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事儿关经济

你的选择理性吗?

好久不讲故事了,今儿讲个故事,也算个测验。大家来玩玩~

现在有一种彩票,一等奖200万,二等奖50万,或者啥都没有。假设现在有两种情形供你选择:

1. 100%的概率获得二等奖,0%的概率获得一等奖,0%的概率啥都没有。

2. 10%的概率拿到一等奖,89%的概率中二等奖,1%的概率啥都没得到。

哪一个更合你的胃口?是不是现在已经两眼放光了?冷静冷静,哈哈,只是个测验。

别急,游戏还没结束,我们再接着玩,

现在形势突然变化了,你的选择变为:

1. 11%的概率获得二等奖,89%的概率啥都没有,0%的概率获得一等奖。

2.10%的概率中一等奖,0%的概率二等奖,90%的概率啥都没有。
这时你又更倾向于哪一种?

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测验做完了?好吧,记下你的答案,我们开始讲故事。话说这个小测验是从鼎鼎大名的MWG书上抄来的,称之为Allais Paradox,是很经典的对“预期效用论 (expectation utility)”的挑战。前阵子在课堂上我们老师就拿这个游戏了我们一番,不过貌似结果不是那么满意啊。我当时就在嘀咕,谁让你在一群学了经济学那么多年的人身上做实验呢?谁不懂预期效用啊,肯定都照着预期效用最高的选啊。换言之,我们都被经济学彻底的“洗脑”了,不由自主的计算起来预期效用。

好吧,回到测验,其实答案很简单:

如果第一次你选了1,那么第二次你也应该选1,因为这样说明你是相对“风险厌恶”的,喜欢确定性稍高的事情。

如果第一次你选了2,那么第二次你也应该选2,因为这说明你是希望稍稍冒些风险以获得更大的收益的(比如我就毫不犹豫的选择两个2),毕竟平均算起来无论如何选2的“奖金的期望”都是更高的。

好吧,如果你选了一个1一个2(应该是第一个选1第二个选了2吧?),那么从“预期效用”或者经济学理论上来说,你的选择是“不理智”的。

别着急,这里说你“不理智”不是真的不理智,恰恰相反,第一个选1第二个选2是大多数人的理性选择:在第一个选择中,既然我已经100%的概率中二等奖了,为啥我还要冒1%的概率一无所有呢?同样的,在第二个选择中,既然中奖的概率本来就相差不大,我又为何不赌一赌运气,求个头奖呢?

是的,这不是你的错,而是经济学过于强的假设的错。根据预期效用理论,你是不可能选一个1一个2的,因为你不可能突然间转换风险偏好类型——从讨厌风险的人变成稍稍喜欢冒险的。但是事实中,尤其是在这里例子中,我们为什么不能改变自己的风险偏好???

对于这么一个悖论,经济学自然有自己的解释,也有相应的放松条件,比如“后悔理论 (regret theory)”,或者放松“独立公理(independence axiom)”。不过,无论如何,现在大家还都在用着预期效用理论,很大程度上是人们大多数的行为还是符合预期效用理论的,尤其是在信息经济学中研究委托人和代理人行为的时候。

其实这个小小的例子只是想说,其实经济学研究的并不是的动辄就“GDP”“国计民生”这种听起来都很唬人的大问题,经济学也是从一砖一瓦慢慢盖起来的。我现在感兴趣的就是如何解释“个体行为”和“群体行为”之间的微妙联系,以及如何放松“理性选择”的假设来更完美的契合真实的世界,然后就是进一步构筑宏微观之间的桥梁。

