北京
凌晨六點，鬧鐘響了第三遍。你盯著天花板，知道自己該去跑步，昨晚甚至把運動服擺在了床邊。但身體像被焊在床上，手指劃掉鬧鐘，翻身繼續睡。十分鐘后，愧疚感涌上來——又一次。
我們太熟悉這個劇本了。錯過目標、打破 streak、放棄那個"真心想做的事"，然后歸罪于自己：意志力不夠，自律太差，天生懶。但過去十年，我在研究和數千小時的教練對話里反復看到同一個模式——問題根本不在你，而在你運行的那套系統，從一開始就沒被設計成能產出你想要的結果。
有個常被歸于戴明的話：每個系統都被完美設計成它所得的結果。工廠如此，算法如此，你也如此。如果改變難以堅持，說明那一刻你的輸入沒對齊。你的算法運行了，產出了一個可預測的結果，只是不是你想要的那個。
大多數行為改變建議都在忽略個性化。它塞給你和別人一樣的劇本，從不檢查這些東西是否真的對得上你系統漏水的具體位置。我想幫你填補的，正是這個缺口——不是另一個萬能習慣公式，而是一種診斷你自己系統的方法。
主流行為模型把決策當成靜態輸入的產物。想象一項研究里一千人嘗試增加運動量，你給他們干預，平均來看活動量上升了。好！但放大到個體——有人改變很大，有人很小，有人紋絲不動，還有人反而動得更少。同樣的輸入，不同的輸出，平均數卻說有效。
這意味著平均數藏起了調節因素。博士后期間，我用一種叫多層建模的分析方法，能同時看到兩件事：第一，人與人之間有差異，這是大多數研究關注的；第二，同一個人也會因時間、地點、同行者、自身狀態而不同。你可能比伴侶平均更有動力散步，但比起自己的平均值，你每天的動力也在波動。睡眠、壓力、情緒、天氣、早餐時的對話，都在那個精確時刻喂進你的算法。
想想谷歌地圖怎么工作。它不只知道你的目的地，還知道你此刻在哪、每條路線的實時路況、當前條件下哪條最快。它不給所有人同樣的方向，而是根據你的起點、時機和障礙給出專屬路線。中途條件變了，它重新計算。那不是簡單程序，你也不是。你是一個個性化的、自適應的系統。
行為科學正在緩慢逼近一個真正的問題：哪種干預，對這個人，在這個情境，在這個時刻有效。
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