人类大多数的印象和想法都是从意识经验中得来的，而人们是感觉不到这一过程的。人的直觉是有缺陷的，对经验法则的依赖必然会导致人们判断时带有成见。

这本书，让人们更加理性地思考。

系统1和系统2这两个系统并不是真实存在的，它们只是作者杜撰出来的角色。它们不是标准意义上的实体，没有错综复杂的组成部分，也不是大脑中的某个固定的部分。

系统1的运行是无意识且快速的，不怎么费脑力，没有感觉，完全处于自主控制状态。

系统2将注意力转移到需要耗费脑力的大脑活动上来，例如复杂的运算。系统2的运算通常与行为、选择和专注等主观体验相关联。

系统1和系统2的分工是非常高效的：代价最小，效果最好。系统1会将问题简单化，尽可能解决，系统2是懒惰的，尽量不出手，但是当系统1遇到麻烦，系统2会出面解决。系统1还有个更大局限，它自主运行并且无法被关闭，因此直观思维导致的错误常常难以避免。即使对可能发生的错误有所察觉，也需要系统2进行强有力的调控和积极的运作才有可能避免。但生活中时刻保持警觉性并不是一件好事，系统2代替系统1进行日常抉择时总是耗时很长且非常低效。最好的解决办法就是妥协：学会区别常会出现重大错误的情景，在风险很高的时候，尽力避免这些错误。

瞳孔是人类思维的指示器，思考强度越大，瞳孔扩散的越开。（让瞳孔迅速扩散的游戏：拍子、数字、加N。）

大脑精确分工，在系统2高速运作的时候，它会选择性忽略次要的东西（看不见的猩猩的实验）。这种精细的分配模式是在人类漫长的进化过程中形成的，高度集中且快速的处理问题方式能提高生存效率。

“功多手熟”，说的就是付出很多的时间在一件事情上之后，随着熟练度的提高，你大脑中一些区域将不再参与其中，原本由系统2控制的行为，可以转交给系统1。（空出更多的带宽）

当发生任务转换以及提出时间限制的时候，系统2会倍感压力。

系统2有一个自然速度。散步时运算较为复杂的算术题会减慢散步速度甚至让人驻足思考，提高散步的速度也同样会降低思考的速度。大多数人保持连贯的思维或时不时积极思考都需要自我控制力，不断转换任务和提高大脑运转速度从本质上说会让人感到不快乐。人们总是尽量避开这种情况，这就是最省力法则。但并不是所有认知工作都令人厌恶，有时候这并不需要意志力的支撑。心理学家米哈里·契克森米哈称这种无须做出努力的状态为“心流”。一般情况下，我们做一件事情需要两种努力，一种是对任务的关注，另一种是要严格控制注意力。心流状态下，无须控制注意力，努力全部放在对任务的关注上。

又累又饿的保释官更可能否定保释申请：当人注意力分散时（如因饥饿或疲惫引起），会强迫自己再度集中注意力（自我控制），在这过程中会造成“自我损耗”，消耗大量糖原，导致误判（做出自私的决定）。

因为自信、直觉以及懒惰，人的系统2会屈服于系统1，这就是非理性的思考。（例子：球拍和球共1.10美元，球拍比球贵1美元，问球多少钱？很多人会马上回答是0.1美元）

高智商不能消除成见，要消除成见，还需要理性的能力。因为高智商带来的信心加强了系统1，系统2会较少运作，造成偏见。

启动效应（priming effect）是指由于之前受某一刺激的影响而使得之后对同一刺激的知觉和加工变得容易的心理现象。 如：当给人们呈现一个还没完成的草图，随着这个草图越来越完整，人们就越来越辨认出这张图画的是什么。之后，再给他们呈现其他还没完成的草图时，他们会更早辨认出这张图画的是什么；如果当给人们呈现一组汉字，假如里面含有”河“这个字，随后让他们写出部首是”氵“的字时，这些人回答”河“的几率会更大。

启动效应会影响人的思考路线，概念会影响行为，反之亦然。当一个人看到一些描述慢以及年老的词汇时，他会想到老人，随后，自身的动作也会慢下来，反之亦然。实验中，被要求不断点头的人去回答问题时，他们得出肯定答案的概率会增加。

