落园 » 互联网产业观察

[RAAT]第二话：如果，定格初见~

Liyun — Wed, 02 May 2012 15:11:06 +0000

有句很煽情很酸的文字，叫做“人生若只如初见”，然后再随意的填上几个星星点点的省略号就可以了。初见，嗯，那么多人事匆匆，初见也显得格外珍贵了。有的时候，是不是一别，就不知道何时才能再相见？

如果，如果，你是一个软件的开发者或者网店店主，那么，你和每一位顾客的初见，又是什么样子呢？这个时候第一印象——第一次使用体验或者第一次购买体验，往往是决定了这到底是个回头客还是一去不复返。顾客都是懒的，他不会那么主动的给你提供那么多反馈，那么，你可以怎么了解到他的更多信息呢？如果你自己开发一个软件，那么恭喜，每一次和用户数据交互的时候，你都可以记录一些信息。然后这些信息累加起来，就成为了你们之间的来往信息。可问题是，就算打电话我也不能把她说的每句话都记住啊，更何况来来往往那么多数据。应该保留哪些呢？

好吧，不效仿什么“甄嬛体”了，还是“说人话”吧。继RAAT第一话说了说微博数据与network effect玩法之后，现在的问题是：

如果你是一个app的开发者，你应该记录哪些用户反馈/交互的信息呢？

这个问题是一位创业青年过年的时候问我的，到现在我也只能理出来一个简单的回复，真的是有些抱歉。同样的类似的问题，或者更general一点用学术化的语言来表达，那就是，

在设计一个社会实验/survey的时候，你会问哪些问题、记录那些反馈呢？

或者说，当你面对一个回归分析问题的时候，

你会把那些变量放入回归方程呢？你关心的是哪些纬度呢？

这个问题可能是一个非常ad hoc的，往往需要根据一个具体的产品、业务或者目标来因地制宜的选择。比如，我想提高落园用户的粘性——好不容易来一次，多看几个网页呗，那么除了版式设计什么好看一点之外，我还得多观察一下博文之间的关联性——读过XX的，还倾向于点击XXX。这样，“相关博文”那里就可以优化一下，而不仅仅是现在这样基于tags的关联了——嗯，根据已有用户的阅读行为，来建立collective intelligence记录，然后向新的访客推荐。挺好的不是么？那显而易见的，为了达到这个目标，我需要记录每个访客（比如ip或者cookie识别），landing的网页及其来源、停留的时间、接下来点击的动作等等，大多数指标都可以在google analytics里面看到。

那么对于一个app，用户识别首先不是大的问题——需要购买嘛。这样的话，就不用劳神记录cookie什么的了。然后，从用户体验的角度，往往需要经历一个新手->热衷体验->维持一个稳定的访问/使用频率。依旧以我的这位朋友的产品为例，他们的产品叫做“我有啦”，是一个在线分享自己所拥有的物品的社交平台，类似于一个“物品签到”的概念。现在有个很具体的问题，怎么充分调用network effect来增加新用户、减少流失用户呢？这个过程中，需要什么样的数据呢？

所有基于SNS的产品推广的时期最重要的怕就是利用社会网络自身的network effect扩散特性，最成功的例子大概就是开心网当年利用病毒营销异军突起，利用虚拟游戏当中的奖励刺激用户去邀请自己的亲朋好友加入。然后，开心网的社交游戏特性，又进一步加强了这种朋友联系对于用户使用粘性的正作用（network effect在社交游戏中成功的例子还可见于最近很火的猜词游戏Draw Something）。从直觉来说，用户最乐意向他的朋友们推广一个应用的时候，应该是他使用热度最高的时候--尤其是这种以“炫富”+“拼爹”为卖点的app，不赶紧向自己周围的朋友们炫耀怎么可以呢？

为了识别一个用户的成长轨迹、以便于在他热度很高的时候给予一些奖励（尤其是虚拟地位勋章等等），来刺激他拉自己的朋友进来攀比，必要的数据记录自然是用户每天登陆的时间、地点，然后一连串的点击行为来判断他到底是在摸索这个软件怎么使用还是已经成为了一个熟络的高手（包括错误操作的提示和记录），这样就可以完成初期对于用户成长周期阶段的识别（被用滥了的CRM-customer relation management-系统基本概念之一）。一种理想的情况是，如果根据已有用户的成长记录，发现用户的每日使用时长或者每日点击量呈现S型曲线增长，区别只是增长基数、斜率不同，那么一个简单的函数拟合预测便可以得知用户使用高峰时点的来临，然后采取相应的激励措施。另外一个需要强调的是，在采取了任何策略之后，务必须要关注的就是用户的反馈，这样会知道上一期时点的选择是不是最优的——一种事后的反馈和假设参数的更新。

除了激励用户推荐给自己的亲朋好友之外，network effect另外的应用便是在用户呈现流失倾向的时候，利用朋友的力量来提醒他回来看看。这里有意思的是，根据最近一个基于facebook的研究显示，并不是“来邀请加入的朋友的数量”而是“这些朋友分属的圈子”对邀请成功率有更决定性的影响，因此提醒的时候需要发送的内容也应该是该用户最感兴趣的商品类别以及他最关心的朋友。这样，需要记录的就是他每次访问、评论物品等展现出来的行为，以及他朋友们的互动记录。

到此，直接的一种利用社交圈子的营销机制已经建立，后面进一步利用"用户-物品"双重联系的网路模型还可以进一步优化。暂时直觉只到这里。于我看来，一切所谓的营销都是一个营销资源最优化的投放问题：在最优的时间、对最合适人、采取最优的策略。如是来看，其实什么基于网络与否也只是对资源投放效果的一个预估，和其他一般的营销总体思路并无二致（p.s. 有意思的是，最近还被问到诸如电商 coupon 券应该怎么发放…一样的道理嘛，为了最大化ROI自然是在已有数据的基础上，分析并预测式选择反馈最大的人群，促成其关键购买行为成长环节的转化）。

上述局限：只能知道使用自己开发的产品的用户信息，无法得到并利用其他业务的使用信息，从而偏好数据来源受到极大局限，进而影响全方位对用户的偏好识别、把握以及差异化新产品的推广。换言之，交叉推荐等不可行。

这一话更多的是一些具体的问题和可能的对策，暂时不涉及技术实现策略。在最后一话，针对前两话涉及到的数据搜集及分析，将会尽量给出相应的解决策略，还请稍待片刻。

[RAAT]第一话：微博的数据该怎么玩呢?

Liyun — Tue, 03 Apr 2012 13:41:42 +0000

引言(即废话)：每当要准备presentation的时候，就会开始想一些问题。去年写的是【社会实验的特殊性】，然后有一系列的文字和最终的slides。现在，想多少从自己这大半年的工作经历出发，写一系列文章，就叫做 R as an analytical tool吧，简称RAAT。第一话，从微博入手好了；第二话，将由Joke童鞋过年时候问的一个问题引出；第三话，会是更偏向流程和实践的东西。这些我会一点点写，也可能有所改变，看到时候具体的想法了。

新浪微博也火了这么久了，但是对于吾等数据源控来说，这等数据简直不能被暴殄天物啊。怎么用来分析为好呢？

links类数据

微博有两大类links:

粉丝关系
评论与转发关系

然后呢然后呢？

首先很多人感兴趣的是信息传递吧？那么决定信息传递的就是，第一呢，每个用户的信息源（主要来自于他关注的其他微博用户）；第二呢，他关注的人的发布及转发行为。用粉丝关系来计算影响力（influential rank）自然是没有问题，但是多少有点损失的感觉——我们总关心一个人在接受信息之后的response是不是？所以，一个简单可行的思路是，这里不妨用其转发行为来加权，判断每个他关注的用户对于他的影响程度的不同～如是，则每个有向的link上就附加了一个权重，成为了一个加权的有向图。

嗯，这样一个基本的网络模型就构建好了。然后呢？链路预测？等等，我们关注并分析微博数据是为了什么呢？到底构建什么样的指标是合理的呢？

如果你想扩大自己的影响力...

