二战期间，一对犹太兄弟想要逃出纳粹德国，他们打算在父亲的熟人中，找一个最有可能帮助他们的人。

老大想起了一个银行家，父亲生前曾多次帮助过他；老二想起了一个木材商，这个人曾多次帮自己家的忙。

兄弟俩的意见发生了分歧，到底是“以前你帮助过的人”更可能反过来帮助你呢？还是“帮助过你的人”更可能再次帮助你呢？

“你帮助过银行家”和“银行家会来帮你”就像两次抛硬币，是两个孤立事件，得到“银行家帮助”的概率和“任何一个陌生人帮助”的概率是一样一样的。

“木材商曾多次帮助过你”和“木材商还会继续帮助过你”，这显然更可能是连续发生、有内在原因的系列事件。

Valve Software的新员工入职时，都会有一个疑问：“为什么我的桌子有轮子？”

这个问题，《员工入职手册》上是这么解释的：

“这些轮子是在提醒你，是不是可以去更有价值的地方？这里的人会经常挪动，因为我们没有让你必须固定在某个位置的管理结构。”

Valve Software公司认为：任何一个新的想法，如果一开始就试图公诸于众，争取所有人的支持，十有八九会被嘲笑而胎死腹中。

相反，保护创新最好的做法是秘而不宣，私下成立“密谋小组”，争取少数支持者为新想法建立雏形，渐渐吸引越来越多的人加入，最后从私密转向透明。

所以《员工入职手册》里说：“我们不会告诉你去加入哪个项目小组，你自己要做这个决策。员工可以支持或者否定项目提议，好的项目会很容易找到人加入，而且在任何一天，Valve内部都会有很多不同小组想来说服你加入他们。”

Ted演讲中，有一集是一个名叫Amy Webb的女记者讲她如何利用相亲网站的数据，找到完美爱人的故事，成功演示了“从目标到指标”的人生OKR过程。

一般人要找对象，立足点总是“找”，就算有高频率的相亲，有敏锐的个人感觉，最后往往还是靠妥协。

而Amy Webb并不急于”找“，而是花了大量的时间去定义“完美爱人”这个目标。

她列举了自己感兴趣的72个数据点，包括人种、信仰、兴趣、习惯、教育理念等等，并建立了打分机制。

她还虚拟了一个高分值男人，看看他们吸引出来的竞争对手们如何介绍自己，以优化自己的个人介绍，让自己更受欢迎。

自从Amy Webb给打分系统定了个700分的起步标准后，以前那些看上去还不错的男人，就入不了她的法眼了。大家都说她太挑剔，结果她很快就找到了一个高达1050分的男人，并在一年半后成功脱单。

加州大学圣地亚哥分校的心理学家Drew Walker与Edward Vul设计了一个实验，结果显示，当一张普通的脸出现一群人中时，大家给它和颜值评价要高于单独出现时。

这就是由“平均脸”理论所引发的“拉拉队效应”——拉拉队员和“明星团”看起比她们的单人照更漂亮。

所以，普通人的“颜值替代品”第一条原则就是：长相普通并不是问题，能不能让人觉得你“合群”才是关键——不光是有亲和力的形象，也包括友善的性格。

“合群”的第一点是“和别人保持一致”。不要在外在形象上标新立异，而要把自己装扮成和别人一样，才能迅速提升别人对自己的好感。

“合群”的第二点是“随时表示对他人的赞美”。就算是别人明知你的赞美只是有求于人，他们仍然会不由自主地喜欢你。

（文章来源：人神共奋）