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我的生活状态

时代的焦虑

9.16 更新

感觉我这个引子效果太好了,大家一开始就被引发各种思考了。其实我的原意是,人若是不跟自己和解,烦恼和困难总是无穷无尽的,焦虑也便会是常态。我高中的时候焦虑考不上大学,考大学之后焦虑毕业没工作,出国之后焦虑申不到PhD(最后确实也就是申不到),工作之后焦虑交不起房租,后面又开始焦虑没有前进空间,快到30焦虑找不到男朋友(现在也没男票),等等。身在其中的时候,人总是自我为难的,无论旁人怎么劝解,都无法跳出来。每个人都会在意不同的事情,最终只能靠自己解脱。我的自我和解是,PhD读不到就读不到吧,也不影响我对于知识的好奇。男票找不到也没办法,总不能为了生娃儿生娃,最后害了孩子。自我焦虑没问题,通过别人来缓解、尤其是从别人身上找优越感来缓解,我觉得是误入歧途了,只会把事情变得更糟,而且对他人也是负面影响。如果积极地去看,焦虑其实是对自我弱点的认知的体现,所以重要的是知道自己的局限,承认且寻找对策,努力了没效果也正常,而不是过度放大情绪。

好了,后面的读者如果还想看原文,就继续往下。别被第一段误导就好。

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今天胡乱扫了几眼新晋的微博网红,感觉青年群体的焦虑又上了一层。刚毕业不久在职场打拼的青年们,不断地在网络上展现这个时代的焦虑。码农们迫不及待地在一亩三分地晒包裹,纽约白领就开始vlog记录上班开会还不时分享一些“职场技巧”。最近几年明显感觉到微博上海外青椒们也开始焦虑,靠微博上晒晒自己的远见卓识获得一些赞许,才能抵抗生活中真实的压力似的。

当然这种行为并不新鲜,只是开放的网络让这件事情变得格外容易罢了。2010年左右我还在感慨,“墙”的建立让那个无限自由的属于整个世界的互联网产生了分隔。2021,我只能感慨,世界万变,人心不变,互联网总会在放大优点的同时放大缺点。这几年,我渐渐地不怎么用社交网络了。既没有分享自己生活的冲动,也没有窥视别人的欲望。关心我的人自然会发消息来问我,其他都是情感负担了,能省则省。

这些事情在我看来,有一个共同的特点,那就是从相较于自己处于“劣势”地位的人群的关注中得到自我满足。劣势可以是身份地位、收入财富,也可以是外貌身材、家庭出身。反正总是要把自己最得意的标签贴出来,让那些尚无力获取的群体临渊羡鱼。这玩意儿好像福布斯财富榜似的——真正有权有势的人,一定在那个耀眼的榜单上吗?

纵观我认识的人,越是厉害的,越是无暇从他人身上索取肯定,尤其是不会从比自己更弱小的人群上。他们首先自我肯定,从而展现出真实的谦虚。其次,利用比自己厉害的人的肯定,来确定努力方向,更上一层楼。他们有限的精力,若是面向大众分享,也一定是隐去个人标签的专业知识,把自己作为一个纯粹的传播使者。这里就算做的事情类似,行为的动机是完全不一样的。按照康德的讲法,“自由地行动就是自律地行动,就是根据自己所立的法则而行动”。换言之,我做一件事情是因为我内心认可这件事情是正确的,而不是因为一些其他的私有欲望或者外界规则驱使。这里动机上的细微差别,展现到分享的内容之中,还是蛮明显的。观众们不是傻子,他们听得舒不舒服,不会自欺欺人。

不过,我也并不是自身清白。回头检视我十几年前做过的事情,很多确实也不符合上述标准,当时或自知或不自知。后面对自己的认识越来越深刻,才明白年少时道德上的薄弱。其实,对别人做任何评判都是无意义的,因为每个人都有自己的道德标准和内心准则,我没有处于任何强加自我准则到别人身上的道德高地。只是想从自身经历感慨,道德的形成其实是对我自己内心自由的解放。当我的行事越来越多地可以遵循我的自由意志的时候,人生的焦虑就越来越少,内心渐渐获得了更多的平和。人最终,还是要与自己和解。