好吧，在下作为一个老字号（落园居然被我坚持写到第6个年头了，这是一种什么精神啊~）blogger，自然可能希望多少扩大一下影响力。落园是落园，blog对我来说有它自己特殊的意义（比如发泄，呃），但是我的新浪微博就沦落为一个落园的notifier了（这个特别的理由就不在这里公开说了，私底下聊）。如是，那么应该怎么办呢？

正常的话，经营一个微博，怎么判断自己是不是越来越受欢迎了呢？显然，简简单单一个“粉丝数”还是不够的，用“转发数”为每个粉丝关系加权也还是不够的，我还得关注一下我的“粉丝”们都是一些什么样的人。比如，他们有几千+的粉丝，还会转发我的东西，那么我的影响力就～哈哈。简单的说，一个衡量指标可以是：我的微博可能会被多少人看到呢？那么，我只要算一下我的粉丝和他们转发的可能性，然后再算他们的粉丝转发他们微博的可能性，以此类推，我就通过了“粉丝”这类link成功的影响到了更多的人。从这个角度而言，这比直接的“粉丝数”或者“转发次数”更能衡量一个微博的影响力。

当然，类似的指标还可以构建很多，比如对response进行加权。看具体目的了。我的微博算个特例，因为它有一个特殊性：不转发任何其他微博（机器人自然要符合自己的身份嘛），所以我关注的指标相对单一——我是比较关注“信息能传递到的人”，而不是特别关心他们的response程度（话说最近关评论了，直接刺激大家转发啊，故需要另当别论了）。如果是商业经营一个微博，那么在内容的选择上或许就要更加迎合各自群体的口味，具体的是否可以用Bayesian规则来算算被转发概率呢（不断的update概率）？

如果你是想提供一个互动渠道……

微博被很多企业作为新兴的接触客户的渠道（沟通成本低嘛），所以很多企业可能希望建立一个帐号来更多的获取用户的信息。比如会员制的商家，可以通过找寻自己会员的微博号，来得知他们最近的偏好，然后推荐相应的产品。电商也可以进一步的做一些销售活动，比如我的京东帐号和微博帐号绑定之后，是不是就可以直接留言给京东下单了呢？就像我打个电话似的那么方便。要是他搞什么团购之类的，我也可以直接在微博上买而不是跳转到京东复杂的页面上去，那该多好啊。

对于这样的目的，首要的任务就是找寻自己的用户群，然后建立他们微博帐号和会员帐号之间的关联。除了直接的搜索关键词之外，初期还可以利用社交网络的力量，比如洲际和喜达屋集团都在做一些转发抽奖的活动，让已经关注他们的微博用户来扩散到他们的朋友（所谓物以类聚嘛，自然更有可能也是酒店常客），这样一来就已经实现了用户的识别。然后，怎么引诱这群会员是这些商家的长项，各种美图诱惑之下，让人经常在屋子里面各种坐不住（比如我...）。如果这些用户发一些信息，比如“下周飞北京”，那么这些商家大可以直接找到这些用户施以小惠然后成功的从对手那里抢的客户（先发制人啊）……反正至少我认识的玩酒店常客计划的人，都没有只专心的玩一家的。

跟R啥关系？

说了这么多，我们有了一些基本的建模思路。比如希望借助微博扩大影响力，那么最直接的办法：去找粉丝多的微博来转发自己的内容。很多微博都有一个不太公开的转发价格，如果你相信市场是无摩擦的、处于均衡的，自然可以认为价格反映了其影响范围的大小。但是，首先市场就不是一个静态的，难免在动态潮流的波动下偏离均衡；再说怎么可能无摩擦呢，信息不对称总是到处存在的。因此，为了实现现有资金（或其他资源）的集约化投入，往往需要做到的就是“找到对目标群体影响力最大的微博”。

还是用那句俗话，“物以类聚，人以群分”，很多大众微博的粉丝关系并不是从天而降的。这些微博发布的内容往往偏重某一个侧面，如科学松鼠会往往会发布科普类知识，主动follow松鼠会的粉丝可能也就有着更高的教育背景和辨知能力。换言之，不同微博的粉丝往往有着不同的群体背景。为了识别这些形形色色的圈子，我们可以先利用微博的粉丝关系，建立起来一个网络图（更可利用转发情况来建立加权的有向网络）。这在R中可以利用SNA等package完成，或者Gephi之类的更专一的network analysis software。然后在此基础上，分析若干帐户发布的微博关键词（会用到一些text mining技术，其R中的实现可以参见思喆大哥的这篇指导：http://www.bjt.name/2012/03/text-mining-in-r/），然后找到一个或者若干个符合目标群体特征的微博帐户，在此基础上按照links顺藤摸瓜、获取更多相关的帐户。一切的影响力之类都可归结于一个数学上的distance的measure问题（think about real analysis...），而加权网络中计算这些并不困难（也可以加入随机的扰动项进行多次模拟得出结果）。最后，自然可以计算哪些微博帐号的转发会对某些目标群体产生极大的影响——不仅仅是定量计算，更可以进一步归结于一个有约束的最优化问题。一旦一个问题成为数学问题，在R中无论是模拟还是求解都不是难事。最后结论会告知，哪些微博是应该去争取转发的（无论是通过金钱还是内容本身的意义去说服）。

类似的思路，能做的事情还有很多。譬如，哪怕是作为一个个体用户，我只关心某些事情发展的潮流（比如那些会影响股市的情绪），利用R也可以在浩瀚的微博信息中更准确的找出我应该关注的信息源（可能不是全部，或者出于实时性要求无法做到全量检测），即排除噪音，然后这些信息源所提供的信息便有可能给我一些方向上的指导，而不是盲从大众媒体的言论。

利用微博作为新兴交互渠道的办法就更多了，背后依赖的数据分析知识也会相应有所调整。R作为一个开源、免费的工具，其已经提供的众多packages可以迅速的帮分析人员实现相应的想法，而不是把大量的时间用于无休止的编程以开发相应工具。这样，R便可以在一个想法探索阶段找到相应的数据支撑和信息。有了想法、去实现之后，很多时候还需要评估效果（这里可以参见去年写的关于社会实验的东西：一、二、三、演讲幻灯片），这方面简单的计量工具更是可以在R中迅速实现、并可以轻易实现可重复的评估和报告（简单的分析模型和结果重复可以利用已有的脚本，偏正式的报告可以借助当年的Sweave和进化版如knitr）。

总而言之，我一直觉得数据分析考察的是分析人员本身的统计知识、业务知识和具体学科知识的积累，以及一些对于数据的敏锐直觉，而不是编程能力。若有想法便有其他人可以帮忙实现自然好，但是有时候一味的借助他人往往存在着时滞，一闪而过的很多想法便成了过眼烟云。不是我不提倡团队合作，只是找到这么一个完美团队的成本实在是太高，更多的时候还是不得不自己做很多事情。团队的合作程度在现实中往往会有所降低，分工模式也会更加的偏向项目执行流程（比如分析->成熟模型->自动化系统），而不是在分析阶段就完全的实现了各展所长（那样对每个成员的要求可能都太高了~）。在效率和效果兼顾的现实情况中，R的贡献自然轻易的凸显。我想这也是这两年R越来越热的趋势背后的推动原因吧。Labor division problem with constraints 分工最优化的必然结果。

------remaining challenges ------
当然，有一个回避不了的问题就是大数据量……R现在面对大数据依旧有些吃力，而network的数据往往又是一个N*N维的（N为个体数量），更加大了对于空间计算量的需求。这方面，解决思路一方面是把线性的计算分块化、分批跑；对于非线性的计算，更多的则可能是先抽取一个小样本，然后确定一个或几个模型，最后利用其它高性能计算工具来实现最终在整个大数据集上面的运行。

大数据的潮流？

Liyun — Sat, 10 Mar 2012 11:23:58 +0000

一边是流浪的心，一边也是在思考一些现实中的问题。还是感谢昨天那位朋友耐心的跟我扯了一下午，说到了一个很有意思的话题，“我们为什么需要海量数据”？或者说， why and how does big data make a difference?

