出现“巧合事件”的真相
2016年，好像每隔几天都会冒出知名人士去世或者大规模枪击案的新闻。就在两周前，一只名叫“哈拉比”（Harambe）的大猩猩由于威胁一名婴儿的生命安全而遭射杀，与此同时，在美国佛罗里达州，一条美洲鳄鱼咬死了一名两岁幼儿。在英国，在不到一周时间里，英国首相、英国独立党领袖、英格兰足球队经理、BBC知名汽车栏目《Top Gear》主持人以及63位工党知名人士纷纷辞职。
(图片来源: Getty Images) 实际上，貌似巧合的头条新闻，以及层出不穷的灾难消息反映了我们消费新闻和保存记忆的独特方式。 “怀疑论者的看法是，如果样本足够大，就一定会出现巧合，”弗吉尼亚大学客座教授、《巧合连接一切》(Connecting with Coincidence)一书作者伯纳德·贝特曼（Bernard Beitman）说。“要是你扔1,000次硬币，就会发生连续出现7-8次正面或背面的情况。但是你要是刻意地去努力扔出7-8个连续正面或背面，就会发现这几乎是不可能的。由于第一次你采用了极大规模的样本，因此即便概率很小的事件也会发生。” “我们把它称之为‘事件的随机群聚效应’。例如，每年全球大概会发生几十次空难，由于随机群聚效应的存在，在某一周内会连续发生4-5次空难。然而，这并不意味着这一周对于全球航空交通的危险性要高得多，” 贝特曼教授说到。 “持怀疑论的统计学家会说:‘如果人口基数足够大，再稀奇古怪的事情也会发生’，并因此把巧合看做是一种随机事件。” 然而，“随机”一词却并不适合在此引用。“随机的统计学定义是指，两个事件彼此完全不存在关联的情况，”他说。“但在实际中，很难证明两个事件完全无关联，当存在大量媒体新闻的样本时尤其如此。很难证明存在一个完全随机的宇宙。” 不妨回顾一下历史上几乎同时出现的发明。 例如，亚历山大·贝尔（Alexander Bell）和艾丽莎·格雷（Elisha Gray）在同一天 – 1876年2月14日在不同办公室分别委托其各自律师申请电话专利。两件专利的设计和经测试原型产品既存在大量相似之处，也存在关键性差异。 然而，二者同时出现却并非巧合。他们的发明都是在独立研究的基础上完成的，当时也有很多其他科学家热衷于研究电话。这两项发明都不是在同一天突然无中生有地出现的。二者的最终目标相同，谁能摘得电话发明者的桂冠取决于你是否能率先推出实用化电话设计方案。因此，有两名科学家分别独自研究出一种能够发送并接受声音的设备并且在同一天申请专利，这也就不足为奇了。 今年去世的名人数量显著增加也可以同样的理由加以解释。BBC讣告编辑尼克·希佩尔（Nick Serpell）称，2016年头三个月内去世的名人（例如大卫·鲍伊和Prince）数量同比出现陡增。从1月1日到3月31日，BBC共发布了24条讣告，而2012年同期仅发布了5条。 希佩尔表示，名人扎堆去世的原因有几个：首先，50年前人口出生率增加，导致目前死亡人口也随之增多。“在1960年代成名的名人现在已经步入70多岁的老龄，开始陆续去世，”他对BBC新闻说。 “同时，名人的数量也在增加，”他说，现代传媒科技拉近了我们和公众人物的距离。“在我们的父辈和祖父辈所处年代，名人都是些电影明星 – 而现在他们更多地出现在电视屏幕上。” 使用类似的推理方法，还可以解释漫画史上的一次惊人巧合。1951年，英国和美国分别发行了一部系列连环漫画。两部漫画都描写了一个小男孩、他的宠物狗及他们共同上演的捣乱故事，令人称奇的是，在两套漫画里，小男孩都叫Dennis，宠物狗都叫Menace。虽然这两部漫画彼此间毫无联系，但在对方国家发行时，这两部漫画都改了主角的名字以避免混淆。 在短短五天之内，英美两国分别出版主角名字相同、情节相同的两部漫画的概率非常小。但是正如贝特曼所说，这一巧合正反映出当时的流行趋势。 他说。“即便两部漫画的出版过程毫无关联，漫画家在绘制漫画时也会受到大众流行趋势的影响。例如，考虑到当前盛行的流行潮流，两条彼此间毫无关联的新闻却存在着相似之处也就不足为奇了。” 随机群聚效应可以解释为何空难会集中发生 与此同时，如果新闻编辑发现公众对某种类型新闻–例如名人去世或者动物咬人–的需求出现上升，他们就会增加此类新闻的发布数量（尽管这些新闻彼此毫无联系），从而追随人人都在谈论的时下潮流。 贝特曼解释说，人们还倾向于记住罕见的巧合事件。我们会以为坏消息总是三个三个地同时出现，但实际上，同一类型的新闻同时出现两条才更常见。曾经有一次连续出现了三条坏消息，我们就会牢牢记住这个罕见情况并把它当做常态。这种效应反映了人类储存记忆信息的偏好 – 人们对罕见事件的记忆强度更高。 因此，你要是注意到每当出现坏消息时总是下暴雨，要知道这往往更多的说明了你的性格，而不是大自然在导演这样的巧合。 请访问 BBC Future 阅读 英文原文。