受最優惠的方案。
不用自家電話撥號，以免立即被探清底細
下次你跟客服人員交談時，不妨推敲一下這個想法。你的電話是否被接通，有時是由身為顧客的你，能讓業者有多少賺頭來做決定。這個術語就是每用戶平均貢獻度（Average Revenue Per Use，ARPU）。對大數據來說，我們消費者都只是砧板上的肉，任由業者擺布罷了。
客服中心利用來電顯示過濾號碼，就像有些通靈諮詢熱線一樣。其實，現在你可以在Google網站輸入電話號碼，就能知道電話使用者姓名和地址。再多搜尋一、二次，就能得到更多資訊。騙人的靈媒就利用這些資訊，讓人受騙上當，以為他們多有神通廣大。大數據則另有他法。
Neustar資訊服務公司（Neustar Information Services）是位於維吉尼亞州郊區的一家資料公司，專精於提供「即時消費者洞見」。有人打電話給Neustar的客戶珍妮‧克雷格（Jenny Craig）瘦身中心時，演算法就能「精準定位來電者的位置」。演算法還能判別來電者是使用手機或市話，也能查出所用電話號碼的郵件地址。Neustar能馬上計算出顧客貢獻度。其軟體能預測來電者是否符合申請信用卡的可能性。當可能性很高時，客服人員就會馬上跟來電者通話。至於那些被認定是賴帳者，打電話到滿線的客服中心時，肯定無法與客服人員通上話。
下次你想打電話找人談事情，電話卻沒人接聽時，你可以先掛掉電話，改用Google Voice這類網路電話服務。這樣的話，軟體看到的是你所用的網路電話號碼，不是你常用的手機或市話的號碼。或許，這樣做還是沒幫助，但有時候還是有幫助。電話號碼通常比較適用於淘汰「沒有貢獻度的」顧客，而不是找出有貢獻度的顧客。eBureau這家消費者分析機構創辦人戈迪‧梅爾（Gordy Meyer）就說：「知道誰是最底層的顧客，比知道誰是最頂層的顧客更重要。如果我們可以找出根本不可能購買的25％顧客，我們就可以跟業者說『別把你的錢浪費在他們身上。』」跟你常用的手機和市話相比，你用的網路電話號碼可能沒有牽涉到那麼多個人資訊。業者想要吸引新的顧客，所以他們不可能把不帶個人資訊的新號碼跟爛顧客混為一談。
當心「極端趨避」的陷阱
到星巴克（Starbucks）喝咖啡，在櫃台點餐時會看到三種不同份量的咖啡名稱，讓第一次上門的顧客一頭霧水：小杯、中杯和大杯。由於新顧客不知道自己點的究竟是什麼份量，所以通常會挑中間選項，也就是中杯。你猜怎樣？三種份量分別是12、16和20盎司（一盎司約為30毫升）。中杯是16盎司，你等於是點了二杯很貴的咖啡。
銷售數據的分析顯示，我們的選擇有多麼視狀況而定。顧客走進星巴克時，未必清楚自己想要喝多少份量的咖啡。因此，業者在顧客檢查電郵或跟店員點咖啡時，就想方設法刺激顧客消費。業者提供顧客三項選擇時，譬如：小、中、大，而顧客又認為三種選擇都可以時，通常顧客就會挑選中間選項。在行銷文獻中，這是所謂的「極端趨避」（extremeness aversion）。就像我們在魔術師請志願者挑選紙牌或咖啡杯時，人們總是挑中間而避開兩邊那樣。
在這種情況下，零售業者就是魔術師。零售業者以這種方式精心設計選項，好讓獲利最大化。通常，這表示讓中間選項比一般顧客會選擇的項目，份量大一些或價錢更貴一些。
這種迂迴招術在顧客對價格不敏感時最奏效，譬如在星巴克或蘋果專賣店時。目前，蘋果iPad有出不同儲存容量規格，譬如16、32、64和128GB（GB代表十億位元組）。而第二種選擇32GB一直賣得最好。這是因為顧客知道自己正好需要32GB的儲存容量嗎？不是，大多數顧客根本連自己筆電記憶體容量有多少都搞不清楚。他們只是挑選中間選項，因為他們不知道自己需要什麼。
每當你面對幾個選擇又不確定其中哪個選擇適合你時，你不妨上述狀況當成一個線索，認真思考挑選份量最少或價格最便宜的。低忠誠度可能為你帶來「差別定價」
大數據的最大野心或許是做到「差別定價」（differential pricing）。這表示依據預測個別顧客願意支付多少價格，來為個人定價。這樣講聽起來不公平也不像美式作風，而且又有點利用科技耍花招。
長久以來，在特定市場中，差別定價存在已久。度假人士會事先計畫，拿到較便宜的機票，但商務人士就做不到。折價券、回扣和會員卡就是其他例子。跟其他購物者相比，不嫌麻煩使用這些東西的購物者能多省一點錢。有些業內傳言談到，不久後刊登定價就會成為過去式。透過科技，顧客看到自己專屬的價格。
現在，我們已經開始看到這種情況的大概樣貌。最近，我在超市購物結帳時，收銀員就跟我建議，要我上網申請一個提供個人折扣優惠的新方案。這樣就不必帶折價券，只要利用智慧型手機下載應用程式。應用程式會依據你的購物記錄，提供折價清單。
什麼購物紀錄？你買過的每樣東西啊。你一直使用會員卡購物，對吧？只要你用到那張卡過卡，演算法就知道你買過的每樣東西。超市店員跟我推薦的新方案名為「專屬於你」，超市網站的問答網頁也列出一個相關問題。
問：為何我在店裡消費，你們不能直接提供我這些優惠價？
答：如果每位顧客都跟您一樣，我們當然可以這樣做！但事實是，本公司的每位顧客都不同，這方案是為您精心設計，專屬於你！
啊，原來如此。其實，更完整的回答是，業者正設法得知要提供多少優惠，才能讓你願意改變品牌。個人折扣應用程式涉及到價格操作，針對消費者平常不會購買的品牌或商品提供優惠，看看消費者是否會有回應。或許你家人喜歡家樂氏早餐穀物的脆米片（Rice Krispies），但你可能拿到店家自有品牌米穀片、家樂氏巧克力香脆麥片（Cocoa Krispies）或Kashi燕麥棒的優惠券。如果演算法得知某項產品有許多顧客都對品牌很忠誠，那麼業者更可能提高商品價格（或只提供優惠給那些可能改買較便宜品牌的消費者）。住在科羅拉多州的一位部落客艾蜜莉‧凡奈克（Emily Vanek）發現，她在喜互惠超市（Safeway）購買研磨咖啡時，可以偶爾買星巴克或偶而換買當肯甜甜圈（Dunkin’ Donuts），在轉換這兩個品牌時就能取得優惠。星巴克的研磨咖啡比較貴，凡奈克改買當肯甜甜圈的研磨咖啡時，就會被當成對價格敏感的購物者，因此讓她拿到星巴克研磨咖啡的優惠券。下次她買星巴克研磨咖啡時，演算法又帶出當肯甜甜圈研磨咖啡的折價券。這種情況顯然會無限期地持續下去。就像政治宣傳活動特別青睞那些騎牆派的少數選民，電子折價券也都送給那些可能頻頻更換品牌的買家。
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