呃，我着实不知这个social learning应该怎么翻译，姑且翻译成社会性学习吧。最近在看一本书《Learning and expectations in macroeconomics》，是当时Thijs推荐的，因为当时我想找一些有关expectation的东西看看。嗯，容许我小小的残念一下，要是呆在UPF，Thijs一定是我首选的advisor——这或许和我一贯以来选导师的特殊标准有关吧，大牛不见得是适合自己的，我只是想找一个可以不时“点通”我一下的，嗯……唉，不过想想因此而转macro，还是底气不足。不过也就是在这里残念一下了，Ph.D不是眼下需要关注的事儿了。
原来一直很好奇learning到底是被怎么model的，今天终于硬着头皮打开了这本书，看了两章，大概搞明白这东西是被用一个随机过程模拟的（这个，我不清楚数学上的随机过程怎么定义的，我看这本书上的很像时间序列里面的那些东西，有个随机扰动项然后给一个相对的law of motion）。然后看来看去，前面还比较简单，一个均衡唯一的蛛网模型，然后大概说了一下理性预期均衡（rational expectation equilibria，下简称理性预期为RE）为什么在长期中会成为均衡（大意是即在一个有界集内，当t趋近于正无穷时，期望序列收敛于真值）。从这个角度上讲，多多少少有点从数学模型方法上对RE辩白的味道。我不是很喜欢RE，但是特别想知道的是在什么情况下RE确实是可以被满足的，从而可以大大的简化模型。
说到Law of motion，其实就是个动态的发展过程的问题。原来没想太多这个social learning里面的social到底扮演了什么角色，现在琢磨一下social learning果然是从social这个角度去研究人们的学习行为的。呃，我原来其实一直在想，既然是对信念的不断更新，为什么不用贝叶斯法则？我从逻辑上还是蛮欣赏贝叶斯学派的，抑或可能是当年在微观中被PBE毒害太深，一直念念不忘经典的贝叶斯法则。后来琢磨了一下信念（belief）和期望（expectation）确实也还不是一回事儿，所以当我们认为加总（aggregation）可以进行的时候，描述一个社会的学习行为可能不见得非得用贝叶斯法则。这本书上提到了最小二乘法，大意就是给定一个law of motion的线性形式，当人们对其中的参数未知的时候，在每个时期都按照least square来估计一下，然后不断的更新估计，最终还是会收敛到真值。希望我的理解偏差不是太大（先祈祷一下，别在这里纯粹胡说八道就好，我刚开始看这部分的东西，真的不够熟络！），然后我就在想，如果简单的aggregation不可进行的时候，那么又会是什么情况呢？当agents数量不多的时候，显然我们不会天真的去进行加总，那么跟game theory结合点又在哪里呢？可能最近是想把social network一些简单的分析考量找个地方实践一下，所以开始重温IO里面那些经典的例子，比如上周那个exclusive dealing，嗯……
我现在特别好奇的想知道，这个social distance引入到IO里面会有什么好玩的结果。嗯，明天找Motta闲扯去，但愿他不会觉得我太无聊或者异想天开……回到毕业论文，现在大致的有个思路，到底在哪里弄个应用。这次我想show的是有些情况下不能简单的aggregation，所以一直在锲而不舍的寻找一个context（突然发现，有些词儿真的不知道怎么译为中文了，总感觉翻译了就少了点什么了似的）。然后一起做这个东西的同学suggest了一个health belief model，我估计他是看我一直对belief念念不忘，然后就随便扔给我一个跟health有关的model然后我就开始不断的瞎想换他几天的清净时光吧？嗯，我发现我缠人的时候还真是蛮缠人的，不管是在国内国外、中文英文、父母同学，呃，反正当我发现什么东西特别有意思的时候，就会长出一副巨厚的脸皮来不断的缠啊缠，直到缠出来什么好玩的东西为止，整一个小孩子的心态嘛！
想想从前年Winston第一次提及social network在marketing里面的应用，到现在，已然一年半多的时间了。虽然得刨去大四下半年的悠晃时日，但是我接触social network也显然不是一天两天的事儿了。一直在想这么长的时间里，虽然一直没有机会系统的学习一遍，但是在整日的耳濡目染中，我到底被影响了什么？当年Laffont一本incentive theory，直接向我打开了IO的窗户，让我有机会一窥其中奥妙。而今，这种被点燃的感觉，会不会再次重演？我一直有点小小的野心，不想只是从技术层面整合social network，而希望在分析层面亦加以整合。可惜，社会网络显然还没有如经济学一般融入我的血液、骨髓，知其然，但是还不够运用自如，尚需时日打磨啊！
最后说个小插曲。最近一直在被教育，因为原来写论文的时候，就算是有个partner，大都也是一人为主。大概最省心的partner就是导师了吧，自己鼓捣的差不多了，就去找导师扯扯，然后继续回家打磨。这次合作，真的是两个人一起建模，呃，我以前还真没想过原来两个人的合作可以深入到如此的层次，还没树立分析框架呢，就已经开始热火朝天的讨论不休了。不过有利必有弊，这样虽然可以最大程度上的整合两人的知识，但另一方面交流成本自然很高。我，我，我很无奈的今天滔滔不绝了一下午我对建模的观点，比如怎么开始、怎么确立假设之类的，然后不断的回答各种扔过来的arguement。折腾了一个多小时，累死我了。我从来没想过会跟别人谈这些最基本的问题，可能就是太基本了吧，都深深的印在心里了，所以一般就是俯拾即是，没想过那么多为什么。好在最后我没有很丢人的犯什么逻辑错误，最后人家接受了我的各种答案，然后还顺便提高了他对于这个项目的期望。Expectation啊，呃，update的还挺快的。话说，原来一直觉得我计量学的不好，现在发现有些东西还是不知不觉学进去了，今天居然两番拿计量的道理来说一般性的理论角度的建模，真的是有意思。
春暖花开，眼见就五月份了。可知“春风又绿江南岸”，却不见“春来江水绿如兰"。或许是时日，多忆一些江南了。
