路燈效應 (The Streetlight Effect)：為什麼我們總是在錯誤的地方尋找答案？
這是一個流傳已久的古老寓言，也是認知科學中最幽默的隱喻：
深夜，一名警察看到一個醉漢在路燈下焦急地趴在地上找東西。警察問他在找什麼，醉漢說：「我弄丟了鑰匙。」警察幫著找了半天，一無所獲，於是問道：「你確定是在這裡丟的嗎？」
醉漢指著遠處漆黑的公園說：「不，我是在那邊丟的。」
警察驚訝地問：「那你為什麼在這裡找？」
醉漢理直氣壯地回答：「因為這裡有光啊！」
我們聽了都會笑這位醉漢傻，但這正是著名的「路燈效應 (The Streetlight Effect)」，又稱為「醉漢搜索 (Drunkard's Search)」。在現實生活中，我們幾乎每天都在犯同樣的錯誤。
定義：只看「容易看見」的數據
路燈效應是一種「觀察偏差 (Observational Bias)」。它指出，人們傾向於去研究那些「最容易被觀察到」的事物，而不是那些「最重要」的事物。
因為尋找真相（進入黑暗的公園）往往困難重重、成本高昂且充滿不確定性；而分析手邊現有的資訊（待在路燈下）則安全、快速且容易產出報表。
現實中的「醉漢行為」
1. 商業數據的盲點
企業行銷部門最喜歡分析「點擊率 (CTR)」和「按讚數」。為什麼？因為這些數據後台直接就有（路燈下），容易做成漂亮的 PPT。
但真正影響購買決策的，往往是「用戶在私人群組的口碑」、「產品實際的使用體驗」或「品牌信任度」。這些數據難以量化、難以追蹤（黑暗處），所以決策者往往選擇忽略，最後得出「我們點擊率很高，為什麼營收卻沒漲？」的困惑結論。
2. 醫學與科學研究的偏食
科學家也無法倖免。研究顯示，大量的醫學研究集中在那些「已有成熟實驗模型」的疾病上，而不是那些「致死率最高但機制不明」的疾病上。因為前者容易發表論文（有光），後者可能耗費十年卻一無所獲（黑暗）。
3. 教育與考試
我們為什麼過度強調標準化考試成績？因為「分數」是容易測量的。而「創造力」、「恆毅力 (Grit)」、「領導力」這些對人生更重要的素質，因為難以量化（在黑暗中），所以在教育體系中往往被邊緣化。
PressaGen Insight： 大數據時代加劇了路燈效應。我們以為數據代表了全貌，但大數據只能記錄「發生過且被數位化」的行為。真正的洞察，往往藏在那些「沒有數據」的地方——也就是所謂的「暗數據 (Dark Data)」。
如何關掉路燈，走進黑暗？
要克服這種認知偏誤，我們需要具備「黑暗探索力」：
1. 先問「問題」，再找「數據」
不要先看手上有什麼數據，然後想「我能用這些數據證明什麼」。要先問「我真正需要解決的問題是什麼」，然後去尋找能回答這個問題的證據，哪怕那個證據很難取得。
2. 重視「定性」研究
當量化數據（路燈）無法解釋現象時，你需要的是訪談、田野調查和人類學式的觀察。這雖然費時費力，但往往能挖掘出冰山底下的真相。
3. 警惕「可測量性」的誘惑
麥纳马拉（Robert McNamara）曾說過一句名言的另一面：「把容易測量的事物當成重要的，是盲目的；把無法測量的事物當成不存在的，是自殺。」時刻提醒自己：最重要的東西，往往是看不見的。
下次當你因為手邊的數據看起來很完美而沾沾自喜時，請停下來想一想那個醉漢。
你是在解決真正的問題，還是在光亮處表演忙碌？鑰匙通常不在路燈下，而在你害怕踏入的黑暗之中。
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