话说昨天生平第一次彻彻底底的用英文对别人解释我的一个idea,突然发现自己的英文没有想象中的那么烂。更让我感动的是,大家不会说我“异想天开”,而是认真的聆听并给出很多建议和鼓励,希望我可以朝着自己理想的方向走下去。感觉在国内的时候,可能周围的人功利的比较多——首先关心学术的就不多(大家都忙着找工作了),关心学术的关心经济学理论的更少(计量和金融貌似更有趣?),关心经济学理论的又关心这种基础性思维的就更少了(发文章啊发文章)。在这边,我也是一直小心翼翼的面对着这群动辄一泡图书馆就是一天的狂人,总觉得自己基础理论还没学好就跟人家扯这些“虚无缥缈”的是不是有点不着调。但是接触越来越多,我发现他们大多数人还是很关心“思维模式”的,关心如何构筑一个更完美的理论。他们也很容易接受新的idea,并表述自己的想法。同学还鼓励我去直接找几位相关的教授谈谈,看看能不能获得进一步的指点。只是与我来说,现在很多想法还不成熟(需要学行为经济学、经济史,还有图论复杂网络理论的很多东西),我一直担心表述不清,所以暂且搁着也罢。至少,我现在有充足的理由和信心继续朝着自己期望的方向走下去了,不用瞻前顾后杞人忧天了。

生活,突然变得无比的明朗和幸福,连problem sets看起来都不那么可恶了。

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比较正式的文章们

经济学家们的社会网络(学术圈)

时间过得真快,一写起论文来就是两三天没干别的,打开电脑开始coding...coding...整理数据、转换数据格式、调参数,好不热闹。可怜我的本本长期维持在马上就要烧主板的温度……这次的毕业论文写的很飘逸,固然与社会网络(social network)有关,但是技术上的东西都是借鉴的别人的,我想了半天加了一个贴现因子而已——其实模型真的很简单。为了让文章好看点,也长一点,内容也丰富一点,我就开始折腾着画图、画图,画完图又琢磨着总得用点计量啊,然后没事找事的把计算机模拟的结果拿到时间序列走了个过场——单位根检验。真想扁了自己,时间序列学的那么烂,唉。还得现翻计量书,丢人丢人。

论文大多数东西都是蛮无聊的,但是也有好玩的,那就是里面有几张经济学家们的社会网络的图——我乐于称之为“经济学学术圈”。这个idea是taiyun的,他做的是国内经济学家的,我就百无聊赖的又把国外的做了一遍,反正只消几十分钟数据就抓完了,何乐而不为?现在开始享受视觉盛宴吧!注:点大的代表其pagerank值高,其实就是联系多。

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经济学学术圈全貌(2000年后至今)

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经济学学术圈全貌,连接线用灰色隐去

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经济学学术圈的结构,简化了很多点之后的效果

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网络新发现

协作关系与复杂网络

今天很兴奋的看到一篇博文:Mapping GitHub – a network of collaborative coders。而后又很兴致勃勃的去源链接看了看。这是利用GitHub的多人协作关系制作出来的复杂网络的图,涵盖了Ruby, JavaScript, Python, Perl, PHP等等语言。实在是太帅了!用GitHub也有一段日子了,总觉得挺孤单的……看了这个才知道原来开源社区有多么的壮大。本来不应该全转过来的,实在是忍不住了……就破例一次吧。
首先让人印象深刻的就是这张社区关系图。很震撼人心……

可以看出,中国人(至少是在中国的中国人)的贡献蛮少的……

上一张图的局部细节。
为了节省首页篇幅,请点入文章查看。

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事儿关经济 互联网产业观察

复杂网络的几何模型?

有点时候觉得复杂网络之所以可爱,就是在一个特定的场合下或许可以几何化,变得很直观。当然,简单的几何化就是点与点之间的连线,不过那样我倒是觉得稍显纷杂,虽然有方程可以描述,但还是不够简洁。

前几天在校内无聊的看帖子,有个很恶俗的帖子中有句很经典的话,大意是:

想知道你的年收入是多少吗?把你周围的10个好朋友的年收入加起来,然后除以10得到的平均数就大概是你的年收入。

这句话的依据就是“物以类聚,人以群分”,所以你的社交圈往往也离自己的实际生活不会太远。姑且我们不去深挖那些细节上的陷阱,从一种很单纯的层面来看,假设每个人只与10个人有社会网络意义上的联系,而后整个社会(比如有1000人)以这种联系互相连接在一起,且满足每个结点(即每个人)上的数值等于周围结点平均值。那么这个模型会是什么样子呢?

