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實際上，貌似巧合的頭條新聞，以及層出不窮的災難消息反映了我們消費新聞和保存記憶的獨特方式。

「懷疑論者的看法是，如果樣本足夠大，就一定會出現巧合，」弗吉尼亞大學客座教授、《巧合連接一切》(Connecting with Coincidence)一書作者伯納德·貝特曼（Bernard Beitman）說。「要是你扔1,000次硬幣，就會發生連續出現7-8次正面或背面的情況。但是你要是刻意地去努力扔出7-8個連續正面或背面，就會發現這幾乎是不可能的。由於第一次你採用了極大規模的樣本，因此即便概率很小的事件也會發生。」

「我們把它稱之為『事件的隨機群聚效應』。例如，每年全球大概會發生幾十次空難，由於隨機群聚效應的存在，在某一周內會連續發生4-5次空難。然而，這並不意味著這一周對於全球航空交通的危險性要高得多，」 貝特曼教授說到。

「持懷疑論的統計學家會說:『如果人口基數足夠大，再稀奇古怪的事情也會發生』，並因此把巧合看做是一種隨機事件。」

然而，「隨機」一詞卻並不適合在此引用。「隨機的統計學定義是指，兩個事件彼此完全不存在關聯的情況，」他說。「但在實際中，很難證明兩個事件完全無關聯，當存在大量媒體新聞的樣本時尤其如此。很難證明存在一個完全隨機的宇宙。」

不妨回顧一下歷史上幾乎同時出現的發明。

例如，亞歷山大·貝爾（Alexander Bell）和艾麗莎·格雷（Elisha Gray）在同一天 – 1876年2月14日在不同辦公室分別委托其各自律師申請電話專利。兩件專利的設計和經測試原型產品既存在大量相似之處，也存在關鍵性差異。

然而，二者同時出現卻並非巧合。他們的發明都是在獨立研究的基礎上完成的，當時也有很多其他科學家熱衷於研究電話。這兩項發明都不是在同一天突然無中生有地出現的。二者的最終目標相同，誰能摘得電話發明者的桂冠取決於你是否能率先推出實用化電話設計方案。因此，有兩名科學家分別獨自研究出一種能夠發送並接受聲音的設備並且在同一天申請專利，這也就不足為奇了。

今年去世的名人數量顯著增加也可以同樣的理由加以解釋。BBC訃告編輯尼克·希佩爾（Nick Serpell）稱，2016年頭三個月內去世的名人（例如大衛·鮑伊和Prince）數量同比出現陡增。從1月1日到3月31日，BBC共發佈了24條訃告，而2012年同期僅發佈了5條。

希佩爾表示，名人扎堆去世的原因有幾個：首先，50年前人口出生率增加，導致目前死亡人口也隨之增多。「在1960年代成名的名人現在已經步入70多歲的老齡，開始陸續去世，」他對BBC新聞說。

「同時，名人的數量也在增加，」他說，現代傳媒科技拉近了我們和公眾人物的距離。「在我們的父輩和祖父輩所處年代，名人都是些電影明星 – 而現在他們更多地出現在電視屏幕上。」

使用類似的推理方法，還可以解釋漫畫史上的一次驚人巧合。1951年，英國和美國分別發行了一部系列連環漫畫。兩部漫畫都描寫了一個小男孩、他的寵物狗及他們共同上演的搗亂故事，令人稱奇的是，在兩套漫畫裏，小男孩都叫Dennis，寵物狗都叫Menace。雖然這兩部漫畫彼此間毫無聯繫，但在對方國家發行時，這兩部漫畫都改了主角的名字以避免混淆。

在短短五天之內，英美兩國分別出版主角名字相同、情節相同的兩部漫畫的概率非常小。但是正如貝特曼所說，這一巧合正反映出當時的流行趨勢。

他說。「即便兩部漫畫的出版過程毫無關聯，漫畫家在繪製漫畫時也會受到大眾流行趨勢的影響。例如，考慮到當前盛行的流行潮流，兩條彼此間毫無關聯的新聞卻存在著相似之處也就不足為奇了。」

隨機群聚效應可以解釋為何空難會集中發生

與此同時，如果新聞編輯發現公眾對某種類型新聞–例如名人去世或者動物咬人–的需求出現上升，他們就會增加此類新聞的發佈數量（儘管這些新聞彼此毫無聯繫），從而追隨人人都在談論的時下潮流。

貝特曼解釋說，人們還傾向於記住罕見的巧合事件。我們會以為壞消息總是三個三個地同時出現，但實際上，同一類型的新聞同時出現兩條才更常見。曾經有一次連續出現了三條壞消息，我們就會牢牢記住這個罕見情況並把它當做常態。這種效應反映了人類儲存記憶信息的偏好 – 人們對罕見事件的記憶強度更高。

因此，你要是注意到每當出現壞消息時總是下暴雨，要知道這往往更多的說明了你的性格，而不是大自然在導演這樣的巧合。

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英文原文。

\n前面的內容可以總結如下：
2016年，好像每隔幾天都會冒出知名人士去世或者大規模槍擊案的新聞。就在兩周前，一隻名叫「哈拉比」（Harambe）的大猩猩由於威脅一名嬰兒的生命安全而遭射殺，與此同時，在美國佛羅里達州，一條美洲鱷魚咬死了一名兩歲幼兒。在英國，在不到一周時間裏，英國首相、英國獨立黨領袖、英格蘭足球隊經理、BBC知名汽車欄目《Top Gear》主持人以及63位工黨知名人士紛紛辭職。