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经济、IT观察与思考

交集

年少多梦的时候痴迷一句话,什么“我们是两条直线,过了唯一的交点只会渐行渐远”。不知道当年为什么会这么沉迷于一个二维的平面空间,而后来才知道在三维世界中不是平行线也可以永不相交。

慢慢地长大了、变老了。开始不住地思考其他的问题,比如为什么用直线来刻画一个人。明明可以不是直线的,明明相逢的人真的会再相逢。经常感慨很多事情真的是殊途同归,而归咎原因大致还是物以类聚吧。周围的人其实总是跟你更像的人。有着相同的目标,早早晚晚都会纠缠在一起。

而那些直线,更多是因为年少的时候大家只是被动的被外力(或者初始值分布)聚在了一起,并没有太多自主选择的权利。只有成长带来的自由选择权,才最终引领大家走向不同的方向。越走路越窄,于是视野可见的范围之内就留下了更相似的人。

我们并没有被同化,只是有的人被簇拥在人流中前行,有人在边缘另辟蹊径。可惜这个世界太大,变数也太多,最后聚焦到某个点上都是越发稀疏。社交网络理论说什么人们只能维持150个亲密联系人,不知道这个均值估计的方差有多大。我大概能维持50个就挺累了。

这大概就是我对人与人之间联系的建模理解吧。

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读书有感

最近几篇社交网络分析 (SNS)

最近关注了一下SNS这边的研究,主要是Linkedin, Quota 和 Facebook。

先贴一下链接:

简单提纲挈领一下这三篇都是干啥的。

  • linkedin那篇主要是说在一个社交网络中,设计一个随机实验是比较困难的,主要是有"溢出效应(spill-over effect)"或者其他network effect,所以就不满足独立同分布的a/b test 假设了。比如,linkedin改变了一个人首页的feed,然后他评论或者转发了一下,他的朋友(control)组里面的也就可能看到;或者说linkedin给一些用户首页展现"endorsement",那这个显然是有溢出效应的(甲 endorse 乙,乙也很有可能反过来endorse 甲)。所以他们做的主要是三件事:分析简单纯随机a/b test的不足、建立数学模型并数值模拟基于已知网络结构的网络效应、采用聚类(clustering or particition)的办法随机实验各个小群体。
  • facebook那篇跟容易让人想起来他们以前那次在大选之前拿用户feed做实验。我总感觉facebook有一群潜伏的政治学研究者...这次这篇发在《科学》上的倒是没有做实验,只是分析了一下朋友们之间的政治观点异同。此外,他们还画了一下不同政治观点(保守、中立、自由)群体的网络样子。
  • quota那篇相对来讲就稍微没那么成熟。我跑到那个meetup去了所以大概说一下idea。quora关注的是如何让用户找到感性的问题、以及如何找到最合适的人来回答。所以他们很关心一个问题能在network里面传递多远、多久。他们有一些social channels、比如你关注的人的动态、你关注的话题的动态之类的;还有一些非social的channel,比如google,比如摘要邮件。所以他们就来分析,是不是follower越多的人的回答越容易得到更多的upvote(类似于点赞)呢?答案是肯定的,但是随着时间的衰减social channel的作用越来越弱,最终收敛到60%还是多少来着。其他的分析也大致跟此相关,描述性分析为主。

总结:sns现在做的越来越细致、更注重于问题本身而不是炫技。大致的问题主要有:信息是怎么在社交网络传递的?不同群体之间的差别与联系?人们是怎么被网络中的变化所影响的?这种影响如何量化?如果要做实验,怎么控制溢出效应?如果要做模拟,怎么有效的利用各种信息和已知的网络结构?

一点点在推进科学的进步的感觉?

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事儿关经济

新媒体营销:社交网络的口碑效应与广告投放策略——一定要投放给大V么?

