最近,网络直播和直播带货再次站到了风口浪尖,先是中消协点名汪涵、李雪琴直播带货“翻车”和李佳琦直播间“买完不让换”,后有著名做空机构“浑水”做空YY直播(欢聚时代)90%数据造假。
直播带货
关注的人多,争议自然也多。不可否认,现在正是网络直播和直播带货的风口。许多小伙伴每次进到直播间,看到成千上万的网友同时在线,无论是打赏还是购物,主播都是赚得盆满钵满,不免有些心动:如果自己也当一名主播,能不能也赚大钱呢?今天我们就来讨论一下这个问题。
01
公交车等待时间悖论
我上小学的时候,学校和家离得比较远,大约有10公里,中间还要翻越一座小山。从三年级开始,我就自己一个人背着书包坐公交车上学和放学。我记得有一回,在公交站等了半小时,站台上挤满了等车的乘客,公交车才姗姗来迟。
拥挤的公交车
上车之后,一个大妈问售票员:你们这个车多久来一辆啊?售票员说:十分钟一辆。一句话激起所有乘客的愤怒,大家伙儿纷纷指责售票员说谎。当时售票员阿姨啪的一下就哭了,很快啊!这件事我一直记在心里。现在回想起来,也许售票员并没有说假话,大家只是陷入了一个悖论之中。
公交公司的角度:
我们来建立一个模型:假如公交车在一个环线上顺时针行进,到了起点后立刻开始下一圈,如此周而复始。每辆车运行一圈的时间是60分钟,公交公司在线路上一共安排了6辆车,所以平均两辆车的时间间隔就是10分钟。
如果公交车严格按照10分钟的间隔到达车站,那么乘客需要等待的时间就在0到10分钟之间,于是,乘客的平均候车时间就是5分钟。
乘客的角度:
同样的问题在乘客看来,似乎并非如此。由于交通的不确定性,很难保证任何两辆车的时间间隔都是相同的。我们假设1-2-3-4-5-6号车的时间间隔都是5分钟,而6-1两辆车的时间间隔是35分钟,如下图所示。乘客到来时,既可能落入5分钟时间间隔,也可能落入35分钟时间间隔。
如果乘客来到公交站时,落入了5分钟的时间间隔,他的平均候车时间就是2.5分钟。在一个周期60分钟的时间里,这样的时间间隔共占有25分钟,所以发生这件事的概率有P1=25/60;
如果乘客落入了35分钟的时间间隔,他的平均候车时间就是17.5分钟。一个周期60分钟里,35分钟的发车间隔有1个,所以发生这件事的概率就是P2=35/60。
车辆间隔时间乘客平均候车时间   概率   
5分钟2.5分钟 25/60  
35分钟17.5分钟35/60 
如果我们随机对乘客进行采访,让他们说出自己平常候车的时间,再将这些时间求平均,就能得到乘客候车时间的期望E,这个期望可以用每一种情况下的平均候车时间乘以相应概率,再求和得到。
乘客平均候车时间11.25分钟,比公交公司给出的平均候车时间5分钟的两倍还要多!
刚才我们的假设比较极端化,再让我们做一个更加一般的计算:假如公交车之间的间隔是随机的,乘客也是随机到达站台,他们的平均等车时间是多少呢?我用计算机做了一万次模拟,得出了下面的统计结果。最终乘客平均候车时间8.8分钟,依然远超公交公司估计的5分钟。
10000名乘客等待时间的频率分布
究竟是谁错了?其实谁也没有错,只是双方使用了不同的统计方法。公交司机用全部的车辆求出平均发车间隔,再用发车时间间隔求出平均等待时间,他是站在车站的角度,看着车一辆辆驶过,求出平均等待时间。
而乘客会怎么做呢?他会用每一名乘客的等待时间加和再求平均,得到平均等待时间。乘客会有更大的概率落入较长的时间间隔——前面5分钟一辆的时候,每辆车都载不了多少乘客;后面35分钟的时间间隔,站台上却挤满了愤怒的人群。所以,乘客统计出的平均等待时间会更长。
印度公交车
双方都没有错,只是角度不一样,这就是公交车等待时间悖论。
02
  检查悖论  
咱们不是要讲直播带货吗?怎么讲到公交车了?其实,这都可以用美国计算机学家艾伦唐尼的理论——检查悖论(inspectionparadox)进行解释。艾伦唐尼说:检查悖论在生活中无处不在。
艾伦唐尼
比如,调查一个大学中平均班级人数是多少,教务和学生可能会给出完全不同的数据。 唐尼获得了普渡大学的调查数据,得出了令人惊讶的差别:教务给出的班级平均人数是35人,而通过学生调查统计出的班级平均人数是90人。
普渡大学教务数据学生统计
平均班级人数35人/班90人/班
这同样是因为在抽样过程中,人数多的班级的学生更有可能被抽取,而人数少的班级,学生被抽中的概率较小。