老话讲“不管你怎么想的，都得心平气和”，将平和的心境贯彻到生活中。心平气和的想法让你的行为趋于平稳，平稳的行为反过来又增强平和的心境。

关于启动效应的一个实验：在办公室的茶水间每天贴上不同的画像，人们会在贴有眼睛的画像的天数中，更主动往“诚实盒”里面投钱（眼睛让人联想到监视，从而影响到行为）。在于一个专制国家中，到处挂着领袖的肖像不仅能向你传达“老大哥在看着你”，还会使你逐渐丧失自主的思考和独立的行为能力。

在生活中，启动效应更加类似于自我暗示，每天早上对自己微笑，这样做自己也的确感觉好多了。

你的直觉有可能只是错觉：当你看到一个早已见过的词语时，你会感到更加放松，由此产生熟悉感，这是记忆的一种错觉。广告效应就是为了让人们对商家的产品产生熟悉感然后购买。系统1让人产生熟悉感，系统2依靠系统1产生的熟悉感来做出正误的判断。想让人们相信谬误有个可靠的方法，那就是不断重复，因为人们很难对熟悉感和真相加以区别。权威机构和营销上都深谙这个事实。然而，心理学家发现，你不必完整地重复某件事情或者某个想法，即使直说一部分，人们也能相信你说的话。经常看到“鸡的体温”这个短语的人会更加容易相信“鸡的体温是40度”（或者其他别的数字如20，21，22等）这一说法。因为如果你记不清楚某个陈述的来源，也无法将其与自己知道的事物联系起来，这是你别无选择，只能跟着认知放松的感觉走了。

如何让他人信服：相似的信息，第一条更加容易让人信服；使用简单的语句；使用格言、成语，朗朗上口；

指的是重复能引发放松状态和令人舒心的熟悉感。但出现的事物快到你没有意识到你看到它们时，你还是会更加喜欢重复率高的事物。心理学家扎伊翁茨称，这种只要不断重复接触就能增加喜欢程度的现象，是一个极其重要的生理现象，可推及所有动物身上 ，想在危机四伏的环境中生存，动物本能会对陌生事物保持警惕，这样能增加生存几率。重复曝光增加理解度，若了解这个刺激物是无害的，最初的谨慎会渐渐消失。

创新与出众的记忆力有关（创新是极佳的联想记忆）。在认知放松（舒缓的音乐、正面的回忆、熟悉的安全感）的状态，人的联想能力的会加强，在系统1中，各种记忆会被调动，相互碰撞，产生的新想法就是创新。

第一次出现的事物给人带来意外，出现了数次之后，系统1会将事件“合理化”，导致人们产生因果性直觉，人们会将再次出现的事物认为是情理之中。这在办理案件的过程中经常发生。如民警的先入为主、主观臆断容易误导案件的侦查方向，如何有效地抑制系统1过分的“补全”功能，需要系统2的介入，这需要长时间的训练。

同样形状的图形，在字母的环境中容易被看成是字母，在数字环境中容易被看成是数字。如图形“B与13”。在不清晰的情况下，系统1会自行建立一个可能的情景。心理学家丹尼尔·吉尔伯特在《哈佛幸福课》上提到人类大脑产生信任的原因。他认为系统2的工作是不信任以及质疑，起着监督系统1决定的作用。但是，当人们劳累或是精力耗尽的时候，系统2更容易相信那些空洞却又说服力的信息，例如广告。而联想记忆的运作是导致“确认偏差”的原因之一。如果有人问你：“山姆友好吗”，人们会自然而然进入山姆友好的情景，然后寻找山姆友好的行为。就像别人问你：“海啸在今后30年内袭击加利福尼亚州的可能性有多大”，你脑中呈现的图像很可能是海啸，你会更容易高估出现灾难的可能性。

光环效应（爱屋及乌），注重第一印象，所以，顺序很重要。描述同一个人，先好到坏与先坏到好，给人的感觉是不一样的。记得每段时间单位会开所谓的民主生活会，有一次要求民警在生活会上逐个说一下各个领导的不足，一个小组十来个人，到后半段，基本上民警们的意见会受到前半段民警意见的影响，这也是光环效应。避免光环效应的有效方法是使信息来源相互独立，可以在开会讨论前，让与会的每个成员写下自己的意见，然后在会议上发表。而群体的智慧在于，不同观察者之间相互影响会减少样本量，从而消除误差（有人高估有人低估），进而影响估值的准确率。

