《潜规则》读书分享

潜规则入选“30年30本书”中国历史中的真实游戏什么是潜规则？势之所至，潜规则生焉。什么是潜规则？人们私下认可的行为约束；

在社会行为主体的互动中自发生成，可以使互动各方的冲突减少，交易成本降低；行为越界必将招致报复，强化了互动各方对彼此行为的预期稳定性；背离了正义观念或正式制度的规定，侵犯了主流意识形态或正式制度所维护的利益；当事人将正式规则的代表屏蔽于局部互动之外或者拉入私下交易之中，获取正式规则所不能提供的利益。有哪些潜规则？官员潜规则平民潜规则制度潜规则官员潜规则合法伤害，威胁生命构成潜规则体系的基础是“合法伤害权”。合法伤害权亦可叫合法恩惠权，指能够合法予夺他人资源（包括生命资源）的权力。掌握合法伤害权的人一定与国家暴力机器挂钩，即能够对他人产生直接或间接的威胁，而又不至于触犯法律。身怀利器，杀心自起具备合法伤害权之后，便可借机进行敲诈勒索或者打击报复，继而攫取利益。拥有合法伤害权的人，可以凭借此权力恣意伤害他人，受害者则由于不具备合法伤害权而只能任人宰割。伤害者与受害者双方，处于伤害权力极端不对等的条件之下。（详见《潜规则•身怀利器》）官员潜规则艰难的清官之路官员的实际工资较少，有些朝代的官员俸禄甚至少到难以维持生存的地步。为了维持私人家庭的生存发展，还有行政部门的正常开支，官员不得已而参与潜规则。清官难以满足政权征收苛捐杂税的要求。利益群体的阻挠。由潜规则滋生出的利益群体，比如贪官污吏或土豪劣绅等，会千方百计来拉拢腐蚀，或者阻挠陷害那些不同流合污的清官。悲惨的清官结局同流合污蒙冤惨败辞官隐退平民潜规则何谓平民，官之于民所谓平民，并非指无官无位的平头百姓，而是指不具备合法伤害权的人。而平民潜规则，并非指平民之间的潜规则，而是指官员针对平民制订的潜规则。三种公平，层层逼近头等公平的标准，即正式规则下公平的标准。大多数百姓不敢奢望这种标准，这种名义上的标准也极少真实存在过。第二等标准开始侵害平民的利益，却又不会超过平民承受的底线，并使地方官员能够从中获利，官民两方达到了一种相对稳定的供需平衡。第三等公平的标准，是在第二等的基础上继续侵害平民利益，使地方官可以牟取暴利。（《潜规则•公平是有等级的》）平民潜规则五种手段，难偿所愿第一种手段是上访。这种手段成功的几率很小。首先，民告官需要具备足够的勇气的识见，需要有人甘愿出头。第二种手段是闹事。闹得不大名曰“请愿”，闹得大了便叫“造反”。第三种手段是服从潜规则。这里的“服从”不是指无条件地全盘服从，而是指以相对较小的利益牺牲，减少或停止潜规则的继续加害。第四种手段是求助。这种手段只有在特定的场合下才能使用，并且需要满足先行条件：第三方势力存在。第五种手段是偷懒。这种手段只有在特定时期与特定政策下才能实现。制度潜规则规则偏倚，王朝重建在宏观社会层面，正式规则总要向潜规则不断偏倚，当偏倚到一定程度时，平民由于无法接受潜规则的侵害而聚众起义，打破既有潜规则，重新制定正式规则。这种过程外在表现为一个王朝的发展与覆亡。潜规则生，执政者止皇帝实行严格的监察制度。但监察者往往会被潜规则所收买、同化，甚至充当起潜规则的主力军，迫使清官加入潜规则。下令严禁潜规则。但基本上只是空口白话，对潜规则没有实质性的威胁。改变人事制度。为了防止官员之间结党营私或徇私舞弊，执政者会考虑使用一些更具公平性与随机性的人事管理机制。习总新政要挑战哪些潜规则？铁律八条告诉你要轻车简从不扰民警车开道？道路封锁?随从甚重？慎要精简会议活动启动仪式？官员剪彩？奠基大会？禁要精简文件简报办公室抽烟？会议不断?文件成山？少要规范出访活动夹道欢迎？组织迎接?豪车出行？不要改进警卫工作清场闭馆？交通管制?脱离群众？止要改进新闻报道虚假新闻？华而不实?拖沓冗余？该要严格文稿发表官员著作？亲笔题字?贺词贺信？限要厉行勤俭节约住房多处？铺张浪费?会员办卡？停习总给力还有哪些？公款聚餐劳教制度部队豪车下调GDP增速允许二胎改革出台这些准和不准，背后的潜规则是哪种你看懂了么？大数据时代之拥抱处理数据理念的思维变革挖掘数据价值的商业变革面对数据风险的管理变革维克托教授认为大数据时代要关注：3大重要变革010203大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉大数据时代之拥抱首先就要转变处理数据的理念处理数据理念的思维变革01云计算能便宜、有效、高速地的对信息存储、分享和挖掘采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制时代的产物大数据时代的思维变革01更多而是全体数据不是随机样本大数据时代收集与分析全体数据是可行和便宜的小数据时代受制于技术只能收集与分析随机样本大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。