面對隨機萬變的未知，
一切都有可能發生，請做好萬全的準備。
當遇到「千金難買早知道」的黑天鵝事件時，
人們究竟應該如何思考和因應，
才能不再怨嘆「萬般無奈想不到」？
在講求通則和常規的商業世界，發生無法預測的隨機事件時，人們往往說：「那只是例外。」卻忽略其實早已有跡可循。
「以為不可能的事情卻發生了」，這些發生機率低的事件往往造成極為嚴重的影響，不僅打破常識，也完全顛覆由數字或大數據（big data）歸納的結論，成為人們口中的「黑天鵝」。然而，人們究竟能從中學到什麼？
本書從質化資料分析（qualitative data analysis）著手，作者井上達彥從美國管理學會（AOM，Academy of Management）發行的學術刊物《美國管理學會期刊》（AMJ，Academy of Management Journal），精選五則以質化分析進行的個案研究（case study），並且獲得「年度最佳論文獎」的案例，探究商業世界裡「黑天鵝事件」的成因、發生過程以及啟示。
本書案例包括：好萊塢製片人如何判斷眼前的編劇能夠寫出賣座的劇本；購併的買賣雙方為什麼互不信任，以及紙本媒體如何成功轉型等。
這些個案研究，不僅有助於我們應用在選才用人、制定策略和組織變革等領域，也能從中類推各種現象之間的因果和脈絡，以及從訪談、觀察與分析中進行比對與推論，或是從資料與訪談中找出結論。
透過前例極少的異常和例外個案，幫助人們學習面對隨機萬變的未知事件時如何思考，進而掌握「事出必有因」的背景，磨練面對未知事件的敏感度，就是「黑天鵝」給人們最珍貴的啟發。
★本書為《深度思考的力量》改版★
◎【推薦序】一窺個案研究方法的奧秘
文╱司徒達賢
本書作者井上達彥教授在本書中，藉著解析一系列高水準的學術論文，為讀者介紹在質性研究方法中極為重要的「個案研究方法」（case study）之內涵、價值、思維方式與進行研究的程序。
這些做為範例的學術論文，都是《美國管理學會期刊》（AMJ，Academy of Management Journal），歷年來以個案研究方法進行且被選為最佳論文的作品，極具代表性與啟發性。在本書作者設計之下，每一篇分別介紹若干項個案研究方法的重要觀念，並由淺入深地逐篇解說此一研究方法在運作上的技巧與各種獲致結論的推論過程。
本書所談的個案研究方法與商管學院中使用的「個案教學法」（case method）並不相同，個案研究方法是藉由深入分析實際現象找出過去未知的影響因素或因果關係；個案教學法則是利用現成的個案教材，在教師持續引導與啟發下，以培養學生「聽說讀想」，以及活學活用現有知識的能力。兩者不同卻有關聯，其間關係將在本文最後進一步說明。
學術研究：量化與質性
許多學術領域中，學術研究的目的是在「尋找真理」。我個人認為在社會科學或至少在「企業管理」領域中，學術研究的目的未必需要如此崇高，從事研究的主要目的應該是希望充實我們解決實際問題的實用知識，包括與經營管理有關的各種人與事運作的道理、各種現象之間的因果關係、影響因素，以及影響各種因果關係方向與強度背後的原因。
在企業管理領域中（其他社會科學也應該差不多），研究方法大致可分為量化研究與質性研究。在論文發表數量方面，量化研究肯定是主流。量化研究主要是以問卷調查、資料庫，甚至大數據為基礎，利用高深的數理統計方法來尋找變項與變項之間在統計上的關聯，並進而推論各種現象之間互動關係的「通則」。掌握大量數據資料且有能力運用高深的統計方法，是進行高水準量化研究的先決條件。量化研究有相對標準化的研究程序，完全「根據資料講話」，只要新增的變項合理且有若干統計上的解釋力，在學術期刊或學位考試的評審過程中就不易遭受太多挑剔，因此大部分學者自然比較偏好量化研究。
質性研究方法繁多，每一種方法的進行程序也未必標準化。歷史研究、文獻研究、現場觀察（如觀察消費行為或員工互動）都屬於質性研究。本書所介紹的個案研究方法，當然也是其中十分重要的一項。在個案研究方法中，所謂個案是指在某些特定歷史個體或組織中發生的現象，研究者從多重個案的訪談、觀察與分析中進行比對與推論，有時也可以僅分析單一個案資料來獲致結論。
個案研究方法目的不在尋找「通則」，而主要是在研究「例外」。亦即是有些現象在常識中似乎不可能發生，但卻發生了，表示極可能存在著造成此一差異更深層的原因，這些因為「稀有」而值得深入研究的現象，本書作者稱之為黑天鵝現象，也是本書原文書名的由來（編按：本書日文原名『ブラックスワンの経営学』直譯為《黑天鵝管理學》）。個案研究方法經由訪問與觀察事件發生的過程，尋找產生此一例外結果，或造成差異的潛藏原因。由於此一潛藏原因通常並不存在; &# 2 6 0 4 4 ; &# 2 5 1 0 5 ; &# 2 0 4 9 7 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 4 1 2 0 ; &# 3 5 6 7 2 ; &# 2 5 1 1 0 ; &# 2 9 6 9 4 ; &# 2 6 3 7 7 ; &# 2 3 4 1 6 ; &# 2 9 7 0 2 ; &# 2 0 0 1 3 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 2 2 4 0 ; &# 2 7 4 9 2 ; &# 3 6 8 9 0 ; &# 2 4 1 2 0 ; &# 2 0 0 0 6 ; &# 2 6 4 1 0 ; &# 2 1 0 1 5 ; &# 2 2 3 1 2 ; &# 3 7 3 2 7 ; &# 2 1 2 7 0 