另一個類似的過程則反此道而行。不只我們在挑願意約會的對象，我們也是別人挑選的對象。除非你是獲獎無數的創作型歌手約翰．傳奇（John Legend），否則一定有人捨你不選。這麼一來，你可能的約會對象中又要去掉一類：
那剩下的是誰呢？你可能的約會對象僅落於可能伴侶圖中狹長的對角帶區域。在這此一對角區域裡，外表吸引力跟個性好壞之間呈現強烈負相關。儘管人口大致沒有出現負趨勢，但是，這兩個彼此獨立、在我們願意約會的對象與願意和我們約會的對象上出現的「柏格森矛盾」，卻早已創造出可能伴侶間的負相關現象。
讓我們回頭來看，程式設計比賽獲勝能力與工作績效表現之間的負相關。在一般人身上，我們大有理由可以這兩者間呈現強烈的正相關。儘管美國大多數的員工完全不懂程式設計，可是程式設計能力是能在Google擔任工程師的先決條件之一。該公司的人才招募經理人，真的會用程式設計比賽裡設定的那些任務或難題，做為評選方式。或許這種招募過程對程式設計比賽能力稍嫌重視，卻犧牲做事有效的特質。果真如此，最後就有可能得到比賽能力與工作績效表現為負相關的結果。圖解說明如下。
一旦你開始思考「柏格森矛盾」，就會發現它無處處不在。
為什麼美國職棒大聯盟的最佳野手們往往打擊表現都普普通通，而最佳打擊手往往守備表現差強人意？這是因為打擊守備皆表現平庸的棒球員很多，但這些人根本沒機會登上大聯盟舞台。如果你玩桌遊《龍與地下城》（Dungeons & Dragons）的話，為何你的最佳戰士領導力卻如此薄弱，而最佳術士還不堪一擊？答案是因為每新晉一級要分配額外能力點數時就得在不同能力之間取捨的緣故。
作者介紹
卡爾．T．伯格斯特姆（Carl T. Bergstrom）
演化生物學家，華盛頓大學生物系教授。
研究領域：研究流行病的傳播方式，以及資訊如何在各大規模生物與社會系統中流動、生物如何相互交流，以及社交媒體如何改變社會。
杰文．D．威斯特（Jevin D. West）
華盛頓大學資訊學院副教授，華盛頓大學知情公眾中心負責人，數據資料實驗室（Datalab）副主任，eScience研究所數據科學教育召集人。
研究領域：科技對社會的影響
本文經授權轉載自天下雜誌《數據的假象：數據識讀是深度偽造時代最重要的思辨素養，聰明決策不被操弄》
責任編輯／郭家宏