片面的证据陈述对判断有着重大影响。只掌握一方证据的受试者比掌握双方证据的更自信。这是因为人们根据已有信息勾勒出的故事的连贯性增强了他们的自信心。（当你听到“小李是个出色的领导吗？他聪明又坚强···”你脑海中会马上闪过答案“当然是”，而不是去思考一个出色的领导需要的条件是什么。）

一个好故事重要的是信息的前后一致性，而不是其完整性。

眼见为实的理念有助于达成连贯性和认知放松状态，从而使我们相信某个陈述的真实性。这是我们能快速思考、快速决断的原因（很多时候，我们凭借经验平凑出的连贯情节与事实是无限接近的）。

同一信息的不同表达方式会激发人们不同的情感：“手术后一个月内存活率是90%”与“手术后一个月内死亡率是10%”；“我考试成绩提高了50%（由50分提高到75分）”与“我考试成绩提高了25分”；“销售额提高了300万”与“销售额提高了15%”（由2000万提高到2300万）。表达大数变化的时候用实际数字，表达小数变化时候使用百分比。

目标问题与启发性问题形影不离

对于有难度的问题，我们总是很难快速找到令人满意的答案，此时系统1就会找一个相关的更简单的问题来回答。有趣的是，人们在找替代的问题的时候，难以意识到两个问题之间是否有关联性。实验中，让学生按顺序回答下面两个问题：你最近觉得幸福吗？你上个月有多少次约会。结果显示，约会多少与幸福感无关联。然后另外一批学生再按顺序回到下面两个问题：你上个月有多少次约会，你最近幸福吗？结果显示，约会多的，幸福感会更高。这是因为，第一个实验中，幸福与否与约会产生的关联小，而第二问题中，因为约会产生的快乐感，直接强烈关联到了幸福感中。（当你提问一个问题的时候，想一下与其相关的启发性问题，可以或多或少引导回答者的思维）

系统1对“纯统计学”的数据是束手无措的。小数样本会让系统1盲目相信其可靠性，而很多时候，小样本比大样本产生极端结果的概率大。如：某城市癌症死亡率为20%，某村的则为0%。系统1会以为原因是农村生活压力小，环境好导致人们健康状态极好，而忽视了村庄人口基数本身就小，样本量不足。对于不善于质疑的系统1，它会夸大事物的连贯性以及相容性。例子：“电话访问中300名老人中有60%支持总统”——“老人中有60%支持总统”——“人群中有60%的人支持总统”——“这总统可信，选他”（这就是系统1面对小数时容易产生的偏见）。书中提到，在篮球场上，某运动员连续投中了几个球，这是人们会认为他进入了状态“zone”，于是其他球员会喜欢传球给他。作者认为，人们受到了小数法则的影响，从更大量的数据来看，球员的进球是随机的，不存在“zone”的说法。（这就与“心流”的说法相悖了。）

两种形式，一种是系统1的自主显示（启发效应）。例子：跟发仔和他女朋友喝茶，发仔说他女朋友是93年之前出生的，让我估计她的年龄，我估计大概就是93年左右的，而事实上他女朋友是95年的（系统1理解的方式就是尽量去相信内容的真实性，不善质疑，产生系统性误差）；另外一种是系统2 的刻意调整。例子：珠穆朗玛峰顶的沸点是多少？在思考的过程中，你知道峰顶的沸点肯定比100摄氏度低，于是你会刻意去调整。心理学家发现，当人的大脑能量耗尽时，调整的度会变小（离锚定数值越近），调整不足时软弱或懒惰的系统2 的一种失误。网上购物时锚定效应也无处不在，标价1000元的商品，打着限时特价250元，让你以为捡了大便宜；超市商品写着“限购”时的销售量比不限购时要高。在市场上讨价还价时也是，先发锚定影响重大。作者建议，如果你认为对方做出了无礼的提议，你就不应该提出同样无理的提议，因为两者之间有距离的话会是此后的商谈难以进行。你应该大吵大闹多门而出，让对方知道以这个数字为基准的话，谈判将难以继续。如何抵制商谈中锚定效应的影响：集中注意力激活系统2来寻找大脑中的记忆，作为第二个提议人应该讲注意力集中在对方能够接受的最高值。

