導語

接受多元的想法在經(jīng)濟增長中發(fā)揮了什么作用？地理定位通信和經(jīng)濟數(shù)據(jù)的新形式使得我們可以對人類互動模式進行定量化的測量，并且可以在很細的粒度上預測個人、社區(qū)和國家的經(jīng)濟產(chǎn)出。其中最強有力的預測是，可以用社區(qū)間互動的多樣性來衡量收入、生產(chǎn)力和增長。在發(fā)表于Journal of Social Computing 期刊的文章中，計算機科學家彭特蘭（Alex Pentland）綜述了大數(shù)據(jù)背景下新的投資機會和新的風險評估方法。另外，由于大數(shù)據(jù)的使用還會帶來隱私和安全上的風險，本文的最后一部分描述了如何應對這些風險。

集智俱樂部組織的「計算社會科學讀書會」已經(jīng)啟動報名，將聚焦討論Graph、Embedding、NLP、Modeling、Data collection等方法及其與社會科學問題的結(jié)合，并針對性討論預測性與解釋性、新冠疫情研究等課題。讀書會6月18日開始，持續(xù)8-10周，詳情見文末。

研究領域：想法流，社交網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)革命，計算社會科學

1. 大數(shù)據(jù)背景下的發(fā)展與創(chuàng)新

移動手機、社交媒體、數(shù)字支付以及一些其他技術的廣泛使用，使得人們對于社會和經(jīng)濟的理解能力有了質(zhì)的飛躍，這種持續(xù)定量地、廣泛范圍觀察人類行為的能力創(chuàng)造了一門新的科學學科，稱之為計算社會科學（computational social science）， 并且它也開始改變一些其他學科，如社會學、政治學和心理學。

這些新穎的數(shù)據(jù)形式對現(xiàn)有科學的主要貢獻在于，讓研究人員發(fā)現(xiàn)人類互動的模式對社會和經(jīng)濟的影響。人類之間的交互，是很多社會行為和社會現(xiàn)象的媒介。最近在理解這些相互作用模式方面取得的進展，已經(jīng)幫助決策者解決了很多具有社會重要性的問題。例如監(jiān)測社會經(jīng)濟貧困和犯罪水平，繪制疾病傳播，以及了解自然災害、環(huán)境風險和其他緊急情況的影響，等等。在文章中稱之為“數(shù)據(jù)革命”（data revolution）。

同樣的，數(shù)據(jù)革命也開始改變經(jīng)濟、金融和投資等領域。經(jīng)濟理論和我們的大多數(shù)制度，都是建立在“人類是理性的個體”這一觀念之上的。本文認為，這種模型不足以讓我們充分理解在無約束的自然條件下的經(jīng)濟產(chǎn)出。因為即使是理性的“自利”行為者，也不應該被看做是孤立的個體，也會（1）決策受到他人的影響；（2）從同伴互動中獲得巨大的收益，特別是那些跨越社區(qū)邊界的互動。實際上，這些社區(qū)之間的“社交橋梁”（social bridge）往往是預測經(jīng)濟產(chǎn)出的最大要素之一。

因為：

1. 交互多樣性高的人會有更多的機會，因此可以獲得更多的財富。

2. 人類增加交互多樣性的行為，和其他物種的覓食行為類似，即一定概率探索新的資源，一定概率保留已知的路徑和機會。而這二者的平衡是經(jīng)濟發(fā)展的關鍵決定因素。

3. 跨社區(qū)的社交橋梁有助于提高創(chuàng)新速度，導致強大的經(jīng)濟產(chǎn)出。

在本篇文章中，作者利用來自美國、歐盟和亞洲多個城市的數(shù)據(jù)資源，對以上三個命題的證據(jù)進行綜述。作者還對這些新的發(fā)展會如何挑戰(zhàn)主流的經(jīng)濟和投資理論做出評論。另外還對當前數(shù)據(jù)安全性、如何安全利用已有的數(shù)據(jù)資源來建立更好的投資和風險管理系統(tǒng)發(fā)表了自己的見解。