大数据中的“大”非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”。穿孔卡片与美国人口普查大数据与乔布斯的癌症治疗Xoom与跨境汇款异常交易报警巴拉巴西与第一次全社会层面的网络分析本章的例子大数据时代的思维变革02更杂而是混杂性不是精确性大数据时代追求大量数据，允许不精确的数据小数据时代因信息量少，对数据精确性更苛刻随着数据量的增加，数据错误率也增加，格式也存在不一致只有5%的数据是结构化且适用传统统计方法，95%的数据是非结构化。只有接受不精确性才能利用这些大量的数据。微软与语料库数据添加无所不包的谷歌翻译系统IBMCandidate计算机翻译项目英国石油公司与无线感应器麻省理工与通货紧缩预测软件Hadoop与VISA的13分钟本章的例子大数据时代的思维变革03更好而是相关关系不是因果关系大数据时代相关关系大放异彩小数据时代相关关系是有用的大数据的核心：建立在相关关系分析基础上的预测。相关关系是：A与B经常一起发生。只要注意到B发生，就能预测A的发生。沃尔玛把蛋挞与飓风用品摆一起FICO能预测个人的行为UPS与汽车修理预测大数据预测早产儿病情美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测幸福感的非线性关系二手车质量预测纽约大型沙井盖爆炸预测本章的例子大数据时代之拥抱其次就要转变数据价值的获取方式挖掘数据价值的商业变革02大数据时代的重要价值在数据深挖掘数据的价值来源于万物数据化和数据交叉复用大数据时代的商业变革01数据化数据交叉复用一切皆可量化变革的基础一切事物都可量化，变为数据变革的重点由T（技术）转变到I（信息）上数字化：模拟数据转换成用“0”和“1”表示的二进制码。例：书页的扫描，无法检索内容数据化：把一种现象转换为可制表分析的量化形式的过程。例：书变成数据化文本，可检索本章的例子日本的坐姿研究与汽车防盗系统多效地理定位与UPS的最佳行车路径谷歌的数字图书馆Foursquare，让用户推荐喜爱的地方用手机数据预测疾病传播和城市繁荣用微博数据预测股市投资时机睡眠活动数据库与睡眠模式预测GPS感应器，判断环境因素对哮喘病的影响大数据时代的商业变革02价值之不竭的创新取之不尽，用真实价值隐藏在冰山之下数据价值不会随使用次数而减少，可以重复挖掘本章的例子数据的潜在价值主要通过前3种方式释放：01.数据再利用02.重组数据03.可扩展数据04.数据的折旧值05.数据废气06开放数据IBM，电动汽车动力与电力供应系统优化预测Hitwise，通过流量判断消费者喜好巴诺与NOOK快照亚马逊，让数据的价值再大一点在线教育课程，找到最合适阅读的帖子移动运营商与数据再利用Facebook，估价从66亿到1040亿谷歌街景与GPS采集大数据时代的商业变革03角色定位思维的三足鼎立数据、技术与本章的例子大数据价值链中主要存在三种公司：01基于数据本身的公司02基于技能的公司03基于思维的公司ITAsoftware与数据授权微软研究中心与再入院率分析VISA&MasterCard与商户推荐埃森哲与无线传感监测系统FlightCaster的大数据思维数据中间商，交通数据处理公司InrixThe-N与电影票房预测苹果，挖出“潜在”的数据价值大数据早期价值来自思维和技术大数据中后期价值必须从数据本身中挖掘大数据时代之拥抱最后就要转变数据风险的应对方式面对数据风险的管理变革03需要新的规章制度应对大数据时代的各种隐忧危险不再是隐私的泄露，而是被预知的可能性大数据时代的管理变革01风险一切的隐忧让数据主宰应用得当大数据是合理决策的有力武器应用不当会变成损害民众利益的工具大数据时代，告知与许可、模糊化和匿名化三大隐私保护策略都失效！挣脱大数据的困境，是大数据时代人类共同的战争！面临的风险我们的生活处处受到监视人们可能因为将做而受惩罚我们的隐私被二次利用可怕的数据独裁想象中ＸＸ“苍井老湿”也要受罚？某天朝可实施更高明的和谐？大数据时代的管理变革02掌控