当时说的统计/计量分析的应用很简单，无非是做一些销量、价格弹性和资源投放的预测与优化罢了，典型的咨询业务。然后我就好奇的问了一句数据源，无非是nielsen或者iresearch的市场调查数据之类的，或者厂商自己的一些销量和价格数据。这些数据往往被aggregate到一定的程度，所以一般都是long panel（T>N），以城市为单位之类的。

这样的数据量，肯定没法跟互联网或者电商的individual records相比。百万或许都是小数目。当然咯，我们多少也会把这些原始数据做一个aggregate，比如以每人每日为单位（当然单位的选择取决于具体项目的关注点），但是大多数还是wide panel，N>>T。这两种panel data的（计量）模型显然就不一样了。一个会更多的沿袭time series的分析路子，什么auto-regression、unit root之类的；另外一个要沿袭的更多是cross-section的方法，关注大量个体的特性。

对计量的一个争议就是 ATE （average treatment effect），尤其是做data mining的那些人。明明individuals之间千差万别，计量怎么可以这么简单的取个平均呢？不过一个辩护就是，关注的问题太不同了！data mining很多时候关注的是针对每个个体选择适当的信息传递，而计量模型背后往往跟随的是一个统一的strategy or policy making。毕竟政策不可能太细化到每个人身上，针对这一点我现在越来越认同某个计量学家对于consistency的评价了：

（大意）我喜欢计量经济学，正是因为他对于政策制定的强力支撑。

况且，还有quantile regression可以做一个完整的系数分布估计呢！加之各种bayesian方法的引入……计量变得越来越宽容和好玩了。

最近思喆大哥发了一句感慨，

要会技术（统计、机器学习、可视化、最优化），要懂市场（营销，产品，客户行为，渠道），要懂沟通（同事协同，上级汇报，对外呈现），工具要熟练（SQL、Excel、SAS、ppt），公司战略还要懂点，没准还要带团队，要懂管理……。OMG，我在说什么，不是MBA，是数据挖掘专家

可见现在一个资深的数据分析专家活得多么艰辛（题外话，我等consultant活得也格外艰辛啊，这些加上无穷无尽的出差 -_-|| ），而我后面跟的一句是“市场发展不成熟，分工不明确，相关领域人才太少的恶果”。没办法，只做模型和分析远远不够啊，太少人可以看懂并完美应用了，所以搞分析的不得不自己卷起袖子上阵，即当爹又当妈……

那么说到底，为什么现在big data这么火？为什么 quantitative analysts 对数据源这么 obsessing 呢？我的理解是，

1. 大数据可以很容易的aggregate到适当的level，从而灵活适应不同分析目的需求。而已经整理好的数据则无法逆向变通（既实话又废话）。
2. 大数据使得很多大样本的性质可以直接应用，需要依赖的模型假设大大放松，从而模型的选择可以更多的贴近分析目标而不是过多考虑数据本身的性质。
3. 大数据可以进行data mining（又废话了），从而不仅仅服务于单一的policy making，还可以实现定点、极端个性化的信息投递。说白了，就是既可以分析群体特性，又可以兼顾个人特质，像大海一样宽广的胸怀包容着不同分析的目的。
4. 大数据往往是第一手数据，格式整齐（要不搜集成本过高也没法搜集）、数据真实、定义明确，很容易进行data cleaning（一个反例：跟统计年鉴打过交道的童鞋们应该知道那东西有多么混乱，统计口径什么的千差万别，数据来源也未必可信）。这样的数据只要简单的编程处理就可以了，把研究人员从搜集数据的辛苦低层次劳动中解脱出来。
5. 大数据往往包含着传统数据源所无法提供的信息，比如GPS数据可以直接用于跟踪个体的行动路线。这意味着统计分析的结果可能可以被更加灵活的应用（idea -> result -> implementation）。关于这一点，Frank曾经发给我一个很好的summary，说的是大数据为发展（经济学）带来的新机遇：http://www.weforum.org/reports/big-data-big-impact-new-possibilities-international-development
6. 最后一点比较自私的，social network的数据往往都是大数据（得有links嘛），所以既然我的研究兴趣在那里，自然会更多的关注大数据。

那么，大数据的对于分析人员挑战在哪里呢？
1. 从噪音中找到有用的信息：正如前面所说，大数据包含了太多个体的信息，所以有时候很难找到一个简单的总体指标。如何从噪音中挖掘有用的信息，对于统计分析专家的思路清晰要求度非常之高（Frank兄曾经对此做过一些简单的批判，业界的一些报告有时候无奈的直接把数据aggregate了，丢失了部分有用信息）。而我总觉得，对数据背景一定要有所了解才可以，不能是简单的大海捞针，还是要有直觉指引方向的。（只针对业界数据，制药行业之类的实验数据我没接触过，没有感觉～）
2. 大数据对于建模者的学术训练背景要求更高： econometrics, data mining等等统计分析方法，及其结合，往往意味着分析者需要有着良好的数据直觉。而这一切，往往离不开一个solid的学术训练背景。最简单的，如果不会C或者python之类的编程，不会R之类的统计软件，那对于大数据往往就在data cleaning阶段就束手无策了。而传统的数据集，我知道很多人就是excel手动做数据清理，然后扔到stata之类的软件中调用相关的命令（或者可以称之为函数）就可以了。大数据分析的门槛在提高。
3. 数据敏感性和隐私：大数据往往来源于个体，这也就意味着data access往往被控制的很严，不可能向所有研究者开放。那么，研究者往往只能接触一个领域、一个公司的数据，而无法是非常全面的行业数据（比如，通信数据你要么有移动的，要么有联通的，不太可能移动联通的同时都给你）。这也多少造成了分析只能从一边入手（依赖双方数据的，比如game theory的实证分析，可能会有些困难）。

暂时先想到这些，或许日后还会补充吧，欢迎各种批判（我只是小小的井底观天而已，加上各种眼高手低、站着说话不腰疼）。其实有的时候，想想自己明明是 more into theories than empiric，但是也就被各种“拉上贼船”下不来了。至少我还是坚信，更难积累的是analytical sense而不是skills，后者更依赖时间而前者多少对天赋还是有些要求的吧。虽然也说，很多时候还轮不到拼天赋……

（p.s. 发现新版WP的全屏编辑模式很好用啊，很简洁明了令人可以专注写作！）

回顾了一下IT业发展史

Liyun — Fri, 17 Feb 2012 03:18:11 +0000

如果说现在IT行业的大潮流是什么，除了云计算之外，怕就是移动互联网了。从来没有一个时期像现在这样，手机、电脑、平板相互之间如此相似。所有的终端似乎都要联入互联网，才显得有生命力（好吧，我那个非智能手机啊，呵呵）。Any time, any where，网络确实改变了信息传输的效率，和生活模式。

所谓忆苦思甜，今天就回顾了一下过去一个世纪的互联网发展史，或者简单的说，一系列的公司成长史和消亡史（每一次的心潮澎湃和英雄暮年）。其实大多数耳熟能详的公司的小故事都听过，但是若是说整理起来一起看一下，还真不曾这么系统过。最近一位制造业的朋友推荐了一本《浪潮之巅》，拖了一个多月没翻，但是再不读完我这还怎么自诩“弄潮儿”啊，于是今天干脆一口气读完了。

可以说，没有什么惊喜，大都是一些熟悉的故事。但是有意思的是，作者把这些故事用自己的脉络串联起来的方式。一个个IT行业下细分的领域，一家家高处不胜寒的公司……一个个数过来，还真是蛮有意思的。我读过之后，没什么太多深入思考的地方，可能这本书还是太偏技术了，更像是一个“雾中看花”的技术翘楚写出来的切身感受。涉及到公司营运、资金管控等等所用的角度和描述方式，就和我的兴趣点有所偏离了。或许现在有些麻木了，心更想寻求一种安定和宁静了。

不过，还是很好的，静下心来看待IT业这么一波波潮来潮涌、月缺月圆故事的好机会。打发时间还是不错的，至少还是可以小小励志一下的、免得太消沉，呵呵。

Life, will be better, when shared with people who have the same interests ：）求同存异，分享各个行业的辉煌，学习自己所未曾接触的经验，总是有趣的。最近真的在感叹，海阔凭鱼跃，天高任鸟飞，却也是林子大了什么鸟都有啊！乐在探索。

