โดยปกติ เหตุการณ์หนึ่ง ๆ มีผลกระทบต่อเรามากน้อยเท่าไหร่ ขึ้นกับโอกาสของการเกิด (possibility) โอกาสใด ๆ ที่เกิดขึ้นแบบสุ่มโดยที่เราไม่ได้คาดคิด มีผลกระทบมากหรือน้อยโดยทั่วไปก็จะขึ้นกับความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์นั้น
Fooled by Randomness เกิดจากความเชื่อพื้นฐานของมนุษย์ที่คิดว่าโอกาสใดที่เกิดน้อย จะมีผลกระทบกับเราน้อยกว่าโอกาสใดที่เกิดง่ายกว่า ทำให้มนุษย์เกิด false sense of confidence ว่าเราสามารถ “ทำนาย” การเกิดเหตุการณ์ต่าง ๆ ได้ดี เช่นการพยากรณ์อากาศ, การทดสอบทางสถิติหรือวิทยาศาสตร์
Black Swan Effect เป็นตัวอย่างที่ดีที่หักล้างความเชื่อในกรณีที่มนุษย์เรามีความมั่นใจว่า สามารถทำนายผลอะไรได้เกือบทั้งหมด โดยไม่ได้เฉลียวใจว่าอะไรกำลังจะเกิดขึ้น และไม่รู้ว่าเรายังไม่รู้อะไรอีกมาก แต่เมื่อเหตุการณ์เกิดขึ้นแล้วเราจึงเข้าใจว่ามีสิ่งบอกเหตุหลายอย่างที่อธิบายปรากฏการณ์ได้อย่างดี ผมเองก็ไม่รู้ว่าจะอธิบายยังไงให้มันง่าย ๆ ได้มากกว่านี้ เพราะหนังสือเล่มนี้ยอมรับเลยว่าอ่านยาก
มีลักษณะเป็นปรัชญามากกว่าหนังสือเศรษฐศาสตร์หรือธุรกิจ ถ้าตรงไหนไม่รู้เรื่อง ก็ลองนึกตามตัวอย่าง อาจจะพอได้ไอเดียมากกว่า
จะเข้าใจ Black Swan ต้องเข้าใจ extremistan กับ mediocristan ก่อน ทั้งสองอย่างนี้เป็นประเภทของตัวแปร (parameter) ที่แยกกันโดยดูว่าค่าพิสัยของตัวแปรที่เป็นไปได้ สามารถเพิ่มหรือลดขนาดได้หรือไม่ (scalability)
non scalable parameter คือตัวแปรที่มีค่าค่อนข้างคงที่ แปรผันน้อย ไม่สามารถเพิ่มหรือลดได้มากนัก ส่วน scalable paramenter เป็นตัวแปรที่มีค่าแปรผันได้ ตัวอย่างของ parameter ที่เป็น non scalable มักเป็นค่าที่เกี่ยวกับปริมาณ ชั่ง ตวง วัดกันทั่ว ๆ ไป (quantity) เช่น ความสูงและน้ำหนักของคน, IQ, อุณหภูมิของอากาศ, ค่าจ้างแรงงาน/ชม. ค่าเหล่านี้มีการกระจายเป็นแบบสุ่ม แต่มีลักษณะเป็น bell curve (Gaussian distribution) และมีกรอบพิสัย (range) ที่จำกัด เช่นความสูงของคน น้ำหนักของคน หรือค่าจ้างแรงงาน/ชม. ค่าเหล่านี้แม้จะมีความหลากหลายแตกต่างกันไป แต่ก็มีความจำกัด (subject to limitation or gravity)
ในขณะที่ scalable parameter เป็นค่าที่มีความหลากหลายมาก และมีพิสัย (range) แทบไม่จำกัด และมักเกี่ยวกับตัวเลข (number) เช่นความร่ำรวยของคนจะเห็นว่ามีตั้งแต่จนสุด ๆ จนถึงร่ำรวยล้นฟ้า.
สมาชิกของตัวแปรที่มีลักษณะเป็น non scalable คือ mediocristan และสมาชิกของตัวแปรที่เป็น scalable คือ extremistan
ใน mediocristan นั้น parameter แต่ละอันนั้น contribute ต่อกลุ่มโดยรวมไม่มากนัก โดยเฉพาะถ้า sample size มีขนาดใหญ่มาก ๆ ตัวอย่างเช่น ค่าอุณหภูมิเฉลี่ยของประเทศไทย 365 วันมีค่า 28 องศา สมมติวันนี้ (19 ก.พ.) ประเทศเราจะมีอุณหภูมิเพิ่มขึ้นจาก 22 ไปเป็น 50 องศา (ร้อนผิดปกติ) ก็ทำให้ค่าเฉลี่ยอุณหภูมิของประเทศไทยไม่ต่างไปจากเดิมมากนัก
ทางตรงกันข้าม กลุ่ม extremistan มีความหลากหลาย และไม่เท่าเทียมกัน (inequality) สูง parameter ค่าหนึ่งเพียงค่าเดียว อาจมีอิทธิพลโดยรวมสูงมาก และอาจจะสูงกว่าค่าที่เหลือในกลุ่มรวมกันด้วยซ้ำไป ตัวอย่างเช่น
สมมติว่าเอาคนทุกคนในเมือง Seattle มารวมกันในสนามกีฬาประจำเมือง แล้วดูค่าเฉลี่ยทรัพย์สินของคนทั้งเมือง จะเห็นได้ชัดว่าการรวมหรือไม่รวม Bill Gates เพียงคนเดียว ทำให้ค่าเฉลี่ยนี้เปลี่ยนไปอย่างมาก หรือถ้าเราเอานักเขียนทุกคนในโลกนี้มายืนเรียงกันตามจำนวนหนังสือที่ขายได้ จะเห็นได้ว่า JK Rowling ซึ่งยืนหัวแถว ขายหนังสือได้มากกว่านักเขียนอีก 60% ที่เหลือในโลกนี้รวมกัน