2. 財富來自于發(fā)現(xiàn)更多的新機會

人是社會網(wǎng)絡中的生物。圖1展示了個體在社會網(wǎng)絡中的互動多樣性和收入之間的關系[1]，而互動多樣性可以認為是是遇到新機會可能性的衡量。對于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)多樣性的不同指標——無論是使用網(wǎng)絡集聚系數(shù)（clustering coefficient）或者衡量結(jié)構(gòu)新穎程度的指標Burt-style——都能得到類似的結(jié)果[2]。

圖1. 隨著個體社交網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)越來越多樣化，如和更具有多樣性的社區(qū)交互，他們的收入會隨之增加。

圖中數(shù)據(jù)來自隨機抽樣100,000個來自中收入國家中的人。

對這些數(shù)據(jù)的分析還表明，窮人主要和其他窮人交互，富人則與富人交互。因此，最好的機會主要在富裕的圈內(nèi)循環(huán)[1]。此外，機會的隔離主要不是由于居住范圍導致的，而是由于不同的行為偏好。例如什么地方你覺得待的比較舒服，以及什么設施你覺得使用起來更舒適等。

與此同時，收入的增加也會導致社交網(wǎng)絡更加多樣化。財富創(chuàng)造是一個復雜、動態(tài)的反饋過程，沒有一個明確的因果關系。與其問因果關系，不如問這個復雜的動態(tài)系統(tǒng)每個部分的相對重要性，而圖1有力證明了，接觸不同的思想對于財富創(chuàng)造過程有著重要的影響。

交互模式的重要性讓很多人感到驚訝，因為人們通常認為個人特征遠遠大于社交網(wǎng)絡因素。然而，與其把人們看作是獨立的創(chuàng)新者，不如把人類看作是一個不斷尋找可以復制的創(chuàng)新和應用已知創(chuàng)新新機會的物種，這種描述好像更加準確。社交網(wǎng)絡是發(fā)現(xiàn)新的創(chuàng)新和機會的主要——也許是主導的資源。像所有其他社會物種一樣，我們?nèi)祟愊矚g利用現(xiàn)有的環(huán)境，同時也探索發(fā)現(xiàn)新的機會，并在這二者之間保持平衡[20] ，如圖2所示。在動物相關的文獻中，這被稱為“覓食行為”（foraging behavior）。

圖2. 覓食行為是世界各地人類金融模式的特征。

上圖顯示了一個人在一個月內(nèi)的信用卡購物地點。圓圈大小與購買頻率成正比，箭頭表示購買地點之間轉(zhuǎn)換的可能性[3]。通常人們在維持習慣（大圈子和箭頭）和探索（小圈子和箭頭）之間保持平衡。

圖2展示了美國1億人的信用卡數(shù)據(jù)。大多數(shù)人的購買行為是習慣性的，發(fā)生在少數(shù)幾個地方（大圈子），并且是高度可預測的。然而每周有一到兩天，人們會打破習慣，去探索新的地方，這些購買行為則是高度不可預測的。而社區(qū)中的探索性行為越多，經(jīng)濟增長就會越快。

此外，那些沒有表現(xiàn)出這種行為模式的人，通常在某種程度上處于生病或者壓力狀態(tài)。因此，這種行為模式還能作為一個人的生活是否健康的指標[4]。美國最大的醫(yī)療服務之一正在利用這種方法來跟蹤高?；颊叩慕】禒顩r。甚至還可以使用這種模式來準確預測一個人是否有財務問題，并能提前三個月發(fā)出警告[5]。另外，還可以根據(jù)這種行為的對偶模式，對商店的訪問網(wǎng)絡進行估計，從商店顧客的行為中，去判斷商店未來的財務健康狀況 [from Bloomberg April 15, 2019]。

