研究者创业的第一课，你本来就会 Lean Startup
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研究者去创业，手里其实握着一张很多创业者没有的牌。
前两天刷到一条帖子，说在公司里，受过充分科研训练的人和没受过的人，看问题的角度、做事的习惯差别不小。作者拿博士和硕士举例，博士做事多考虑可行性和长期价值，硕士更倾向短平快，更关注眼前的收益。最后补了一句，这里说的博士硕士，指的是科研训练的多少，硕士只要训练够了，也算前一类。
我第一反应是，这不就是 Lean Startup 吗。
Eric Ries 2011 年出了一本书，叫 The Lean Startup，中文叫《精益创业》。核心其实就几件事。先把你的想法拆成几个信念假设（leap-of-faith assumptions），也就是那些一旦错了、整个生意就不成立的前提。最要紧的有两个，一个是价值假设，用户用了以后真的觉得有用吗；一个是增长假设，新用户会怎么找到这个产品。然后用最小的成本去做实验，这个最小的东西叫 MVP（minimum viable product，最小可行产品）。做完看数据，学到东西，再决定是坚持还是转向。这个循环叫 Build-Measure-Learn，做出来，测一下，学到东西。
你想想看，把这几个词换一下。
提出假设，设计实验，分析结果，修改方向。
这就是每个研究者每天在干的事。Ries 自己在书里写得很直白，一个真正的实验要遵循科学方法，从一个清楚的假设出发，对会发生什么做出预测，再拿真实数据去检验。他管这样学到的东西叫 validated learning，经过验证的学习。
所以我一直觉得，研究者做创业者，是带着特权进场的。Lean Startup 对很多创业者来说是一套要专门去学、刻意去练的方法，对研究者来说，是母语。
这个特权具体在哪？我自己想了一下，至少三件事。
第一，习惯先问值不值得做。做过研究的人，都被导师或者审稿人问过 so what，你做这个到底有什么意义。被问多了，动手之前自己就会先问一遍。
第二，对失败的实验不慌。实验室里，十个想法九个不 work，太正常了。负结果也是结果，它告诉你下一步不该往哪走。很多人第一次创业，一个功能没人用，就开始怀疑人生。研究者更自然的反应是，那我从这里学到了什么。
第三，会把问题写成可以被证伪的样子。我觉得用户会喜欢，这句话没法检验。能检验的是提前定好一条线，如果找来的目标用户里，愿意付钱的少于某个比例，这个方向就算错。标准在动手之前定，不在看到结果之后改。
但这也是我想说的第一课里最要紧的部分。
特权不等于会用。
研究者最容易犯的错，是把验证的力气全花在技术假设上。模型能不能跑通，准确率能不能再高两个点，这些问题研究者很擅长，也很舒服。可是 Lean Startup 里最先要验证的，是价值假设，有没有人真的需要。这个问题在实验室里回答不了，得出门去跟用户聊。Lean Startup 的前身是 Steve Blank 的客户开发方法（customer development），他有句话特别有名，get out of the building，走出办公室。
坦率的讲，研究者对 benchmark 太熟了，对用户太生了。
还有一点我不太同意原帖。原帖的意思好像是，想得多比做得快高级。其实 Lean Startup 恰恰主张短平快，它反对的是闷头想很久、一次憋个大的出来。区别在于，每一次快，都冲着一个具体的假设去，做完能学到东西。没有问题的短平快，做完只拿到眼前的收益。带着问题的短平快，就算失败了，也知道下一步往哪走。
所以学位拉不开差距，想得多还是做得快也拉不开。拉开差距的，是动手之前心里有没有一个可以被证伪的问题。原帖最后那句我很同意，看的是训练。
研究者创业的第一课，其实就一句话。
你本来就会做实验，只是要把实验对象从数据换成人。
那张牌是真的。打在用户身上，它才算数。