这期AER里面的一篇paper看起来蛮有意思的——

Word-of-Mouth Communication and Percolation in Social Networks, by Arthur Campbell

整篇文章非常technical,纯纯的theoretical research。不过有些直觉和结论蛮有意思的。我就试着小小的讲解一下直觉。

设想这么一个情景:有一家厂商试图向一群人推销一样商品,幸运的是他知道这个网络的结构,所以作为新媒体营销的一次尝试,他决定暂时不采取大范围投放广告的方式,只接触部分人然后依靠大家的口口相传进行产品营销。只有获得该消息的消费者才可以购买商品。对应现实中类似的情况,就是大家在微信上投广告,然后只能借助朋友之间的相互转发或者群内转发来影响其他用户。

在这样的情况下,作者证明,借助口口相传的情形相比于直接全面投放广告而言,消费者的需求更有弹性。这样的结果就是,这个厂商的定价会相应的变低,以吸引更多的消费者来攫取利润。

群聚效应:再复杂一点的情况就是,人们对于一件商品的价值估计可能和周围朋友的数量有关。比如周围朋友很多的时候,人们对于一件漂亮衣服的估值就可能更高(炫耀嘛),而一款集体游戏的价值可能也展现的更充分。出于这样的考虑,在一小群人中,便会出现需求曲线的弹性远远低于全面投放,从而厂商得以制定一个更高的价格。如果一群人是因为兴趣相投偏好相似而聚在一起(物以类聚),那么这种需求的刚性可能会更为明显。

分散的群落:再想一想网络的结构。如果这个网络是相对而言较为割裂的(人群与人群直接交流不多),那么由于信息传播的不充分,整体的需求曲线会变得更加有弹性,整体需求也会下降,导致此时厂商不得不降价来实现利润最大化。这可能和直觉上大家觉得既然人群之间信息传播不充分,便可以实现群落之间的价格歧视——事实上,可能人们对于商品的价值估计受这样的网络割裂影响更大,所以大家多少会有一点观望心态。

广告投放策略:在有口碑效应存在的情况下,口碑效应和直接广告投放会成为“策略互助” (strategic complements)——即他们彼此之间会相互加强。因此最优策略可能是,如果厂商希望低价买更多的人,那么他们应该将广告定向投放给那些相对而言较为边缘和孤立的人群,以期克服网络中信息传播的障碍,实现利润最大化。这和我们传统的借助网络营销中一味的去找"大V"转发的策略相悖而驰。如果厂商只希望一小群人以高价购买,那么他们应该投放广告给那些热门用户。所以,取决于具体的商品和厂商的战略布局,借助社交网络营销可能应使用不同的策略。

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最后的废话:这篇paper居然是发在AER而不是Marketing Science上,多少有一些风向变化的感觉。看看最后这样的冲击会积累到多大吧!

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互联网产业观察

新媒体营销中随机分组实验的失败

这个话题可以很深,我这里只是随便写写。当然我也不去定义什么是“新媒体”了...基本上下面可以视之为社交网络媒体。此文纯属若干无知的随便念叨,内行请无视。

记得原来在做社会实验的时候,最头疼的就是网络效应——这东西会让你的随机分组失效。如果网络扩散是均匀的也就罢了,这东西还不均匀,搞得随机分组基本上被破坏殆尽。今天和做社会网络营销这块儿同事聊起,发现他们在新媒体营销上也是遇到了类似的问题——传统的A/B test基本失效,因为control组会被极大程度的“污染”。和电视营销的地理隔离还不一样,社交网络是无孔不入的...

但是偏偏,我们还是希望可以利用这样的网络效应的——主动的传播岂不是更好?于是问题就变成了如何去精准衡量网络效应。

从我们以前的做法(可以参见我的硕士论文,in English),基本上是需要动用IV的...哎,然后这个IV还其难找无比。有些幸运的情况,IV是可以找到的,但是也需要一些外在的shock强行的打破现有的网络连接。

如果说要找一种比较简单的做法,那可能就是类似于spatial econometrics他们做的那样,对各个个体在空间中的位置进行加权。比如你要衡量微博营销的ROI,肯定要跟踪到实际覆盖的个体,然后在构造了网络结构的基础上,对个体的位置进行加权。但是讨厌的是,位置或者连接这些东西都是内生的...所以需要去找自然实验,然后去找工具变量...

总而言之,在我读过的为数不多的paper里面,可以很好的衡量网络效应的很少,而那些极少的还是控制了可控的资源的(比如实际的物品发放而不是新闻式传播)。感觉受新媒体的影响和冲击,很多传统的营销方式都在面临着极大的变化,做的好的往往不是分析人员算出来的而更多的是营销人员一步步摸索出来的...

所以,其实我想说的是,可能需要增加一些更好使用的指标来衡量新媒体营销的力量,而不是期待更好的分析方法的改进来支撑营销。后者还需时间来打磨(如果不是case by case的找IV的话)...