從城市發(fā)展的角度，如果一個城市的基礎設施促進了更多樣化的物理互動，從長期來看，城市的發(fā)展也會更好。這一思路建立了個體行為和城市發(fā)展的聯(lián)系，可以極其準確地預測每平方公里的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）[6]。這表明我們通?？紤]的因素——投資、教育等為了提高個體技能的舉措——可能不是影響GDP增長的直接原因，可能只是因為這些舉措幫助或阻礙了個體尋找新機會。

3. 投資機會——構(gòu)建社交橋梁

通過兩個社區(qū)X和Y之間的物理距離，來量化社會學習潛力（potential for social learning）的一種方法是，測量來自X社區(qū)的個體在來自Y社區(qū)的個體附近停留的可能性。可以是一個社區(qū)的人訪問另一個社區(qū)，也可以發(fā)生在兩個社區(qū)的人共同出現(xiàn)的地點（工作或者購物）。這種跨社區(qū)的連接，就是我們這里所說的“社交橋梁”。

豐富的社交橋梁連接成的群體還可以形成當?shù)匚幕Ｍㄟ^了解一個人經(jīng)常去的地方，你就可以了解他們的喜好和行為。思想和行為傾向也可以快速在這個社區(qū)集群內(nèi)傳播，如一些時尚潮流、一種政治觀點等。每個社區(qū)內(nèi)都擁有各自的信息或者機會，因此社區(qū)之間的互動可以增加人們獲得生產(chǎn)活動、經(jīng)濟增長和思想所需的機會。

社交橋梁的結(jié)構(gòu)通常比人口統(tǒng)計學屬性更能預測經(jīng)濟結(jié)果，因為社交橋梁是人們相互影響、發(fā)現(xiàn)新創(chuàng)新和機會的主要渠道。表1的結(jié)果展示了，社交橋梁結(jié)構(gòu)在預測人口行為方面的準確度，比傳統(tǒng)的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)要好3倍[7]。

表1. 社交橋梁——鄰居之間的物理交互模式，用來預測購買和經(jīng)濟決策比傳統(tǒng)的人口統(tǒng)計資料好3倍

還有一些實證研究進一步證實，不同社區(qū)之間的融合會強烈影響創(chuàng)新和經(jīng)濟增長的速度。研究[8]通過對中國3000多家初創(chuàng)企業(yè)的調(diào)查，認為文化多樣性是創(chuàng)業(yè)公司成功啟動和融資的最大因素，而行業(yè)經(jīng)驗多樣性是這些創(chuàng)業(yè)公司后續(xù)成長的最重要因素。研究[9]關注的是高速鐵路基礎設施的投資與專業(yè)性公司創(chuàng)建率的因果關系。發(fā)現(xiàn)擁有新的鐵路連接的城市，公司創(chuàng)建的速度會增加50%。另外，對于美國、亞洲和歐洲來說，同樣發(fā)現(xiàn)社交橋梁的多樣性能夠很好地預測GDP的增長[10]（如圖）。

圖3. 社交橋梁的多樣性（左側(cè)）和北京市每年經(jīng)濟增長（右側(cè)）

通過了解這些社交橋梁，我們可以開始建立更好的投資體系，創(chuàng)建一個更創(chuàng)新的社會。例如，為了促進一個特定社區(qū)的發(fā)展，可以改變交通網(wǎng)絡，使該社區(qū)更容易進行交互，我們還可以投資不同的商店和設施，吸引不同的人流。將來自不同社區(qū)的人們聚集在一起，將是建設一個充滿活力和財富的城市的最佳方式。

4. 發(fā)現(xiàn)新機會的優(yōu)化算法

上述的研究表明，優(yōu)化社會結(jié)構(gòu)，使其有利于新思想和新機會的流動是經(jīng)濟發(fā)展的一個重要方向。假設對新機會和新思想的探索是發(fā)展的核心，那么我們應該問，人類如何權(quán)衡探索新機會的成本與投資熟悉機會的成本。為了回答這個問題，作者轉(zhuǎn)向一個更簡單的例子，即人們?nèi)绾卧诮鹑谕顿Y中進行這種權(quán)衡。

