1/6谢林隔离模型
通常社会科学领域的研究，出成果比较容（草）易（率）。
前几天看到一篇批评心理学研究现状的文章：一个实验得出结论后，很少有人愿意重复实验，一来是不算什么研究成果，二来是心虚，因为心理学试验的样本通常达不到有效度的要求，很有可能重复不出原作者的结论。
所以社会科学每年都会有“令人震惊”的研究成果，但可信度“令人怀疑”，毕竟像物理学这么严谨的科学，十几年才证实了一个“希格斯玻色子”。
那么，社会科学领域近几十年有没有经典的、可以重复实验的结论呢？
其实还是有的。比如我在上一篇文章《保持威胁别人的能力，才有真正合作》中介绍过的经济学家谢林，他除了在冷战博弈方面的研究之外，还建立了一个“隔离模型”，这个模型最初是用来研究“种族隔离”的形成机制，但其得出的结论却有揭示了社会学中的一个重要现象：
个体“轻微的歧视”行为，会演变成“群体极端化”行为。
这个理论就有一个可以被计算机程序反复模拟证实的模型。
2/6白人住户是怎么搬走的
谢林的这个模型很好懂。
假设一个社区，我们挑选住得很靠近的9户人家，形成下面的这个九宫格，白格代表白人家，黑格代表黑人家，绿格是可以搬进来的空房子。
那么，住在中间的白人，我们称之为X，他就有7个邻居，其中四个黑人，三个白人邻居，正常人不管嘴上多么“政治正确”，心里总是不希望周围都是其他种族，那么此时，他到底搬还是不搬呢？
谢林引进了一个“人群相似度”的阈值，指X愿意接受的“周围白人邻居的最低比例”：如果低于这个阈值，他就会搬家；如果高于这个阈值，他就继续住着。
假如这个比例是33%，也就是至少要有三分之一的邻居是白人。那么显然目前他还会继续住着，因为白人是3/7。
但这个状态是非常脆弱的，假如他周围的某个白人邻居的阈值比较高，搬走了，又搬进来一个黑人，那么，X的白人邻居比例就下降到2/7，低于33%，X就会搬家。
而X的搬家，又降低了剩下的两个白人的白人邻居比例，使得这两个人搬家的可能性大大增加。
这个种族混居的社区最终会变成主要是黑人的社区。
我们发现，决定这个社区能否稳定的最重要的因素是谢林引进的“人群相似度”的阈值。这个阈值跟最终的社区隔离程度有没有什么数值上的明确关系呢？
谢林提出了这个模型的设想后，有人用计算机建立了这个模型，并随机产生一系列样本，通过大量重复随机试验得了一个相关性的统计规律。（具体过程懂编程的人并不难，但对于大部分读者就是天书了，有兴趣的可以自己上网找）
具体的相关性是多少呢？虽然这个结果大家早就想到了，但影响之大，还是出乎大部分人的意料。
3/6为什么自称种族大熔炉的纽约，种族隔离还那么严重
假设一个社区是3000人，一半白人一半黑人，而是混杂居住，计算机模拟结果显示：
如果“人群相似度”的阈值设定为30%，计算机模拟大家经过一段时间的搬家后，最终稳定的相似度（种族隔离度）竟然高达72%。、
也就是说，即使你对周围人群相似度的要求只有30%，搬来搬去的最终结果将会有72%的相似度。
把这个模型继续做下去：
如果“人群相似度”的阈值40%，最终的种族隔离度是80%。
如果“人群相似度”的阈值52%，最终的种族隔离度是95%。
大家一定会想，如果“人群相似度”再高一点，比如说是80%，那最终的种族隔离度会不会是100%？
答案是“不会”，但结果更可怕，本文最后再说。
谢林后来写了一本书，叫《微观动机与宏观行为》，解释了人为什么会“嘴上说一套，实际做一套”，不仅仅是虚伪，而是个人在“微观上的动机”并不一定等同于群体在“宏观上的表现”。
你也许觉得自己只是稍微有一点点“歧视外地人”，有一点点想 “跟富人住在一起”，但最终结果，整个社会的“歧视度”将大大超过你的要求。
纽约常常自称“种族大熔炉”，纽约人认为自己和自己的城市有包容精神，世界上所有种族都能像马赛克似的生活在一起，云云，这已经是一个“政治正确”的说法了，但实际情况呢？
图中红点代表中白人聚集地，蓝点代表黑人，黄点代表拉美裔，绿点代表亚裔聚集地。从这幅图可以看到非常明显的种族隔离。
纽约作为一个贫富高度分化的城市，人们也不讳言自己对财富的向往，那么居住的贫富分化情况怎么样呢？
图片红点代表富人的居所，深蓝色代表中产，浅蓝色代表穷人。虽然有一定隔离倾向，但没有种族隔离那么明显，特别是中产和穷人之间，几乎没有什么隔离度。
人不但容易“口是心非”，而且个体的选择演变到了群体中，常常会被放大，陷入“人人平等，但自己比别人更平等”的荒谬中。
