数学模型显示追求"高于平均"比追求极致目标更可能获得好结果。

励志演讲家的口号迎来了终局。研究人员说，与其在追求人生目标时"瞄准月亮"，不如建议人们目标定得稍低一点才能获得最佳结果。

美国怀俄明大学经济学家Matt Burgess说，这个建议可能缺乏一往无前的冲击力，但根据团队创建的用于探索雄心如何变现的数学模型，追求仅仅高于平均水平的目标往往效果更好。对于那些希望生活中多些数学指引的人来说，该模型提供了一个通用原则，适用范围从知道该接受多高的薪水、该租什么样的公寓，到该不该接受第一个停车位还是继续等更好的，甚至可能在约会游戏中有所助益。

"我们听到相互矛盾的建议：一方面，我们不想安于现状；但另一方面，我们也不想追逐无法实现的目标然后失望，"Burgess说。"我们工作的核心洞见是：通常情况下，如果你的目标是做到优于平均，而不是无限度地好，你的结果将是最好的。"

Burgess和同事们是在此前一项研究的基础上深入探讨了野心的机制，那项研究发现，渔船一旦捕获超过平均水平就停止继续搜索，这样的渔业表现最佳。他们想知道数学上是否支持这一策略也适用于生活的其他领域。

模型中，智能体代表正在搜索特定回报的人，他们各有一个满足阈值。以寻找特定薪水的职位为例，随着模型运行，智能体拒绝低于阈值的提议，接受达标的提议。为探索不同情境，研究人员调整了智能体收到的阈值和提议。在有些情况下，高回报非常罕见，比如成为亿万富翁的企业家概率；在另一些情况下，高回报很常见，好比在书店里淘一本有趣的书。

包括斯坦福大学博士后Kath Landgren和科罗拉多大学博尔德分校理论生态学家Ryan Langendorf在内的研究人员发现，最佳满足感来自将门槛定在高于平均但不过分的水平。当智能体过于野心勃勃，即门槛远高于平均回报，他们平均表现比同样幅度但偏向保守的智能体更差。简而言之，太难以取悦比太容易取悦更糟糕。

当回报极不稳定时，好比在市场夹杂着豪宅和破屋的房源中找公寓，比平均水平更有野心是划算的。当负面极端大于正面极端时同样如此，这可能适用于那些旨在推动经济繁荣同时避免深度衰退的经济政策。

另一项社交媒体用户不会意外地发现是：如果以别人发布的精选高光时刻作为参照系来评判自己的成功，危险随之而来。当智能体对世界持有这样扭曲的看法时，他们会持续不满，错失可实现回报。研究详情发表于《物理评论E》。Landgren说，这些发现强调了了解可能性的完整范围而非仅了解社交媒体上炫耀的那部分的重要性。

已故美国牧师、积极思维倡导者Norman Vincent Peale曾敦促人们"瞄准月亮"，并补充"即使错过，你也会落在群星之中"。模型表明这个建议需要修正。"我会说把目标定得比月亮低一点，"Landgren说。"瞄准星星，但要确保你看到的星星是真实存在的。"

利兹大学商学院决策研究中心主任Peter Ayton说，虽然作者承认模型比现实生活中的决策简化，但它提供了"关于野心与成就之间关系发人深省的洞见"。"我们的野心会被非常微妙而多变的因素影响，"他说。"一项对美国马拉松跑者的研究显示，仅要求跑者在赛前设定一个目标，就使他们的表现优于未被要求设定目标的跑者。"这一优势相当于训练量增加13.5%，或对于一个42岁的跑者而言相当于年轻了九岁。

本文译自 theguardian，由 BALI 编辑发布。