我们脑中的世界并不是真实世界的准确反映

低概率的事件通过新闻等媒体报道（报道往往偏向新鲜和尖锐的事情）让人们高估该类事件的发生概率。并且，我们对事件发生概率的评估也会受到自己接触到这些信息时的个人情感有关系。情绪性启发就是替代的一种，即将简单问题（我对它感觉怎样）的答案代替困难问题的答案（我对它评价怎样）。如：怎么评价总统的政策？情绪性启发思路：政策让我每天上班不用再挤公交车，我心情好了。所以总统的政策是好的。

小概率的风险事件往往演变成公共危机

我们大脑解决小风险的能力有一个基本限度：要么忽视风险，要么过于重视，没有中间地带。恐怖袭击就是个例子，除了几次可怕的事件，比如“911”，恐怖袭击造成的死亡人数与其他死亡原因相比是非常小的。所以说恐怖主义是直接和系统1对话的。因此，在制定政策时，即便专家知道事实的真相，但是也不能忽略群众的恐惧情绪，政策制定者必须努力保护公众不受恐惧情绪的影响。

典型的形象左右着我们的判断，例如当你看见一个人在地铁上看报纸，你认为那种情况跟读报者更加吻合：她有博士学位；她没有大学文凭。典型性会让你偏向于相信她有博士学位。典型性启发两个错误点在于，一是人们喜爱预测低概率事件、二是对证据的质量不够敏感（例如他是否是有个合格的经理跟他是否坚强关系不大。）

用贝叶斯定理来约束直觉

一是以相对合理的基础比率对结果的可能性作出判断，二是质疑你对证据的分析。还是以在地铁上看到看报纸的人为例，基础比率：社会上拥有博士学位的人有多少，而这些博士生在地铁上的概率又有多少；证据的关联：看报纸就一定是博士生么？关联性有多大？（Anyway，贝叶斯定理现在还有很多人在研究，附上知乎的链接）

小瑕疵会影响整体，对于贵重的产品有些商家会附赠一个便宜点小礼物，这样的话，反倒会影响整套产品在顾客心目中的价值，同时也会降低吸引度。

当觉得其他人会给发生意外者提供援手，我们可能不会出手相助，别人的存在会削弱我们责任感。记得之前看过一篇心理学的文章，讲的也是类似的情况。当在人群中发现有人心脏病发，很可能没人出手相助；但如果你在登山途中遇到了意外，一两个路过的路人就很可能出手相助。一是因为路人与你处于相同的情景，他们更能感受到你的痛苦，二是没有其他人分担他们的责任。

所有表现都会回归平均值

表现与赞赏、呵斥、曝光率并无关系，前文提到的篮球运动员进入“心流”状态也是一样，从总体的数据情况来看，队员的表现总会回归平均值。所以我们在对一件事情做预测的时候，不能仅凭几次表现，而是应该参考该类事件的整体平均值。

如何更加恰当的进行直觉预测

1.先估测出平均绩点的平均值（提供基准线）。

2.根据你对证据的印象算出与之相匹配的平均绩点（你的直觉性思维）。

3.对你的证据和平均绩点的关联做出评估（使你的基准线靠向你的直觉性思维）。

4.如果关联度是0.3，则从估算出的平均绩点中抽出30%，放在与之匹配的平均绩点里。（尽管你最终做出的预测还是受到了直觉的影响，但这个影响已经小很多了。）

你无法重构过去的想法，如果一个事件果真发生了，人们就会夸大自己此前做出的预测的可能性；如果可能的事件并未发生，受试者就会错误地回忆说自己当初一直都认为此事发生的可能性不大。

作者通过两个例子对此说明。一个是通过让刚入伍的士兵参加活动观察他们在活动中的行为从而推测他们以后的发展方向，另一个是分析华尔街优秀投资公司的投资经理给顾客的意见对顾客收入的影响。通过跟踪发现，两个例子，两种因素前后是不相关的。一两次的活动行为并不能预测士兵后期的发展路线；顾客经理的分析其实不比猴子扔飞镖扔中受益股的概率要高。作者提出，主观自信与专业文化（技能错觉）为认知错觉提供了生存土壤，短期的未来尚可描述，但长期的则是无法预测的。知识最丰富的人往往最不可靠，原因是学到更多知识的人对自己的技能产生了一种无限放大的错觉，过于自信。（读到这一段的时候我就很想问下作者，你不是自打耳光么···）