数据人才的需求

Liyun — Tue, 07 Feb 2012 03:19:29 +0000

一方面是现在工作的性质，会关注很多跟数据打交道的人和公司；另一方面也是自己直觉上体会到信息化浪潮之下对于数据分析人员的渴望。所以刚刚看到了微博上面的一个infograph，颇有感觉，在这里转一下并多嘴几句。

我最感兴趣的自然是背景这块儿，怎么计算机背景的为多啊？统计的倒是不怎么多。难道是计算性能是现在最大的瓶颈么？我是觉得，没有统计的直觉，也没有经济（好吧，带上商科）的思维方式，再多的数据分析出来也无感啊，不知道怎么应用的。数值结果不见得重要，重要的是怎么interpret和apply嘛。

我始终觉得，数据分析人才一定要有除了计算机和统计/数学之外某个学科的背景，最好是理工科的，最好再有一些实际工作经验，这样才明白什么样子的数据是高质量的，怎么分析是契合常识和逻辑的，得出来的结果又怎么能指导下一步工作。也许是工作中接触了太多纯IT男吧，普遍只对code有感，哈哈。

----------
生活要优雅：宁愿高傲的活着，不愿卑微的享受。

从经济理论到商业模型

Liyun — Tue, 03 Jan 2012 14:08:59 +0000

宏观经济理论比较难以直接转换为微观的商业模型，就不说了，毕竟关注的问题完全不是一个层面的。那么微观经济学呢？一个什么样的理论可以转换为一个可实践的商业模型呢？除了金融之外？

这可能是经济学院和商学院最大的区别吧～就像物理和工程的差别。从我的感觉，最普遍的就是各种拍卖理论和模型，但是这个就有点鸡生蛋、蛋生鸡的味道了。比如Groupon，这种互联网时代的团购模式是不是我们以前所未曾闻及的？那么，在每一个传统的商业模式搬迁到互联网这个平台的时候，我们是不是可以利用信息的优势（用户注册资料、购买记录、地理位置等），来针对传统商业模式的弱项有所弥补呢？

电商在过去的2011年为广大群众贡献了无尽的福利，这个看看双11和双12抢购就不用多说什么了吧？各种烧钱烧的没完。从某种程度上，我甚至认为他们对平抑物价做出了杰出贡献……当然这个是暂时的，可是是什么样子的力量让各大电商这么火拼呢？我个人认为，还是信息优势和物流瓶颈突破，带来的电商较之于传统卖场库存、场地租金等等大幅下降的优势和对于顾客的准确感知。

作为一个有羊毛一定要蓐的半家庭主妇，我就很直接的在淘宝商超买掉了柴米油盐酱醋茶……除了肉和蔬菜牛奶等这种暂时没法买的之外。一袋大米，比1号店还便宜，联想起1号店每笔单子都亏，我就更开心的蓐淘宝的羊毛了。真慷慨啊，还暂时只有上海可以享受此等福利，真是送到门口的肥肉啊。其实，好吧，我只是觉得一个人去超市扛一袋5kg的大米太沉了，还是送货上门的好啊。

随着信息流通的加快，不可避免的，各种传统的商业模式都要面临着变革。这个过程中，经济理论可以发挥多少作用呢？我们对于information和noise的分析、我们对于博弈的分析、对于交易成本的分析，一个个是不是都可以重新在信息充分流动的情况下考察是不是可能突破传统的束缚、有一种新的均衡结果的存在。为了达到一个新的均衡，我们又应该如何设计一个对应商业模式，来充分挖掘信息的力量，创造信息租和利用信息差，赚取信息的价值？

最近在一直想这个问题，或许过去对于商业模式的关注太专一的从经济的角度出发了。这里面其实不论是academic research还是business trials应该都是可以有所尝试的。如果说团购燃烧起了传统商业模式在信息时代的第一场变革，那么后续的，应该还有更多的爆发空间——在泡沫破灭之前，需要创造更多的实质性的支撑。

最浅的，从最直接的信息流通的层面、营销，也会经历一场变革吧。只是没有它背后实质性的商业模式的变革那么深刻的有趣。

不一样的亚马逊和Amazon

Liyun — Fri, 14 Oct 2011 12:03:45 +0000

我这篇文章倒不是想给Amazon做什么宣传，而只是借机说一下最近的一些最简单的购物经历，顺便感慨一下制度、诚信的缺失。

可能在国内被各种卖家欺骗惯了，尤其是在淘宝早年的时候，购物一般都是额外的小心的。只是前几天还是不小心上了一次当。要做学历认证嘛，要翻译件嘛，还不能自己翻译，就找了一家很近的翻译公司做这个事情，价格也不便宜，但是想着事情那么多还是花钱买时间吧，于是就爽快的付了翻译费。然后翻译件拿到了，跑到认证地点去，人家却说这个翻译件不符合要求^#%#。无奈啊，只能又掏钱去做一次翻译，哗哗的人民币流出去还是觉得心疼的，毕竟自己赚的钱知道赚钱的辛苦之处啊。而后自然不甘心，去找第一家翻译公司，百般推卸责任，后来直接粗鲁的视而不见。我也没有太多的时间跟他们耗着，于是315打个电话，又想到当时是用的信用卡所以也找到了信用卡发卡行，毕竟国外的信用卡消费还都是有保障的，可以在服务不到位、商家诚信有问题的时候通过银行交涉退款什么的。

315自然是两边打个电话说了一遍，然后就一副事不关己高高挂起，把皮球踢给其他部门。呃，也罢，本来也没指着消费者权益被他们保护。信用卡发卡行自然是态度好的多，一路绿灯帮我调单之类的，但是最后也很无奈，通过银联的交易他们也没有办法退款什么的，只能按照我的投诉做一个不良记录，但商家还是建行那边的，他们也只能反映给银联。这个，也罢了，维权成本这么高的情况下我也犯不着发什么律师信之类的。权当花钱买教训了。

也许是在欧洲太习惯了人们之间默认的诚信，没有什么怀疑的。同时，这几天同样发生在我身上的另一件事则让我觉得实在是太过于鲜明的对比了。8月份的时候在Amazon买了两本英文书，当时怕丢选的还是稍贵一点的运输方式，本来说是预计9月底能寄到，结果现在都还没有收到。忍不住，就给Amazon发了个Email，看看能不能有什么音信，至少能给我个包裹号码之类的跟踪一下嘛。结果很快Amazon就给我回邮件了，还主动的退还了25刀的运费到我的信用卡里面！信中各种抱歉、还说一个月之后再没有收到就可以帮我重新寄或者退款之类的。我只是昨天忍不住小小的抱怨一下嘛，连电话都懒的打，没想到态度居然这么好！

其实倒也不意外，联想到7月份的时候换新Kindle的百般顺利，当时就对Amazon刮目相看。当我爸妈看到我几个电话就很快的拿到一个全新的kindle的时候，那种惊讶啊！是啊，在国内买个东西要是想退货，那难免和销售人员口水交涉一番。哪有Amazon这种顾客为上的服务态度。

除了态度之外，背后更多的是一些诚信问题。还是说美国好了，一系列的诚信体制让每个人、公司都知道违反诚信的高昂代价。信用卡的核心是信用，而不是国内理解的“透支”功能，否则不过是一张简单的贷记卡而已。其实我对招商银行的印象蛮好的，信用卡一直用的很舒服，但是客服也跟我很无奈的承认在国内信用卡机制的不健全和跟国外的差距，我们也只能容忍和谅解。我只是百无聊赖的抱怨了一句，信用卡的信用评分什么的对我们持卡人有这么全面严格的要求，却对商户没什么要求，真的是不公平啊！