当然这可能是个三维空间都承载不下的几何模型,我的第一反应是“球”。简而言之,这个“球”得是一个匀质的球。球有什么好的特性呢?下面细说。

不知道大家有没有一个比较奇怪的“习惯性动作”,反正我是经常会这样,那就是在看电视的时候没事干就折腾遥控器玩。我折腾遥控器的一大习惯就是在遥控器的所有键上找到一个键,可以用手指单点这个键的时候足以支撑整个遥控器的平衡。其实说白了,就是找一个近似的“重心”。

球最好的特性之一就是在球面任何一个点栓一根绳,然后垂直下落,那么通过该点的垂线一定通过球心。如果我们此时把球分层面来看,那该点也一定是这个层面上的“重心”。不知我这样的说法是不是有些难以理解,简而言之就是你用手指顶起球面上任意一个点,都可以举起球来,就像篮球运动员转球似的。这样的平衡,是不是可以视之为一个“不动点”?

在社会网络这个模型中,或许很难去定义一个“重力”或言之“外部物体的引力”,可能只有内部各个节点之间的“万有引力”。这样一来,是不是在某种意义下各个结点都可视为一个特定层面的“重心”,从而满足了“该点值等于周围结点的平均值”?当然这里对于每个点的赋值或许要稍稍复杂些,甚至不一定是静态赋值(即可能是某个其他值的函数),因为我们在转球的时候就重新切割了层面,所以原来的坐标轴实质上已经改变了。

当然,我喜欢球的另外一个因素,就是很容易从中分离出其他的简单模型,比如“正四面体”。正四面体的每个顶点都满足到其他三个点的距离相等,而且也可以视作重心在各个层面上的“投影”。这样一来,从逼近的角度,我感觉最后还是会成为一个近似的“球体”。

这样绕来绕去或许有些繁琐了,也离我们起初的议题有些远了。可惜我一时想不出来什么办法来检验一下上面那个“收入平均值”的命题,若是能有如此的数据或许真的可以建立起来一个比较好玩的社会网络模型,然后看看它到底长得什么样子。大家喜欢社会网络模型可能的原因是它可以很容易的嵌套入各个细微的领域,是研究从个人行为到群体行为聚集的一种模拟。或许这样一来,经济学和心理学关心的很多议题,比如储蓄行为、利他行为都可以找到一种新的解释。

最后推荐一篇报道吧,可能有点稍显陈旧,是Economist杂志一月底的一篇特别报道:A world of connections。大家自己去网上搜搜吧,反正我看的是Google缓存的PDF版,官网不知何故打不开。里面说了一些最近SNS社区网站发展的情况,有意思的一些部分包括Pro ting from friendship、A peach of an opportunity等等。Facebook等或许是信息时代最先实践着社会网络模型的代表,它很大程度上在从商业灵敏嗅觉的角度挖掘着、探究着社会网络的价值。感觉很快,各个学科都会给予进入这个领域来做一些研究,信息安全的需要研究新的加密和隐私对策,做硬件的或许需要定制一些新的架构。Twitter上现在的信息冗余已经略有泛滥的程度,所以是不是信息的筛选、甄别和评价机制也需要有相应的对策。有句很经典的话,“发明是为懒汉服务的”。从商业价值层面,这样的挖掘会有收益上的激励。而从经济学层面,是不是有着更多的探讨空间,来研究人类的行为?如果经济学的定位之一依旧是“研究人类行为的科学”。

或许每朵花恰可以代表一个人

我依旧秉承着这么一个观点,互联网是研究经济行为最好的实际中存在的模型和近似。因为信息的传递,对经济行为来说,实在是太重要了。

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事儿关经济 经济、IT观察与思考

复杂网络和社会网络

在正式的写昨天列下的三个议题之前,我想先说一点关于复杂网络(complex network)和社会网络(social network)的东西。

第一次从学术意义上接触这两个词儿还是不久之前,也就是去年冬天的R会议上。已经记不得是谁的presentation里面有一幅很经典的复杂网络的图了(当时学到的东西太多了,很难一一拎清楚来源了。欢迎各位知情人士把图扒翻出来给我),而后大家的话题也多多少少牵扯到复杂网络。

