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我看到最近芝加哥大学和哥伦比亚大学的两位经济学家，亚历克斯·弗兰克尔 (Alex Frankel)和纳文·卡蒂克(Navin Kartik)，发表了一篇论文，专门研究这种不完美的信号系统。
研究者把这种带有刷题或者搞搜索引擎优化成分的信号，称之为“混杂信息”(Muddled Information)。
然后他们把混杂信息分解成两个部分。一部分称为“自然行动”(natural action)，代表自然能力；一部分则是“比赛能力”(gaming ability)，代表刷分的水平。
弗兰克尔和卡蒂克这项研究使用纯数学理论分析的方法，推导了刷分行为的一些性质。这些性质都很直观，我们一想就明白。
如果一个项目的竞争水平很低，并不激烈，人们表现出来的就是自然能力。比如让一个从来没受过系统乐器训练的孩子弹琴，如果他一上手很快就弹得不错，你只能承认这是天赋。再比如几十年前刚刚恢复高考的时候，根本就没有什么“模拟真题”可以刷，考生们就没经历过什么专门的考试训练，那么考出来的成绩就很接近自然能力。
随着竞争越来越激烈，人们越来越意识到这个考核指标的重要性，就开始刷分了。这时候的信号就变成了混杂信息，而且其中刷分水平所占的比重越来越大。这就是现代社会几乎所有热门考核指标都面临的局面。
如果所有人的刷分水平都一样，那无非就是个囚徒困境，现在大家都多费点劲，但是信号质量还是一样的。这就如同在体育场看比赛，原本大家都坐着看得也很清楚，有的人非得站起来看，结果大家不得不都站着，可是视野范围还是那么大。
但问题就在于刷分常常是不公平的。有的人其实水平一般但是特别善于考试，有的人钱多可以请最好的老师专门帮他准备考试，有的边远地区的孩子看不到那么多考试资料，有的网站没钱搞搜索引擎优化。
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