联想到最近淘宝商城热热闹闹的“起义”活动，我就觉得真的是不能不涉及诚信体制的问题了。这东西，本科的第一篇论文就论及与此，没想到现在还在这么热热闹闹的上演。我从来都是支持淘宝提高进入门槛的，这才有利于过滤掉一些竞争力不足、打诚信擦边球的商家（虽然相比于完美市场会有效率损失，但这正是信息不对称下我们为信息付出的成本）。很多人不敢去淘宝买东西，我就说一句很简单的，去淘宝商城嘛！至少，不会有什么太多的假货。当然，商城本身的其他问题就不多说了，也难怪最近这么大力的整合凡客等垂直B2C网站。现在，淘宝已经拿自己的顾客资源来卖钱了，可见这么多年的市场培育还是有价值的。

只是，太多太多事情折射出来的都是背后的诚信体制的缺失：人们习惯了有空子就钻、有便宜不占白不占。如果说中国经济增长未来有什么大的阻力，我觉得诚信体制可以算是一个。良好的诚信体制有利于市场资源科学合理的流动，而诚信体制的缺失只会让这个市场越来越“柠檬”，资源的配置被扭曲、买卖双方的交易成本被大幅增加。虽然诚信体制对于越小的经济活动越关键，但是不积小流、无以成江河，底层微观经济活动诚信的缺失，必然可期宏观层面的更多问题。

至于为什么我说“亚马逊”不是Amazon，大家可以搜搜最近卓越亚马逊的新闻，貌似也有诚信危机啊！果然，什么国际公司到了中国都是难免“常在河边走，哪有不湿鞋”？

不过，至于华尔街，那就另当别论吧。少数聪明人认为自己可以玩转地球，自然有童话破灭的时候。

怎能寄希望于不染青莲

Liyun — Mon, 22 Aug 2011 10:54:17 +0000

我还是没忍住，索性说说对于百度最近被各种攻击的一些看法吧。

前段时间打开电视，习惯性的就调到CCTV 2 去了。我说过了，我还是经常看CCTV的，毕竟上面很多信息还是有用的。在我已然被隔离了一年不知道这些热播的电视剧说的是什么的今日，打开电视调到CCTV或许并不是一个坏选择。

然后很意外的看了很久对于Baidu的批判。虽然稍早的时候在网上看到大家说起这个事儿，但是还是抵不上自己看一遍来的深刻。貌似，前些年的时候也有过类似的报道。怎么，旧闻重提？

实话说，我原来是不用百度的，因为觉得上面的信息太繁杂，一个个辨认起来太麻烦，有的时候还是google更符合我的习惯。这就像开始的时候我是有点不信任淘宝的，因为淘宝上各种劣质品我未能幸免的被忽悠了好几次。但是现在我还是整天上淘宝买东西。为什么呢？因为淘宝商城确实是有很多好东西的，再说现在不是还有一个东西叫做“退货保险”么？怕什么！

说到百度，对我来说和早年的淘宝并无二致。这都是中国的互联网大环境在那里摆着的结果。你能指望一个企业来承担所有的社会责任吗？总是期望企业来“出淤泥而不染、濯清涟而不妖”，这真的公平么？为什么没人去要求工商部门更细致的监管？如果这些甄别信息的成本强加在一个企业身上，那么我们能期望的唯一结果就是一个更没有效率的搜索引擎。人家总是要养活自己的是不是？羊毛总得有出处。在经济学上，有个词儿大家可能并不陌生：市场失灵 (market failure)。说的就是一种类似于“劣币驱逐良币”的过程——当甄别信息的成本太高的时候，我们只能漠视劣质品充斥市场。

我还说说淘宝吧。记得当年第一篇正儿八经写的论文立题便立于机制设计，说的是淘宝各种交易机制为什么、在什么程度上有效。当年淘宝商城刚刚推出来，最大的区别就是进入门槛的提高，所以我写起论文来也很容易，一个机制设计上的改变就足以把劣质品驱逐市场。经过时间的检验，我感觉淘宝商城的认可度确实越来越高，也给予了一大批诚信的中小企业低成本进入市场并进行产品推广的平台。譬如我很钟爱的衬衣品牌：鲁泰。原来的时候要买鲁泰好不方便，要去实体店。去了跟营业员一聊来的都是回头客，因为鲁泰主要是做出口的，国内市场广告偏少，很多人都不知道这东西。再者它价位也确实有点偏高，很多人可能不觉得衬衣值这么多钱。最近发现鲁泰出了一个低端品牌（虽然不是我最钟爱的格蕾芬……）挂在网上卖，物美价廉啊！一下子很爽的买了很多很多东西，家里人也都很满意。所以，我对淘宝商城总是蛮欣赏的，这样的一个平台确实造福了很多中小企业和消费者。

现在回头看当年的那篇论文虽然稍嫌幼稚，不过分析问题的出发点我还是觉得蛮好的——首先要给定的是一个噪音很大的市场，各种优质品、劣质品混杂，有效的信号传递实现起来就比较困难了。所以，合理的机制设计是在保证信号的一定传递水平下、最小化社会成本的机制。这里的社会成本更多的是一种和市场上信息是完全的理想状况相比下、效率损失上的概念。毕竟，制度都是有成本的，这个成本则需要用一个机会成本的概念来衡量和审视。

回到百度。作为一个企业，它的价值在哪里呢？当然，这里立足于我自己的价值观，一个企业的价值取决于其创造的社会价值。简而言之，我们可以接受完全没有百度的日子吗？（假设没有其他的完美替代品）。如果有比百度更有效率的企业，那么显然的它早就占据市场了（剔除各种制度因素和进入壁垒）。百度固然不完美，但是它竞价排名本身的机制并不见得有错。

刚刚看到周涛的一篇文章：《科技日报》关于搜索信息规范与公平性的采访。他的大多数观点我还是赞同的，虽然从技术/算法角度出发的意味很强。我先承认一点很无耻的，相比于公平，经济学更关心效率。当然在效率的定义上我们可以考虑进去公平的因素，这里可能就牵扯到一个社会效用函数的问题：你怎么来衡量一个社会的效用？简言之，你觉得什么是公平的？行为经济学从个体的角度出发有一些涉及“公平 (fairness)”的模型，大致的做法就是在个体的效用函数里面引入一个项来考虑别人行为给自己带来的效用，有点从“外部性”角度出发的感觉。那么对于百度，如果我们假设它是一个理性的经济人（经济个体），那么当外界对它的质疑真正影响到它的收益的时候，自然它会选择一些新的做法。所以从我的角度来说，开发新技术或者更简单的实施新算法（譬如周涛提出的个性化搜索）固然重要，但是这样的运营的成功大概是远远离不开一个合理的机制设计的。

最简单的机制设计理念从我的角度而言可以追寻到科斯定理，在这里或许可以阐释成不同的“物权/收益所得权”分配会造成最终结果的效率不同。这里这么说科斯定理，前提的假设自然是交易成本是存在的。在一个噪音很大的市场，交易成本非但不能被忽视、而且要足够的重视起来。现在我们所面对的互联网市场或许就是这么一个噪音很大的市场。可用的信号诸如信誉也不再一如既往的被人认可（譬如蒙牛的三聚氰胺、山西陈醋的勾兑），新入市场的个体更加是难以建立自己的信誉。那么，怎么能期望不通过机制设计就获得一个相对而言有效率的市场结果呢？

我并不是一味的鼓吹机制设计的重要性。从百度来说，如果他换算法，自然就是对市场机制的一种改变。只是除了算法的改变，还有一些其他的机制设计可能可以被实行。只是百度面临的问题不像淘宝那么直接（后者背后有具体的实物交易），所以我一时还真不知道什么样的机制对于百度这种状况是最佳的、又有什么措施是实践中可以实施的。有些东西或许真的要等待实验结果。

最后，还是说一句，别一味的指责百度了，这不是它一个人的错……就像我们去买地摊货，回来发现不好用或干脆不能用，你会第二天去找城管说立马给我取消这个夜市吗？毕竟还是有需求有供给的。如果大家都不是抱着占小便宜的心理（譬如那些搜索“信用卡套现”的，自己就明知违法吧？），那么很多时候提高警惕是可以防止被骗的。还有，新闻报道为了吸引大家眼球往往是非常有选择性的采取个例。极端个例当然是值得我们警示的，但也不用一拍子拍死所有人哈！在这个混乱的市场环境中，消费者本身也应该有自己的判断力和理智，不要太贪小便宜。天下怎么会有那么多免费馅饼呢是不是？我原来就很喜欢看淘宝社区的防骗技巧，蛮受用的！毕竟人多力量大，群众的眼睛是雪亮的！