使用湯普森抽樣算法（Thompson sampling）讓每個個體尋找最大化財務回報的策略，這類方法的核心思想是，決策者面對各種各樣的可選行為，且每一種行為的匯報都是未知的，通過最小化投資后悔來優(yōu)化新機會的決策。而在社會環(huán)境中，通過觀察網(wǎng)絡中其他成員的收益，這被稱為分布湯普森抽樣（distributed Thompson sampling）。這種社會學習極大地提高了整體的表現(xiàn)，并減少參與者的認知負荷。圖6展示了在真實的交易平臺上分析約580萬筆交易員的交易，發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)最好的群體近似于分布式湯普森抽樣策略[11]。

圖4. 社交交易

(a) 金融交易員使用最近的表現(xiàn)來做決定，但 (b) 是通過使用流行信號作為“交易是好的”先驗概率來調(diào)節(jié)的，這種策略被稱為分布式湯普森抽樣。與個人交易相比，使用這種策略可以產(chǎn)生更好的投資回報 [11]

5. 值得信賴的數(shù)據(jù)

由于無處不在的計算使得數(shù)據(jù)指數(shù)增長，當今的數(shù)據(jù)生態(tài)正在發(fā)生變化。媒體對網(wǎng)絡安全漏斗和情報丑聞的報道增多，人們對個人數(shù)據(jù)的安全產(chǎn)生了擔憂。我們需要一個“數(shù)據(jù)新政”（new deal on data），將安全問題和透明度、壟斷與隱私問題相匹配，并將其設計為所有數(shù)據(jù)驅(qū)動服務的核心。

實現(xiàn)可信任的數(shù)據(jù)架構(gòu)，關鍵是創(chuàng)建能夠認真應對隱私、數(shù)據(jù)所有權(quán)、數(shù)據(jù)證券化和網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)的系統(tǒng)。為了解決這些問題，作者團隊開發(fā)了開放算法體系結(jié)構(gòu)（Open Algorithms，下簡稱OPAL），以及基于OPAL構(gòu)建的高安全性機器學習方法[12]。

6. 總結(jié)

本文認為，即使是理性的“自利”主體也能從互動多樣性——尤其是社交橋梁——獲得巨大的利益，因此，經(jīng)濟理論和政策不應該基于假設人類是孤立的個體決策者。為了支持這一論點，文章首先著重表明，互動多樣性更大的個體可以有更多的財富，而且這種互動的障礙是不平等持續(xù)存在的一個重要因素。其次，人們表現(xiàn)出與大多數(shù)物種相同的尋找新資源的覓食行為，即探索新機會與開發(fā)已知資源的平衡，這是經(jīng)濟產(chǎn)出的關鍵。最后，研究表明，跨社區(qū)的社交橋梁還能預測經(jīng)濟結(jié)果。

這些發(fā)現(xiàn)與經(jīng)濟產(chǎn)出是由于個別決策者的行為與傳統(tǒng)形成了鮮明的對比。我們過去通常會認為，人類是理性的個體，是獨立思考者。我們利用自由市場，我們把民主作為政府的理想，我們的學校注重培養(yǎng)學生更好的技能。但現(xiàn)在通過一系列的研究，作者團隊發(fā)現(xiàn)，這種模型過于簡單。我們的行為受到周圍人的強烈影響。我們的成功很大程度上來自于從別人的經(jīng)驗中學習。我們不是個體，而是社會中的成員。

對于一個穩(wěn)定的市場體系，簡單的人性模型可以運轉(zhuǎn)得不錯。但對于復雜的環(huán)境來說，尤其當試圖刻畫增長和創(chuàng)新的時候，如果缺乏對交互的刻畫，模型就非常容易失效。

Alex Pentland | 作者

陶如意 | 譯者

梁金 | 審校

鄧一雪 | 編輯

商務合作及投稿轉(zhuǎn)載 [email protected]

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