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 1 8 3 9 ; &# 2 1 3 6 7 ; &# 3 8 9 8 8 ; &# 3 0 4 4 6 ; &# 3 5 0 4 1 ; &# 1 2 2 9 0 ; &# 2 6 1 3 1 ; &# 3 5 3 2 8 ; &# 2 0 0 4 3 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 8 9 6 1 ; &# 3 5 5 4 2 ; &# 2 7 1 7 1 ; &# 2 6 4 1 2 ; &# 2 0 8 7 7 ; &# 2 2 8 2 3 ; &# 1 2 2 8 9 ; &# 2 5 2 7 7 ; &# 2 7 1 7 1 ; &# 2 6 0 4 1 ; &# 2 7 8 6 1 ; &# 2 0 8 7 7 ; &# 2 2 1 9 6 ; &# 3 5 6 4 1 ; &# 1 2 2 8 9 ; &# 3 2 1 1 3 ; &# 3 5 3 3 6 ; &# 2 5 2 1 6 ; &# 2 4 0 3 9 ; &# 2 0 8 7 7 ; &# 3 5 0 7 9 ; &# 3 8 6 2 0 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 3 7 3 2 7 ; &# 2 1 2 7 0 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 2 0 0 6 3 ; &# 1 9 9 8 1 ; &# 2 3 4 8 1 ; &# 2 6 1 3 1 ; &# 3 0 3 3 2 ; &# 2 9 6 9 4 ; &# 3 6 8 8 9 ; &# 2 0 1 2 3 ; &# 3 6 9 4 2 ; &# 2 1 4 3 5 ; &# 2 4 4 7 8 ; &# 2 6 4 1 0 ; &# 2 6 0 0 9 ; &# 2 1 0 4 0 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 4 4 3 3 ; &# 3 8 9 1 1 ; &# 2 2 2 4 0 ; &# 3 2 0 3 2 ; &# 1 2 2 9 0 ; &# 2 0 2 2 5 ; &# 3 1 6 4 9 ; &# 2 3 4 1 6 ; &# 2 9 7 0 2 ; &# 1 9 9 7 8 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 1 1 0 9 ; &# 2 6 0 3 2 ; &# 3 5 2 1 1 ; &# 3 5 2 9 9 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 0 0 2 7 ; &# 3 5 2 0 1 ; &# 3 7 1 1 7 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 2 0 3 5 8 ; &# 3 3 2 5 8 ; &# 3 6 0 7 4 ; &# 2 4 6 1 5 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 3 2 0 8 0 ; &# 2 6 5 2 4 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 5 0 3 3 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 2 4 8 4 7 ; &# 2 6 0 0 9 ; &# 2 0 0 1 3 ; &# 2 0 1 0 7 ; &# 1 2 2 9 0 ; b r / > &# 3 1 7 7 7 ; &# 3 5 3 2 8 ; &# 2 0 0 4 3 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 3 7 3 2 7 ; &# 2 1 2 7 0 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 2 5 5 0 6 ; &# 3 5 3 4 2 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 3 5 5 0 4 ; &# 6 5 2 8 8 ; &# 1 1 9 ; &# 1 0 4 ; &# 1 1 1 ; &# 6 5 2 8 9 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 2 0 3 0 9 ; &# 2 6 1 7 8 ; &# 6 5 2 8 8 ; &# 1 1 9 ; &# 1 0 4 ; &# 1 0 1 ; &# 1 1 0 ; &# 6 5 2 8 9 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 2 0 3 0 9 ; &# 3 4 3 8 9 ; &# 6 5 2 8 8 ; &# 1 1 9 ; &# 1 0 4 ; &# 1 0 1 ; &# 1 1 4 ; &# 1 0 1 ; &# 6 5 2 8 9 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 0 1