经济学不是万能的

Liyun — Tue, 12 Jul 2011 15:08:40 +0000

今天很开心，在北京停留两日的决策还是对的，见了两个非常有趣的人。其中一个是在读Ph.D，专做网络经济的；另一个是一个公司的team leader，谈了一些关于产业界的事儿。我现在是对于产业界格外好奇，特别想知道的是到底经济学应用到什么程度了。

重点说说第二个，至于哪个公司，没有征询过人家同意就暂时不明说了。我们大致说的是跟经济学里面的拍卖理论有关的东西，而且是拍卖理论在现实中的具体应用。比较出乎我意料，他的问题居然是“如何从一个均衡点跳到另一个均衡点”。呃，首先，我一直不知道原来在实践中是有多个均衡点的，一般经济学模型在模拟竞争的时候由于单调性等一系列假设，均衡很多都是唯一的（最简单的参见古诺模型）；其次，就算是有多个（收敛的）均衡点，想从一个跳到另一个（类似于某经济增长模型中的“低水平陷阱”，或者最简单的博弈论中的“box opera”模型），对外来冲击的要求也是比较高的；最后，也是我更倾向的一种观点是，这个均衡不理想（次优）可能是由于非理性预期导致的。然后，大致的思路就是，要证明均衡不唯一->确定不唯一的原因->针对原因做一个外部冲击或者政策调整。当然，从实践层面来说，只有数据能告诉我们真理（能做实验就再理想不过了）。计量经济学的用武之地啊！Frank兄你赶紧毕业来创造价值吧！（顺便我还把Michael老师卖了-嗯啊，您不是最近刚被MS录用了一篇这方面的文章么？我就姑且卖了一通。您能创造的价值肯定很大啊，不过这个市场需要培育，大家对于经济分析能带来的价值还是有点小疑虑的感觉。）

我拍卖理论学的只限于高微课堂上那些，大致也只是把经典的拍卖方式过了一下（纯属找理由为自己不全面的分析开脱，哈哈）；后来在motta的竞争政策课上，多少倒也涉及到了一点点bid的东西，但是看来理论模型还是把现实大大的简化了（话说，当他说到他们也有点“政府”的味道在引导/规制这个市场的时候，我瞬间觉得学的那堆竞争政策/反垄断的东西可以派上用场了。纯市场经济干预啊，还有各类竞争市场的分化机会，好有意思。不过稍稍有点不理解为什么他们有点倾向于培养几个大寡头-大多数经济理论中都是喜欢竞争者越多越好的，最好还势均力敌，那样会比较难以坚守“同谋”策略。这大致是一点实践和理论、长期和短期的不同之处吧）。呃，让我大有种“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”之感。不过，顺带想说的是，经济学绝对不是万能的。我虽然很开心的看到国内有远见卓识的一些公司在试图引入经济学分析，到底经济学能应用到什么样子还是个问题。我隐隐约约觉得，如果这家公司真的想在这里舒舒服服的利用经济学创造价值，可能它真的需要一个Ph.D...当时他问我到底master和Ph.D有什么区别，如果只说econ的话，国内的我不知道，美国的master参差不齐，欧洲的某些master项目还是有一些质量的，只是愿意离开学校暂时不读Ph.D的可能寥寥（除了像我这种脑子暂时抽风，就是不想读了，又不想进投行之类的人...）。当然我这里有给我自己的学校做广告之嫌，不过我们这一年上的就是Ph.D第一年的课确实属实，所以和Ph.D的差距就是研究经验和一到两年的topics级别的课程（还是可以归结为研究经验……）。

嗯，可能最近还会回北京一趟，如果能和他的团队一起聊聊的话，看看实践中到底有什么困难、有什么用武之地。哎，我发现一聊到经济学的应用我真的是挺兴奋的哎，学以致用哈哈！

最终的感觉就是，产业界其实真的挺有趣的……没想到这次回国可以见到这么有趣的人并与之详谈。大概很多学经济学的人都会很乐意看看经济学的应用到底有多大的价值吧，拍卖理论又是最直接可以见效的。美国很多产业里面都有经济学背景的人在做事，而现在看来国内的需求也越来越大。也就是说，不去银行保险证券那些金融机构，经济学也是越来越被认可的。意识到这一点，我真的很开心啊。没想到这次回国收获这么大，看来是有机会可以检验一下自己的经济学知识了。话说，下周去上海一趟，不知道来自于另外一个产业的问题和需求又是什么呢？被某人说的总是让我心痒痒的很，希望不是对经济学的过高期望啊。真的，真的，经济学不是万能的，它有自身的局限的；此外，我只是个master，有些活真的可能是Ph.D更能胜任……哈哈，还是先谈过再做个估量吧，我心里总是有点悬着的。

知识产权、数字化和背后的激励问题

Liyun — Sun, 27 Mar 2011 19:04:28 +0000

最近貌似百度文库被整的蛮厉害的，不小心捅了马蜂窝，一群“文艺工作者”群起而攻之。我知道的细节不多，就是有幸读到了“写给和百度作战的文艺工作者们” 这篇文章。其实本来“版权”的事儿在中国就是出于比较可怜的境地，所有复制成本很低的东西(大概相当于经济学里面的固定成本很高、边际成本几乎为零的东东们)都面临着这个问题：软件、电影、音乐、文字作品等等。大概只有绘画（书法、雕塑，etc.）多少由于其“原本”的收藏价值远高于复制品，所以画家们多少好一点，至少不会为了某幅画被扫描上网而跟人家大动干戈。至于摄影，我想大概摄影家们已经不指着摄影集卖钱了吧……更多卖的是某张照片的（商业）使用权。数字化的大潮流下，谁也逃不了——有兴趣的可以回头看看前几年颇为风靡的《长尾理论》。

这事儿和我关系貌似不大，我写blog本身就不是为了赚钱，写那本和计量有关的小册子也是本着一种免费分享的观念（说到这里，COS的各位同仁们真的是站的高看得远了）。可能我多少是受开源（免费）软件影响比较深，再就是考虑到知识的外部性远远大于作者本身的金钱收益，所以也就不在意了（这个很大程度上来源于本科的时候修了一门课叫做“social cost-benefit analysis”，从而意识到知识的外部性有多么的大），或者说外部性已经进入我自己的效用函数……只是对于我来说，这一切有一个前提，就是我不指着直接售卖自己的知识和创作成果来生存（或者说做这些不是我的职业，只是兴趣的副产品而已）。但是，对于文艺工作者来说，他们靠的就是自身的才华吃饭；对于软件工程师来说，代码就是维系生存的依赖。社会、经济发展造就了现在的高度分工，既然人家是社会分工的一分子，那么当你享受社会分工的成果之时，自然要拿自己的劳动成果去交换——这是一种大家默认的公平吧？free-rider做的太多了，无论在哪里都是会被讨厌的。毕竟，谁也没有定义文艺作品为“公共商品（public goods）”，虽然它有着各种类似于公共商品的属性（非排他性，etc.）——我也不认为把文艺作品定位于公共商品会有利于文化产业的发展，毕竟这后面明显的是一个激励相容问题：大锅饭是没有效率的，市场定价才会给劳动者应得的报酬和激励。

说到这里，想起来一个宏观的经济学模型（经济模型经常为人所诟病，不过这里姑且容忍我一次，用经济学来说说道理）。经济学里面有很多关于专利的模型，专利发展到一定程度人们就开始搞反垄断，所以这两者某种程度上是紧密相连的。经济学有一个很简洁而优美的结论，就是完全竞争市场是最有(帕累托)效率的，当然在一定的前提假设下。我没怎么专门看过研究“专利制度”的文献，所以说起来这个东西多少有点底气不足，不过好在（被迫）做过一点“反垄断”的研究，所以大概知道这里的逻辑是怎么玩的。这里要说的经济学模型是宏观里面涉及到专利保护的（我没看原文，知道的结论是来自Acemoglu (2009)和Barro(2005)那些教科书里面的），大致结论是如果专利保护制度不好，那么创新者的创新积极性会受挫，导致经济发展的技术驱动不足，最后整个经济增长放慢。这个模型很简单，结论也很简单，但是应用有局限性：