唐尼还举了另一个例子:我为什么不受欢迎?这个问题原本是在1991年由斯科特·菲尔德提出的,唐尼据此进行了调查。他在社交网络上抽取了4000名用户,检查了他们的好友数量,以及他们好友的好友数量,结果发现:平均每名用户拥有44名好友,而每名用户的好友平均拥有104名好友。

社交网络随机抽取的用户抽取用户的好友
平均好友个数44人104人
为什么我们朋友的朋友,比我们的朋友更多呢?因为我们的朋友更有可能是那些热爱交际的人——一个人的朋友越多,就越容易处于我们的朋好友列表中,相反,沉默寡言不善交际的人,往往不会进入我们的朋友列表。在社交平台上,我们关注列表中的人,他们的粉丝数量往往比我们自己的粉丝多,这是因为那些粉丝众多的大V更容易获得我们的关注。
再比如:艾伦唐尼读到一本书,书的作者克尔曼因为某些原因在联邦监狱服刑了13个月。在这13个月中,作者接触了许多囚徒,发现他们的刑期非常长(在某些国家,刑期可以长达数百年),这又是为什么呢?
如果从检察官的角度审视所有的卷宗,找到每名囚犯的服刑时间,再求出的平均服刑年限是3.6年。可是,如果一个好事的记者,进入联邦监狱,统计出正在服刑的所有囚犯的判决时间,再加和求出的平均数却是13年。
囚犯检察官统计记者统计
平均服刑年限3.6年13年
艾伦唐尼解释说:这是因为记者在某个时刻进入监狱进行统计的时候,更容易遇到那些服刑时间很长的囚犯。服刑时间短的囚犯要么已经出狱,要么还未入狱,造成了统计结果的不同。如果记者可以在监狱中常驻,二者的差别就会缩小。

03
为什么我们的观点不同
从检查悖论的几个例子我们会看出:对于同一个问题,站在不同的角度,通过不同的方法进行统计,会得出不同的结果。如果我们不明白这其中的数学原理,就很容易认为对方在撒谎。二十多年前,我乘坐的那辆公交车的乘客们都以为售票员在撒谎,可是售票员却认为自己很无辜,乘客都蛮不讲理。

我们坐飞机的时候,经常感觉飞机非常拥挤。可是航空公司却说航班上座率不够,公司亏损。谁在说谎呢?这可能也是检查悖论。我们经常乘坐的飞机都是非常拥挤的,那些空载率高的运椅子航班我们很少乘坐。航空公司会用所有的乘客数量除以航班数量得出平均上座率,而乘客会根据自己乘坐的航班情况估计上座率,二者有所不同,并不难理解。
当然了,坐头等舱就不拥挤了
如果我们开车,就有另一种感觉:自己总是遇到红灯。实际上如果站在一个红绿灯下统计,你会发现红灯和绿灯其实都是有规律出现的。不过从一个司机的角度,如果遇到绿灯,我们很快就开过去了,遇到红灯,却会停下来焦急地等待,所以我们在红灯下停留的时间远远超过绿灯。回忆起来,好像我们总是遇到红灯。
最后我们来说说直播行业吧。当我们进入一个直播平台时,平台会主动给我们推送人数更多的大主播的直播间,所以我们经常发现直播间里高朋满座,礼物纷飞,主播赚得盆满钵满。但是,直播平台上也存在着大量的小主播,他们每天坚持直播数小时,却是门可罗雀。
某一时刻直播页面截图
这是随机选取的某时刻直播间人数,即便是出现在首页上的直播间,头部主播和普通主播之间的观众数量也差异极大。当我们从一个观众变成一名主播时,我们就瞬间从一个大直播间的观众,变成了小直播间的主播,这就是为什么看别人都赚钱,自己直播就赚不到钱。
从平台的角度来说,它们可以得到所有主播的直播数据来算平均值,而对我们来说,只能从观众的角度来看排名前几十的主播之间的收入差异。比如下图中排名第一的主播带货交易额达到了21.03亿,排名第50的主播交易额0.37亿,这50位头部主播的平均交易额约为1.6亿,这些都是主播中的佼佼者——超级主播,月入百万千万都是他们的日常。
数据来源:极数

不过,如果我们再往后看,主播行业中月收入超过1万的头部主播只有5%,95%的主播月收入不到一万元,甚至有72%的主播月收入在100元以下。只不过,大主播的光芒太过耀眼,由于检查悖论的存在,我们从来没有看到过这些蜷缩在角落里的主播们。
数据来源:腾讯研究院
对于同样一个问题,从不同的角度进行统计,会得出不同的结果。如同公交公司认为公交车10分钟一辆,乘客却坚持认为自己经常等待半小时;普渡大学教务认为每班35人很合理,学生却说每班平均90人;航空公司大喊上座率低要亏本,乘客却时时抱怨航班拥挤……当我们的看法与别人不一致的时候,不一定是一对一错,很有可能双方只是从不同的角度去看待这个问题的。
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