直觉判断与公式运算的优劣

专家判断不可取的两个原因，一是在预测时，专家试图让自己显得聪明，在预测时会考虑加入其他的因素，从而降低正确性；二是在预测时，人们对复杂信息的最终判断很难达成一致，如果要求专家再做一次评估，他们通常会给出不同的答案。实验还发现，要提升预测的准确度，最终的结果应由公式给出，在低效的情况下尤其如此。（例如面试，面试官个人的喜好程度会降低准确性）作者在书中给出了面试人才的建议：面试前，先将一个岗位需要的先决条件列举出来，大概五六个（如技能熟练程度、个性稳重程度、可靠性等），这些条件应该相互独立，同时要保证你通过一个问题就能对几个条件进行评估。下一步就是为每个条件列出一些问题，并想好如何对其进行评估，分数为1----5分。你应该清楚最好与最坏的表现如何。同时为了避免光环效应，你必须在一定时间内完成某一特定信息的采集并对其进行打分。最后，即使你认为其他候选人更合适，你也要雇佣得分最高的人，这比依靠“我看到他深邃的眼神，我喜欢自己看到的一切”更加靠谱。这让我想起《未来简史》里面提到的一个场景，一个女孩问机器人她应该在两个男生之间选择哪一位，机器通过对女孩的长时间跟踪，了解女孩的一切生理数据，通过客观的数据，机器建议女生选择男生A，并告知女孩，通过它长期的观察，女孩直觉还是会选B。

过于乐观的计划随处可见，看轻或是忽略分布信息的普遍趋势可能是预测产生错误的主要原因。在预测时使用相似团队或先例的分布信息（“外部意见”），是避免规划谬误的有效方法之一。（他正在采纳内部意见，他应该忽略自己案例的情况，去看看其他案例是什么情况。）

“事前验尸”。当一个机构即将做出一个重要决策但是还没有正式下达决议时，让大家一起思考：我们的决策结果惨败，大家想一下导致惨败的原因是什么。“事前验尸”的两个优点：扼制决策制定好之前成员可能会受到的集体思维的影响；激发聪明的员工的想象力，并将它们的想法引导到最需要它们的方向。马云就很经常引导员工“事前验尸”。

人们对亏损的反应比对盈余的反应大得多。

1、“二鸟在林，不如一鸟在手”，确定效应，落袋为安；

2、在确定损失与赌一把之间，很多人会选择赌一把，反射效应；

3、白捡100元的快乐，难以抵消丢失100元的痛，损失规避；

4、中彩票心理，迷恋小概率事件（大奖、恐怖袭击）。

5、多数人对得失的判断往往根据参考系决定，参照依赖。

他不在意自己能得到两个职位中的哪一个，但公告发布一天之后，他就不想再换了，这就是禀赋效应。

1、令拥有者改变对拥有物的看法，如厌恶、看清等。

2、正确提问：“拥有物是不是你真正想要的？”

4、改变“参照点”，花钱购买不一定就是损失（贫穷者常有的心态）。

卡尼曼先生的这本著作里提到了多有趣的实验，不少结论是建立在众多的实验结果之上。严谨地看，有些结论，只能是暂时性的，因为实验终归实验，不可能将现象穷尽，所以得出的结论会有瑕疵以及局限性。

《思考快与慢》可以归类为心理学类的书籍，人类心理的研究历史从佛洛依德时代到现代，不过百来年，很多心理学上的学术研究以及心理学家的推测，甚至可以说是盲人摸象，各持己见，各有特色。而卡尼曼先生的理论较他者更容易被接受。

整本书，我是带着辩证的眼光去看完的。作者提出系统1以及系统2的概念，目的就是让人学会质疑，善于提问。所以，我们带着这样的态度去看这本书，去质疑作者的观点，避开卡尼曼先生在心理学领域的成就所产生的光环效应，更好的去吸收书本的内容，我相信这也是作者喜闻乐见的。

