聊聊预期管理：从生化危机9的预告片说起
上周末，我看到了卡普空（Capcom）在夏日游戏节放出的《生化危机9》预告片，有一些感悟，好久没有这样的激动了吧。想谈谈预期管理。
一、卡普空的生化危机9预告片
- 先抑后扬的节奏：开场是明亮的FBI大楼（让人误以为是新游戏IP），直到经历核弹后的浣熊市警察局画面的突然闪现，老粉瞬间肾上腺素飙升，全场沸腾；
- 反套路的确定性：直接宣布2026年2月27日发售——在游戏行业跳票成风的时代，这种干脆反而成了惊喜。
预期是我们大脑对未来的预测机制，是基于已有信息对"接下来会发生什么"的预判。当卡普空在游戏节上放出那段看似与生化危机无关的预告片时，玩家们的预期曲线经历了从"就这？"到"天啊！"的戏剧性转变。这种先抑后扬的手法，本质上是先降低观众预期，再通过精心设计的线索逐步释放信息，最终实现"超预期"体验。这背后是典型的预期管理公式：低预期设定 + 超预期兑现 = 用户情绪杠杆。
二、预期与目标的异同
有人说预期不就是目标吗？其实不然。以职场为例，目标是"本季度回款1000万"，而预期是"团队普遍认为最多回800万，老板希望至少1200万，实际可能落在700-1000万之间"。
目标是你想达到的，预期是你校准现实后认为会达到的。当目标＞预期，你会焦虑；当结果＞预期，你会满足——哪怕结果其实低于目标。
三、预期与期望的概率游戏
概率论中的"期望"（Expected Value）与日常说的"预期"也有微妙差别。以大乐透为例，有人测算过，花两块钱买一注彩票的中奖期望是1.2元，从概率上是铁定要亏掉40%的。但我买彩票时的心理预期却是"万一中了呢"，甚至有时还会畅想500万怎么花。这解释了为何明知彩票亏钱还有人买：心理预期覆盖了数学期望。行为经济学称之为"乐观偏差"（Optimism Bias）。
所以说，期望是理性的计算，预期则掺杂了我们的情感、经验和认知偏差，正如诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中说的那样：我们往往过度自信，低估风险，高估收益。
四、预期管理与熵增定律
预期管理的本质是可以对抗认知熵增。
在没有预期管理的情况下，信息混乱度（熵）会自然增加：不同利益方的理解逐渐分化，就像封闭系统中的熵只会增加一样。
而有效的预期管理就像是个"麦克斯韦妖"（Maxwell's demon），通过持续的沟通和校准，注入"信息负熵"，在混沌中建立秩序。信息筛选本质是通过‘主动降噪’减少认知熵增，这和麦克斯韦妖通过筛选粒子维持系统有序性的逻辑一致。
这就像你健身时的每周称重，数据反馈让模糊的"瘦身目标"变为可控的"体重预期"。
五、尽说没用的，这里总结下
说这么多，其实就是想引出一个话题，怎么做好预期管理。
我觉得首先要做好化整为零的工作，人生会有若干个大的预期，高考、结婚、升职、创业等，要善于把大预期，划分成一个个的小预期，并通过一个个小预期的实现，形成正反馈循环，不断增加获得感，才能更好的走到大预期实现的那天。比如，一年看10本书的预期固然令我着迷，但是我觉得每天晚上可以看10页书更有性价比。其他的典型例子包括减肥、跑步什么的，别搞太远的预期，尽量设定身边的小预期，告诉自己这些是可以做到的。
退一万步不说，就算最后大预期没有实现，最起码你还会有一些小预期的收获吧。
如何面对超预期的坏事，也是个课题。比如炒股遇到某公司暴雷，职场里突然领毕业礼包等。
当时的打击，确实会很难受，但我觉得情绪上首先得稳住，重要的决定避免在短时间内做出，
其次，知名解说员董路说过的一句话我很认同：当你失去什么的时候，首先要做的就是，不要失去更多。同样的，股市上有一个概念叫"止损位"，大意是预期如果坏到一个阈值，无脑割肉，再重新换别的方向。
总之，好的科技写作要在专业性与可读性间找到平衡，好的人生也该如此——在理想与现实之间，通过预期管理，走出那条最优路径：设定‘底线预期’（告诉对方最坏结果）；预留‘超预期空间’（比承诺多做 10%）；控制‘信息释放节奏’（不提前透露关键亮点）”。