这个模型只针对一个国家，没有说在现在全球化的潮流下，这种专利制度的不同会对国家之间的生产、竞争和合作产生什么影响。我国际贸易理论学的不多，所以说不上什么模型来，只是听说过一些用博弈来研究国家之间知识产权保护和专利制度的文章。只是对于中国，在我们现在这个经济发展阶段，恐怕太严格的知识产权保护制度会降低全面的经济发展速度。某种程度上，我们是在做有点“无耻”的free-rider，印证了一句话“科学是无国界的，但是科学家是有自己的国籍的”。从经济学的角度来说，若干年前有个很简单的例子，那就是“武大”的“内部材料”，即影印的一系列国际著名的经济学教材。可以说，那一批影印的教材造福了一代经济学学子，现在看的话海外武大背景的经济学学子很多——这个意义上推动了中国经济学的发展。但是长期看来，肯定是不可持续的，大家不会认同你这么个玩法。所以中国的知识产权保护越来越严格是可以预期的：当经济发展到一定程度，放任知识产权侵害对于创新的危害大于低成本获取知识和技术造福的经济发展的时候，必然造就可以预见的制度变更。

专利制度自从它诞生之日，就是饱受争议。同样伴随的还有“产业扶植政策”和“反垄断”问题。所以，虽然现在百度文库面对的只是表面上的一群作家群起而攻之，但我总觉得多多少少这个逻辑是和国家的产业政策、反垄断政策一致的。我学经济学的时候觉得特别遗憾的就是没有把各个流派的来龙去脉搞清楚，只是知道某些观点然后觉得逻辑上认同结论可以接受就印在脑海里了。这里想起来的是李斯特的国际贸易政策观点，搜了一下发现被归于德国历史学派（The German Historical School），所以也算是给各位一个历史起源的交代吧，有助于理解他思想形成的历史环境——19世纪40年代至20世纪初期。李斯特是多少主张政府主导的“产业保护”的（具体到国际贸易政策就是相应产业的高关税），但是他也强调了保护期限，大致是10到20年，根据产业本身特性的不同而不同（但愿这里大致的东西没记错，毕竟是好几年前学的东西了）。如果我们简单的把同样的逻辑应用到知识产权，大概也可以说中国对于知识产权“蔑视”只是暂时的，我们会一点点改变的，只是这个过程还需要一段时间。在这个过程中，我们已经深深看到的“免费”的可能性：如果您不直接付费，那么也要变相付费。比如您不想为了一部电影而付费，那么就要忍受可能的下载电影伴随的病毒侵害和不可避免的广告（比如PPS上泛滥的广告们）。大家都是要吃饭的，所以总得给人家留口饭吃。如果您愿意付费，以图书为例，付给纸质版和电子版是一样的，而且节省了印刷成本和流通环节成本，这也是我为什么看好电子书的缘故——如果相应的制度保护是健全的，那么电子书由于降低了交易成本，对市场的双方来说都是更有效率的（请注意前提假设）。现在电子书之所以不那么完美，是背后的知识产权保护不足的制度原因，而不是它本身的错误。比如我现在，愿意为了一本中文小说而付费，但是由于中文纸质书在西班牙的市场不存在，所以我根本买不到。我有一个kindle，如果亚马逊（卓越）也开始卖中文的电子版图书，我是非常愿意付费来看那些我想看却看不到的中文文字作品的，这些小说的作者也会得到应得的版权收入。但是请注意：我现在愿意付费，并不代表我十年前也愿意付费。十年前，我没有可以支配的零花钱的时候，我是不可能支付得起那么多钱去买书的，无论是电子书还是纸质书。幸好在这个世界上还有一个东西叫做图书馆，我可以泡在那里不用付（全额）费就看到自己想看的书，从而学习和增长自己的知识——这也是我为什么一直感慨图书馆是最伟大的知识共享制度的存在。这里我想强调的就是，如果我负担不起费用，而制度强迫我只有付费才能看书，那么我毫无选择只好放弃学习；但是当我负担得起费用的时候，我是乐意为了知识付费的。同样的故事可以应用于一个国家，如果人们负担得起费用，那么健全的知识保护制度是有利于经济良性增长的；但是如果大多数人们无力负担，那么这种制度只会造就知识的“束之高阁”，而不能真正的造福人民。这也是可以理解，为什么发达国家的知识保护制度一般要好于发展中国家。说到这里，我只是想说制度这东西不能强求（否则只是造福一小群人而伤害大多数人），也请不要把这一切归罪于数字化/电子化，后者只是科技发展降低交易成本的实现而已，其本身并无罪过。

最后，嗯，说到这个能不能generalize某个观点/模型到中国，想起来前几天收到的一封邮件，大概是我唯一一点都不想回的邮件，就在这里简单的交代一句吧。在邮件中有人问我PCAIDS，就是那个很久以前被逼做反垄断分析的时候随便拎的模型。我现在已经完全不做（也不关心）这东西了，所以也帮不上什么忙了，所以也就没回邮件。我不做反垄断分析的很大原因是，如果我们只是照搬现有的反垄断模型，而不考虑中国经济自身的特点，那么这样的分析究竟意义何在？会不会不如不做，毕竟不做至少不会反面作用。现在一群人在反垄断和产业政策里面玩DEA（俗称数据包络），还有SFA（俗称随机前沿分析技术），这俩东西我一个都不知道逻辑上是怎么玩的。每当看到这种文章，都觉得有点为了造文章而造文章的味道。如果您只是想造文章为了毕业找工作，而不关心文章的政策价值的话，建议您看一下前几日我提到的这篇神文：惊见神文！计量速成？？？，里面有更快捷的路径（虽然我从来不认为计量是万能的，但是相比于其他的我不了解的统计分析方法，至少用计量的时候知道可能错在哪里、如何看待分析的结果，所以相对安全吧），您就不用为了研究PCAIDS里面那些数学模型而伤透脑筋甚至掉头发了。如果您真的想对中国的反垄断政策做出一点贡献，那么请您静下心来关上窗户，读一下最基本的game theory和P-A模型，然后我相信您的数学基础已经足够看懂PCAIDS了，而且加上您本身的社会责任感和对中国问题的了解，相信您知道应该怎么修改那些看起来很炫的模型以应用于中国的具体政策、制度环境，也知道PCAIDS模型的纰漏在那里。如果您真的能达到那般境界，我自认已经帮不上您任何忙了。综上所述，无论您的目的为何，我都无法提供进一步的帮助（所以也就不回邮件了），请您谅解！

腾讯有个猪脑子

Liyun — Wed, 03 Nov 2010 19:00:35 +0000

好久不上校内，今天一上发现大家都在热热闹闹的讨论腾讯和360，然后我就奇怪了这事儿不闹腾了好久了么，怎么还没完啊？我是常年不用QQ的，就算非用不可也只是用用Webqq……360更属于从来没装过的软件，所以一开始还真没怎么关心这事儿。

直到一小时之前，看了一眼新闻，才知道腾讯来了个“老公，你要在我和事业之间选一个哦”（或者，“老公，你爱我多一点还是你的宠物狗多一点”），这种无聊的问题。关键是你还不得不做一个选择，靠。这世界上还有更有让人无奈的事儿么。腾讯，你怎么也是一家历经风雨十几年的老滑头了，这么今朝喝多了也开始耍酒疯了？

简单的一个建议，腾讯你去学学博弈论吧，要是看不起西洋人的玩意你去瞅瞅《孙子兵法》也成啊？别让人觉得像两个小朋友掐架似的，幼稚。你都多大了啊！

[p.s]天朝人民的智慧是无穷的，各大论坛已经才华贴辈出恶搞腾讯“告天下书”了（见猫扑、水木社区，etc）。360恭喜你，你扬名立万的目的成功了。现在估计每个人都知道360是啥玩意了。

