劣势一：信息不对称，学习不系统。
 
信息不对称（asymmetric information）指交易中的各人拥有的信息不同（定义来源于百度百科）。应用在留学申请上，就是指DIY学生（尤其是外国学生）对于大学的信息很大概率只处于一个“一知半解”的等级上。知道这学校很好，知道它某学院的全美排名，知道它一年学费几何……却搞不清教授的专业方向+研究兴趣，不懂去看同一年竞争者资料，甚至不了解自己的喜好和天赋是不是与学校和学院匹配。而反过来，学校却可以获得所有申请者的详细资料：学业成绩，课外活动，家庭关系，写作样本…… 这两者相比较，很容易就能看出学校会占据信息上的绝对优势——学校挑选它的学生，而学生只能广撒网多申请（一所学校申请费在70-200刀不等，还不算认证学历的费用。钱啊！），然后被动的等待挑选。
 
你也许会说：“我会到网络上，论坛上去问啊？”
 
如今很多留学论坛都会聚集着给选校和定位的“前辈”，学生把自己的成绩和背景发布上去以后，这些“前辈”“大牛”就会回帖发一个1-20,20-50，50-100一类的定位。还有的更聪明的学生会查看网络上，论坛上已有的成功案例，与自己对比，大体定出一套选校方案来。
 
“对啊对啊，这不是很好么？我还能知道哪些是牛校，哪些是水校（指很好录取的学校），哪些专业好~”
 
这就是我想谈的第一点劣势的后半句：学习不系统。
 
请我们的读者想一想，网上的“大牛”有可能是什么职业？
 
“恩……应该也是学生吧，是申请成功的学生。”
 
是的，会有些自己成功申请到（名）校的学生在网络上回答问题，给别人出主意。可是这样的回复信息：
 

1. 只应用于某校/某学院/某专业在某一个时间段
2. 只应用于该学生本人
3. 该学生很可能不会把自己的完整背景暴露在网络上

 
简单来说，“前辈”的经验分享很可能只是她/他自己的一个个例描述，不能够应用于所有人。
 
“可是，很多人都这样成功的选到学校，成功飞跃了啊？” 你还是有点怀疑。
 
是时候聊一点统计学知识了。我的朋友，你来想象一下，在各大论坛（媒体）讨论成功留学的人们，是一群怎样的人群呢？
 
“额……是……是成功留学的人群啊？”
 
很对。与“报喜不报忧”这句话类似，网上的成功案例自然会受到更多“已经成功”的学子追捧。而听从大牛定位选校之后申请失败的人，则很有可能不再回到原来的论坛上发言了。就像我们淘宝买了东西，如果好，可能会开心的给个好评。如果很一般，可能我们也不太愿意重新上线去写一个抱怨了（除非是差的要命）。根据不完整的数据得出一个不准确的结论（只看论坛上成功者的帖子，得出一个选校的结论），这种现象非常常见…… 统计学家叫它“selection bias”，选择偏见。




下集预告：

如何克服劣势一？
大数据的正确用法；每天学点统计学

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