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在講求通則和常規的商業世界，發生無法預測的隨機事件時，人們往往說：「那只是例外。」卻忽略其實早已有跡可循。
「以為不可能的事情卻發生了」，這些發生機率低的事件往往造成極為嚴重的影響，不僅打破常識，也完全顛覆由數字或大數據（big data）歸納的結論，成為人們口中的「黑天鵝」。然而，人們究竟能從中學到什麼？
本書從質化資料分析（qualitative data analysis）著手，作者井上達彥從美國管理學會（AOM，Academy of Management）發行的學術刊物《美國管理學會期刊》（AMJ，Academy of Management Journal），精選五則以質化分析進行的個案研究（case study），並且獲得「年度最佳論文獎」的案例，探究商業世界裡「黑天鵝事件」的成因、發生過程以及啟示。
本書案例包括：好萊塢製片人如何判斷眼前的編劇能夠寫出賣座的劇本；購併的買賣雙方為什麼互不信任，以及紙本媒體如何成功轉型等。
這些個案研究，不僅有助於我們應用在選才用人、制定策略和組織變革等領域，也能從中類推各種現象之間的因果和脈絡，以及從訪談、觀察與分析中進行比對與推論，或是從資料與訪談中找出結論。
透過前例極少的異常和例外個案，幫助人們學習面對隨機萬變的未知事件時如何思考，進而掌握「事出必有因」的背景，磨練面對未知事件的敏感度，就是「黑天鵝」給人們最珍貴的啟發。
★本書為《深度思考的力量》改版★
◎【推薦序】一窺個案研究方法的奧秘
文╱司徒達賢
本書作者井上達彥教授在本書中，藉著解析一系列高水準的學術論文，為讀者介紹在質性研究方法中極為重要的「個案研究方法」（case study）之內涵、價值、思維方式與進行研究的程序。
這些做為範例的學術論文，都是《美國管理學會期刊》（AMJ，Academy of Management Journal），歷年來以個案研究方法進行且被選為最佳論文的作品，極具代表性與啟發性。在本書作者設計之下，每一篇分別介紹若干項個案研究方法的重要觀念，並由淺入深地逐篇解說此一研究方法在運作上的技巧與各種獲致結論的推論過程。
本書所談的個案研究方法與商管學院中使用的「個案教學法」（case method）並不相同，個案研究方法是藉由深入分析實際現象找出過去未知的影響因素或因果關係；個案教學法則是利用現成的個案教材，在教師持續引導與啟發下，以培養學生「聽說讀想」，以及活學活用現有知識的能力。兩者不同卻有關聯，其間關係將在本文最後進一步說明。
學術研究：量化與質性
許多學術領域中，學術研究的目的是在「尋找真理」。我個人認為在社會科學或至少在「企業管理」領域中，學術研究的目的未必需要如此崇高，從事研究的主要目的應該是希望充實我們解決實際問題的實用知識，包括與經營管理有關的各種人與事運作的道理、各種現象之間的因果關係、影響因素，以及影響各種因果關係方向與強度背後的原因。
在企業管理領域中（其他社會科學也應該差不多），研究方法大致可分為量化研究與質性研究。在論文發表數量方面，量化研究肯定是主流。量化研究主要是以問卷調查、資料庫，甚至大數據為基礎，利用高深的數理統計方法來尋找變項與變項之間在統計上的關聯，並進而推論各種現象之間互動關係的「通則」。掌握大量數據資料且有能力運用高深的統計方法，是進行高水準量化研究的先決條件。量化研究有相對標準化的研究程序，完全「根據資料講話」，只要新增的變項合理且有若干統計上的解釋力，在學術期刊或學位考試的評審過程中就不易遭受太多挑剔，因此大部分學者自然比較偏好量化研究。
質性研究方法繁多，每一種方法的進行程序也未必標準化。歷史研究、文獻研究、現場觀察（如觀察消費行為或員工互動）都屬於質性研究。本書所介紹的個案研究方法，當然也是其中十分重要的一項。在個案研究方法中，所謂個案是指在某些特定歷史個體或組織中發生的現象，研究者從多重個案的訪談、觀察與分析中進行比對與推論，有時也可以僅分析單一個案資料來獲致結論。
個案研究方法目的不在尋找「通則」，而主要是在研究「例外」。亦即是有些現象在常識中似乎不可能發生，但卻發生了，表示極可能存在著造成此一差異更深層的原因，這些因為「稀有」而值得深入研究的現象，本書作者稱之為黑天鵝現象，也是本書原文書名的由來（編按：本書日文原名『ブラックスワンの経営学』直譯為《黑天鵝管理學》）。個案研究方法經由訪問與觀察事件發生的過程，尋找產生此一例外結果，或造成差異的潛藏原因。由於此一潛藏原因通常並不存在; &# 2 6 0 4 4 ; &# 2 5 1 0 5 ; &# 2 0 4 9 7 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 4 1 2 0 ; &# 3 5 6 7 2 ; &# 2 5 1 1 0 ; &# 2 9 6 9 4 ; &# 2 6 3 7 7 ; &# 2 3 4 1 6 ; &# 2 9 7 0 2 ; &# 2 0 0 1 3 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 2 2 4 0 ; &# 2 7 4 9 2 ; &# 3 6 8 9 0 ; &# 2 4 1 2 0 ; &# 2 0 0 0 6 ; &# 2 6 4 1 0 ; &# 2 1 0 1 5 ; &# 2 2 3 1 2 ; &# 3 7 3 2 7 ; &# 2 1 2 7 0 