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稳定为4度。这实验很难吗？实际上，不算难。参与者任务简单，且可按自己的意愿随时干预，何况还能不停收到温度计随时间变动的数据记录。
在真实世界里，一个复杂系统很少有这么短的反应延迟，也很少给人们提供一个完整的时间序列数据去分析。另一个常见的错误源于系统内部的因子之间存在复杂关联。所以决策者找不到一个正确的着手方向，他们总是从一个目标跳到另一个目标，忘记了什么才是最重要的。
假如你现在就是一个城市的市长。这个城市叫greenvale，位于英国西北，有3700个居民，主要工业是手表制造、也有零售、银行、餐馆等。不过，地球上没这地儿，这个城市完全是计算机模拟出来的。dietrich请48个实验者担任市长，测试他们的执政能力和决策特点。市长任期10年，实现独裁统治。在游戏的设定中，市长有一个总的目标，就是提高市民对政府的满意度。这就象中国.政府总的目标是构建和谐社会一般。
这个目的又可以分解为许多具体的小目标：减少失业，扩大住房，改善福利、促进生产，提高收入、等等。管理一个小型城市就是管理一个连锁性的复杂系统，市长不可能只做一个事情，而且一个事情的行动对其他事情都要产生影响。
例如，如果你想扩大市民住房，这就要市政投入，市政投入需要加税，加税可能导致居民迁到其他城市，人口迁走导致消费趋冷，消费趋冷导致市政收入下降，市政收入下降又导致无钱扩大住房。
48个实验参与者有普通人也有经济学家或物理学家，市长们个个很忙的样子，但大多数都不成功，市民满意度直线下降。虽然每个人的执政理念差异悬殊，但有一项错误是最普遍的：盯错目标。
譬如在一个模拟游戏中，一个市长把自己放到移动到超市门口，问市民对政府有什么不满意的地方。有人抱怨老年人打电话不方便，有人抱怨公务员效率低，有人抱怨图书馆不好，等等。当这个随机性的问题清单占据市长大脑时，市长开始花费时间关注一些相对次要的问题，而忽视了真正重要的问题。
某一个参加实验的市长，在任内用掉不少时间测量老年人的走路速度和电话亭的关系，以求精准解决市民对打电话不满意的抱怨，但是这样的一些问题到底是不是当务之急呢？
在国内的一些官场小说中，我经常读到所谓的清官人物，他们做事方式就像是greenvale模拟游戏中的那些市长，根据问题的“明显性”来分配问题的“优先性”。
一个典型例子，也是我挺喜欢的小说《新星》中，写到李向南到古陵县作书记，上任一个月抓的几个大事都是解决“明显性”的问题：干部懒散、违章报销、积压冤情。侧重“明显性”问题的书记很容易被称作青天大老爷，但是管理一个复杂性系统，灭火队长式的书记也许是很不够的。
另一个典型现象是dietrich游戏的一个参与者，此人之前做过一些公益活动，有很多经验。在扮演市长时，他发现在校儿童面临不少困难，而这正是他熟悉领域，于是他自动的忽略了别的市政事情，专心埋头于学校问题。在学校里他成功的找到了问题班级，甚至追踪了具体的问题儿童。
这个市长实际上是根据自己的能力来选择问题的。这样做的后果也是非常值得注意的：他没有解决他“必须”解决的问题，而只是解决了他“知道”如何解决的问题。套用这个模式去观察政府官员，你也许能发现：政府的政策虽然纠正了一些弊端，但是往往这些弊端不是“优先的”和“必须的”问题，而凑巧只是“明显的”问题或是他们知道怎么解决。
不过，对于部分中国官员，人们必须降低要求：能纠正一些弊端，已经比什么都不做，要好了！
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