“谢林隔离模型”很快被用于解释更多的社会现象，比如“职业性别歧视”。
4/6为什么男性会从某些职业中撤离？
新加坡国立大学的经济学家Jessica Pan发表了一篇名为《职业中的性别隔离：临界点与社会互动的力量》的论文，用“职业变性”这个特殊的现象，验证了“谢林隔离模型”。
今天的美国，有很多职业都是女性居多，比如文秘、出纳、售票员等等，但实际上，二战前这些职业都是男性比例高达80%。
Jessica Pan研究了20世纪“男性从业比例”下降50个百分点以上的14种职业，发现它们在起初缓缓下降了一段时间后，都经历了“突然跳水”的过程。
用“谢林隔离模型”解释：某个男性占主导的行业，不断有女性加入。大部分阈值正常的男性并不在意这缓缓升高的比例，但另一部分抱有“非常不想跟女人从事同一个工作”的高阈值男性产生不满，继而流出这个行业。其后，周围越来越少的男性比例，让大部分“有些介意跟女人同事”的男人也不得不放弃这个工作，此时，就会出现男性从业比例的“大跳水”。
正如“谢林隔离模型”的演示，尽管只有部分男性“厌恶与女性从事同样的工作”，但结果却造成了70%以上“性别区分度”。
“谢林隔离模型”体现在社会现象中，大部分社会趋势都可以简化成两波影响，第一波缓缓呈现，达到某一个临界点后，趋势就会加速，最终呈现极端化的倾向。
微信朋友圈是另一个例子，我记得微信推出的头一两年里，朋友圈里的生活记录非常贴近日常生活，但接下来，因为某些带强烈社交情绪的照片能够吸引更多的关注和点赞，使朋友圈带“浮夸感”的内容比例慢慢上升，达到一个临界点后，朋友圈迅速蜕变成了一个“秀场”。
朋友还是那些朋友，朋友圈已不是那个朋友圈了，这就是“谢林隔离模型”所揭示的，“群体呈现的区分度”总是比“个体希望的区分度”高的原因。
还有，上学时，自习室总有大家小声交流时嗡暡的噪音，但有时会忽然出现毫无原因的“全体静默”，文章太长了，就把这个现象留给读者大人们去分析吧。
“谢林隔离模型”的另一个价值在于，价值观的单一化——哪怕是那些人人赞同的主流价值观，也会造成始料未及的后果。
5/6为什么群体比个体更爱走极端？
心理学上有一种叫“群体极化”的现象，是指人们在“群体决策”中，更容易选择那些更具冒险的方案。英国投票选出少数人赞同的“脱欧”，就是一个典型的“群体极化”。
在人群非常多的会议讨论中，一开始占主导往往是“稳妥方案”，虽然很多人有不同程度的意见，但并不足以推翻这个“稳妥方案”。
此时，如果极小数“完全反对者”提出“冒险方案”，可能获得“部分反对者”的支持，剩下的“无意见者”如果不表态，最终的表决结果可能压倒“稳妥方案”的“支持者”，最后出现群体决策反而更冒险的局面。
反而投完票，很多人就后悔了，这真的是我的选择吗？
职场上还有一个例子——企业文化。
企业文化的目的是统一员工的价值观，从而激发员工的使命感、归属感、责任感。但“谢林隔离模型”表明，单一价值观在群体中容易极端化，只要很低的阈值，就会造成很明显的排他性。
一旦进入“顺我者昌，逆我者滚”的逆向淘汰后，很多企业的企业文化就一步步变成了“变相**”。
这类公司里，和任何一个员工单独聊，没有任何问题，非常通情达理，但只要一进入群体，立刻进入走火入魔的状态。而始作俑者的领导者，反被自己制造出的虚假“民意”所迷惑，走上自我膨胀的毁灭之路。
6/6如果每一个人都希望与“同阶层的人”为邻……
前面还留下了一个坑没堆，在模型的计算机模拟中，如果“人群相似度”达到80%，那最终的种族隔离度会稳定在多少呢？
答案是“无结果”。
因为如果所有人都希望周围的人群和你有80%的相似，那么结果所有人都在不停地搬家，整个系统永远处于无序的混乱中，永远没有稳定下来的时候。
如果在现实世界里，这意味着什么呢？战争、**、仇杀、逃亡……
卢旺达种族大**中，大量的胡图族的平民，不仅对图西族平民的实施种族灭绝大**，同时对自己同族的温和派也毫不留情。
前一天还是邻居，后一天就可以毫不留情地将**口对准你；昨天拿着计算器的小店老板，今天拿起屠刀，就是种族绝灭者。
“谢林隔离模型”充分演示了人类历史上的这些因为“价值观极端单一化”造成悲剧的过程：
“非我族类，其心必异”的猜疑会被放大，小小的歧视达到一定浓度就会变成仇恨，少量的仇恨积蓄到一个临界点，再善良的人也会变成恶魔。
就像一句老话：“雪崩发生时，没有一片雪花是无辜的。”