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 1 8 3 9 ; &# 2 1 3 6 7 ; &# 3 8 9 8 8 ; &# 3 0 4 4 6 ; &# 3 5 0 4 1 ; &# 1 2 2 9 0 ; &# 2 6 1 3 1 ; &# 3 5 3 2 8 ; &# 2 0 0 4 3 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 8 9 6 1 ; &# 3 5 5 4 2 ; &# 2 7 1 7 1 ; &# 2 6 4 1 2 ; &# 2 0 8 7 7 ; &# 2 2 8 2 3 ; &# 1 2 2 8 9 ; &# 2 5 2 7 7 ; &# 2 7 1 7 1 ; &# 2 6 0 4 1 ; &# 2 7 8 6 1 ; &# 2 0 8 7 7 ; &# 2 2 1 9 6 ; &# 3 5 6 4 1 ; &# 1 2 2 8 9 ; &# 3 2 1 1 3 ; &# 3 5 3 3 6 ; &# 2 5 2 1 6 ; &# 2 4 0 3 9 ; &# 2 0 8 7 7 ; &# 3 5 0 7 9 ; &# 3 8 6 2 0 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 3 7 3 2 7 ; &# 2 1 2 7 0 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 2 0 0 6 3 ; &# 1 9 9 8 1 ; &# 2 3 4 8 1 ; &# 2 6 1 3 1 ; &# 3 0 3 3 2 ; &# 2 9 6 9 4 ; &# 3 6 8 8 9 ; &# 2 0 1 2 3 ; &# 3 6 9 4 2 ; &# 2 1 4 3 5 ; &# 2 4 4 7 8 ; &# 2 6 4 1 0 ; &# 2 6 0 0 9 ; &# 2 1 0 4 0 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 4 4 3 3 ; &# 3 8 9 1 1 ; &# 2 2 2 4 0 ; &# 3 2 0 3 2 ; &# 1 2 2 9 0 ; &# 2 0 2 2 5 ; &# 3 1 6 4 9 ; &# 2 3 4 1 6 ; &# 2 9 7 0 2 ; &# 1 9 9 7 8 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 1 1 0 9 ; &# 2 6 0 3 2 ; &# 3 5 2 1 1 ; &# 3 5 2 9 9 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 0 0 2 7 ; &# 3 5 2 0 1 ; &# 3 7 1 1 7 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 2 0 3 5 8 ; &# 3 3 2 5 8 ; &# 3 6 0 7 4 ; &# 2 4 6 1 5 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 3 2 0 8 0 ; &# 2 6 5 2 4 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 5 0 3 3 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 2 4 8 4 7 ; &# 2 6 0 0 9 ; &# 2 0 0 1 3 ; &# 2 0 1 0 7 ; &# 1 2 2 9 0 ; b r / > &# 3 1 7 7 7 ; &# 3 5 3 2 8 ; &# 2 0 0 4 3 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 3 7 3 2 7 ; &# 2 1 2 7 0 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 2 5 5 0 6 ; &# 3 5 3 4 2 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 3 5 5 0 4 ; &# 6 5 2 8 8 ; &# 1 1 9 ; &# 1 0 4 ; &# 1 1 1 ; &# 6 5 2 8 9 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 2 0 3 0 9 ; &# 2 6 1 7 8 ; &# 6 5 2 8 8 ; &# 1 1 9 ; &# 1 0 4 ; &# 1 0 1 ; &# 1 1 0 ; &# 6 5 2 8 9 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 2 0 3 0 9 ; &# 3 4 3 8 9 ; &# 6 5 2 8 8 ; &# 1 1 9 ; &# 1 0 4 ; &# 1 0 1 ; &# 1 1 4 ; &# 1 0 1 ; &# 6 5 2 8 9 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 0 1