最后谈谈读完的收获：1、认识到自身思考的误区以及局限性。2、如何避免偏见。3、对社会现象背后心理学层面的思考。3、如何更加幸福地工作、生活。

小谈生活中有趣的数学概率现象

一、概率学科起源与发展

关于概率的应用与研究很早就有，

但真正正式关于随机现象

世纪之后，当时保险业已经蓬勃发展

保险公司要承担很大的不确定性风险，

的计算方法指导保险风险计算，这新方法的渴望却因为

末大规模赌博现象的出现而得到解决。

法国数学家帕斯卡和费马

系统分析了赌徒朋友提出的

问题，并在讨论中形成了概

荷兰数学家惠更斯在听闻他

们的讨论过程后整理出版了一本书《赌博中的计算》

，棣莫弗最早使用正态曲线，拉格朗日提出

年拉普拉斯总结之前概率论的众多论述

发表了《概率的解析理论》

，将古典概率论和数学强有力的结合

在一起，并做了很多数学证明，并在书中讨论了概率在保险业、

度量衡甚至法律等方面的应用，

二、概率统计中的一些常用概念

小概率事件一般就是指发生概率很小的事件，

中小概率有不同的标准，

一般根据事件的重要程度多采用

我曾在昆明同一家沃尔玛捡到同一个孩子两次。

第一次是正推着购物车悠闲地散步，一个小手手突然扯了扯我的衣服，一看，原来是一个大概两岁多的卷发小女孩，一双大大的眼睛含着两泡泪水。

我很奇怪，怎么会被这么一个小公主盯上，左右一看，小姑娘身边没有人，也没人往这边看。

我就蹲下来问她：“小朋友，你怎么一个人呀？你爸爸妈妈呢？”

“妈妈不见了～妈妈不见了～”小公主带着哭音，那两泡眼泪也流了下来。

心疼得我赶紧拍拍她哄哄她，“不怕不怕，我们去找妈妈去！”

我牵着孩子的小手手，先找到一个超市工作人员，告诉她这个孩子走失了，麻烦超市广播帮忙找一下这娃的家长。

小姑娘紧紧抓住我的手，不肯跟促销员去广播站，我只好带着她四处寻找她妈妈。

找妈妈的广播都播了几遍了，还是没有人发出认领孩子的讯息，我逛的都要准备直接报警了，突然小姑娘挣开我的手，向前方跑去。

我也赶紧跟上，边叫“慢点慢点，小心摔跤！”

小姑娘跑到一个和她长得很像一样有一头卷发的女性面前停了下来，抱住了她的腿。

我走近才发现，是一对夫妻，两人亲密地挽在一起选购商品，眼中只有彼此的样子。

只是两个人仿佛都忘了自己还有一个女儿，压根没发现自己的女儿已经走失小半会了。

我跟她解释他们的孩子走丢了，找到我要我帮她找爸爸妈妈。

他俩一直用怀疑的目光看着我，尤其是那个母亲，眼中还有明显的敌意和提防，好像我是拐骗孩子的坏人。

我想了想，把提醒他们看好孩子的话咽了下去，礼貌的笑了笑，跟小朋友说了一声“拜拜”，就走了。

可惜小朋友一直抱着她妈妈，没看我。

我跟赶过来的商场工作人员笑着示意了一下，表示孩子找到了爸爸妈妈。

商场工作人员过去和孩子的父母交涉什么。既然孩子找到了她父母，我就直接离开了。

差不多过了不到一周的时间，我在超市又遇到了这个小姑娘，这次没有哭，轻车熟路地又拉住了我，我哭笑一下，摸摸她小卷毛头，说：“又跟爸爸妈妈走丢啦？不怕不怕啊，阿姨带你去找啊！”

“不过以后要注意啦，要紧紧抓住爸爸妈妈的手或者衣服，或者就乖乖坐在购物车里。要不然，走丢后遇到坏人就再也找不到爸爸妈妈了，知道吗？”我蹲下去叮嘱她一番后，牵着她四处寻找那对爱情甜蜜但粗心大意的夫妻。

很快就看到了跟小姑娘同款的卷发——这次这对夫妻终于先发现孩子丢了，也在寻找娃。

我没有走过去，直接给孩子指了指她爸妈的方向，孩子就自己跑过去了。

夫妻俩看到孩子后，立刻开始教训孩子，让她不要在乱跑……

看到孩子找到了她父母，我就再次离开了。

再后来，在网上看到那些摆拍的“夫妻是真爱，孩子只是意外”的视频，夫妻俩在外面逛街时两人只顾搂搂抱抱，把孩子丢在一旁看都不看一眼，我就莫名反感。

郑重告诫某些营销号：以上事件是本人亲身经历的小概率真实事件，未经本人允许，请勿再复制粘贴或者翻拍成视频！