先澄清一下这两个概念之间的区别:从我的理解来说,复杂网络更多的是一种数学工具,一种分析问题的方法。而社会网络则是一种概念和定义上的东西,是社会学研究的对象。现在社会学研究社会网络的时候会经常用到复杂网络的工具,这也是二者的结合点。简而言之,复杂网络>社会网络。

或许社会网络中最著名的就是“六度分割理论”:

美国著名社会心理学家米尔格伦(Stanley Milgram)于20世纪60年代最先提出。“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生 人。”

还有一个著名的“150法则”:

从欧洲发源的“赫特兄弟会”是一个自给自足的农民自发组织,这些组织在维持民风上发挥了重要作用。有趣的是,他 们有一个不成文的严格规定:每当聚居人数超过150人的规模,他们就把它变成两个,再各自发展。“把 人群控制在150人以下似乎是管理人群的一个最佳和最有效的方式。”——150成为我们普遍公认的“我们可以与之保持社交关系的人数的最大值”。

我第一次对复杂网络有个感性的认识大概是大一的时候,当时雅虎中国出来一个很有趣儿的名人搜索(当然现在很多网站都有了),然后我就泡在上面折腾了个把小时。

复杂网络从数学的角度看自然离不开“图与网络分析”(插曲:我觉得运筹学是我学的最得心应手的数学课,几乎不用证明多好啊,直观的很容易理解,算法上的东西比定义上的容易搞定得多)。不过这里我们撇开数学不谈,看看复杂网络的应用(原文在此):

研究所涉及的网络主要有:生命科学领域的各种网络(如细胞网络、蛋白质-蛋白质作用网络、蛋白质折叠网络、神经网络、生态网络)、 Internet/WWW网络、社会网络,包括流行性疾病的传播网络、科学家合作网络、人类性关系网络、语言学网络,等等;所使用的主要方法是数学上的图论、物理学中的统计物理学方法和社会网络分析方法。

钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义:具有自组织自相似吸引子网络的内聚倾向)、小世界相互关系的数目可以很小但却能够连接世界的事实)、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。

看来看去,社会网络无疑是复杂网络应用中最好观测、最易直观理解的例子。

之所以提起来这个话题,主要是前几天无聊的时候翻了翻去年10月的一期《大众软件》,虽然其中《复杂网络——网络的科学》一文更多的是一种科普的角度来阐述复杂网络的概念,但是也并非没有分析上的启迪意义。复杂网络或许从数学工具的角度已经有比较成熟的框架和脉络,但是真正应用到社会学中,又是另外一番天地。经济学的研究现在特别讨厌弄个假设然后找个数学家来解题,毕竟我们研究的是人类的行为。

记得R会议之后Mr Liu曾发给我一篇沃顿商学院俩教授写的论文,原文载于Marketing Science,标题为New product diffusion with influences and imitators(谢谢tryshy订正)。可能从商业的角度看这篇文章有着自己的市场营销层面的价值,但是我感兴趣的则是里面利用的社会网络的分析方法。当时我是出于我理解中的微观经济学缺少一些人类行为层面的分析(我总觉得贝克尔在《人类行为的经济分析》里面只是分析了经济因素而非把行为本身作为一个决定模型的因素),也想多了解一些behavior economics方面的东西。从某种程度上来说,群体的行为必然是个人行为的加总,只是这个不能简简单单的是一个线性加法,而有着更多的决定因素和嵌套关系。

对于群体行为,心理学和社会学了解的要比经济学通透的多,他们的精华成果也颇为值得借鉴。我欲借复杂网络构建模型,却奈何对其理解不足,怕造成灾难性的错误,只得搁置。故而对于群体行为,即将撰写的博文中只会涉及正态分布和布朗运动,暂时放下复杂网络。或许有朝一日,对复杂网络的理解通透了之后,可以在两者之间构建一个桥梁,或许能看到一番新的景象。