继续笑得肚子疼去了，各位珍惜机会吧，在这么个功利的时代有人免费给我们唱好戏看的享受怕是不多了。

商业模式的创新？

Liyun — Sun, 27 Jun 2010 16:02:20 +0000

最近一直在思考一个问题，什么样子的算是创新的商业模式？自从被某人说道“现在的成功都是商业模式的成功而非产品的成功”。原来一直对商业上的事情比较懒，觉得自己并没有那么敏锐的商业嗅觉，就只是走马观花的看别人都鼓捣出来什么。从这个意义上说，商业更多的是一种经验，而不是一种科学。也就是说，我的理解中人们无法像推导数学公式那样推导出来一种商业模式，无论是营销还是融资，一定会在市场中大放异彩的。很多商业创新都是企业家的动物精神的体现，是在经历了风风雨雨后一种“灵感”似的昙花一现，而不是在若干数学公式中可以寻觅踪迹的。

不知道有多少人同意这种说法，我觉得Microsoft的成功不是产品的成功——当然我不排除window在当时是一款不错的产品，但还不足以不错到占据整个市场达到垄断。微软的捆绑销售战略等等达成了一个软件帝国。有的时候windows太高调以至于人们不易去观察office的光彩，我个人觉得office是集中体现微软野心和长远计划的。是不是觉得office比windows好破解的多？以至于现在在国内动辄干个啥都是doc和xls、ppt，你见过多少人用latex或者OpenOffice？至少99%的电脑上都会装上一套office，就算自己不想用但是要交个表格之类的还是得借助这东西。更有甚者，ppt的地位我觉得在可见的十年内是难以撼动的，beamer确实难以望其项背，从展示效果来说除了flash几乎很少见到比ppt更漂亮的商业展示。可是，有多少人会做flash？又有多少人离不开ppt（尤其是泛滥的各式炫目模板）？可见，Microsoft在office系列的市场拓展上必然是“醉翁之意不在酒”，因为个人用户虽然几乎不为自己的使用付费，但是你的老板是要付钱的。大公司里面有几个敢用盗版的？有这么广阔的群众基础，微软就每年等着花花的金钱进钱包就可以了。也难怪office系列每次的更新都是不痛不痒。以中国为例，多少学校尤其是中小学把office系列作为计算机教学的必备内容，多少人接触电脑的第一堂课都是学会操纵office系列三大战舰。你怎么指着大家工作后说学latex就学latex，说换成不习惯的OpenOffice或者wps就换？微软的这招实在是计谋深远。

说完了有点夕阳的微软，再说Google。Google的创新就更简单了，免费。2G（或7G）的邮箱，免费；视频，免费；阅览器，免费；音乐，免费（仅限中国）；图书馆，免费……用户几乎没有任何抵抗力的喜欢上了Google。关键是Google免费的产品往往还比其他家收费的好用，比如Gmail，见过了太多太多人用过Gmail之后再也不想转到其他的邮箱（当然我必然属于其中）。于是各大厂商趋之若鹜，抢着给Google送钱打广告推销自己的产品，然后望着哗哗而来的关键字流量感动的泪流满面——平时到哪儿去找这么多目标顾客群啊！于是，双赢的大好局面产生了，Google也就发达了。

再说最近很热的Apple，市值一跃超过了Microsoft，成为了大新闻。说到Apple，它赚钱的自然是iPhone和iPod，但你可别天真的看着网上说什么“一个iPhone的制造成本仅为售价的1/2”就觉得苹果很暴利了。其实它大多数钱来自app store和iturns的售卖。这样的平台大大降低了人们买音乐和买软件的成本，而每款软件不高的售价却聚沙成塔，喂饱了Apple。多好啊，人们一边玩着iPhone还不时的觉得“我的是Apple，多fashion”，然后软件开发商满意地笑着“要不是放在app store我怎么能卖出这么多拷贝啊”，当然最后自然是乐的数钱的Apple，消费者和厂商两面赚钱，这生意做得多划算啊~

说完了这些IT圈子的，别以为其他圈子的都在墨守成规。GE（通用电气）的发家史就是一部把一个制造企业打造成一个金融企业的传奇历史。GE在每年赚取的租金和修理费就够这么庞大的一家子吃喝还有余，很难想象吧？别看GE看起来貌似比其他很多企业低调的多，他家的算盘打得很是精明呢！当然，金融企业的麻烦就是金融危机，这也是这么多制造业企业中它第一个轰然倒下的缘故（错把GE当GM，该罚！GE还活的好好的呢）

我现在一直在想，下一个商业模式的创新会是什么？是营销、融资还是新产品？

可预见的是，如果接下来不发生一次惊天动地的工业革命，像电力取代蒸汽机那么耀眼，新产品的产生也是很有限了。电脑每年在升级，电视从纯平到液晶，无论再怎么发展，总不会是那种“翻天覆地”的变化，最多只是让人眼前一亮。当然我无意于贬低富有创新精神的科技工作者，也希望他们的创新可以进一步带来人们生活的进步。但是单单从一个较短时期的商业模式看，大概是与新产品无关了，毕竟他还有一个模仿者问题。

然后就是营销模式。病毒营销、直销等等越来越多的取代传统的广告营销，但这些都是更容易激起一时波澜而不是长久的创造影响力。我看好的一种模式是基于social network的，但或许正如我前面说的这东西更多的是经历丰富之后的“灵感”而不是数学推导或者计算机模拟，如何利用social network还是一个各个厂商都在跃跃欲试却没有特别好的办法的问题。当然，你可以说Facebook就是借助social network成长起来的，但是Facebook怎么大规模赢利或许正是折磨着他的CEO每天寝食不安的问题。同样的还有twitter，它现在做成了一个渠道，但是谁都不知道怎么倒水才能肥水不流外人田。哗啦啦的一股脑灌下去，若是雨露均沾还好，变成了洪水怕是大家都要玉石俱焚了。我始终不认为那些充斥在各大顶级管理/市场学期刊当中的漂亮模型放到市场中一定“放之四海而皆准 ”，没经过市场检验的模型和几张废纸又有什么实质差别，一点价值都不创造。从这个角度上，我倒更欣赏做数据分析的那些人，至少鼓捣出来一个“男士逛超市买尿布的同时也会买啤酒”。只是现在的商战集中于红海而太过惨烈，没想出怎么可以开阔蓝海。看来对于我这种不曾在海上航行的人，估计进去之后连是蓝是红还分不清。营销需要天分，如果不是想做一个天天打电话骚扰陌生人的seller的话……期待看到这个领域更多的理论在现实中的应用，当然也期待不久的将来自己有机会不计成本的去实战一番，看看这到底应该怎么玩。

最后想说说融资。虽然我一直标榜“对金融不感冒”，但不代表不关注。金融，尤其是微观金融、企业层面的金融确实是可以决定一个企业生死的。打个比方，金融就是企业的血液，血液断流了大脑缺氧了你还活个啥？侥幸不死八成也成植物人了。但比较讨厌的是职业经理人，我一直觉得很多职业经理人太过短视，为了一时的业绩报表把企业的长远规划的毁灭了。百度、搜狐无一难逃此等厄运，一度沦为行尸走肉，不知道盛大接下来会走得如何。如果有一种金融模式的创新可以帮助企业跳出“上市融资”的怪圈，反而可能有助于企业按照自己的战略规划走下去，越走越远。但是对这一块着实是不了解，不知哪里可以创新亦不知现在运行在何种程度。

某种程度上，你可以把我看做一个商业的门外汉（连半个赵括或马谡都不如）。我不曾在任何一个公司担任一个正式的职位，也不曾做任何关于公司治理模式的研究。纸上谈兵都不算，多半是雾里看花，不知究竟看到的是几分。所以不要为一篇日志较真，更不要坚信什么。尽信书不如无书，更何况是一个人半夜痴人说梦？欢迎讨论，欢迎讨伐，也欢迎路过打酱油。

两个有关小额贷款的东西：标会、阿里巴巴

Liyun — Wed, 19 May 2010 14:52:34 +0000

不知道谁说的来着，洗澡的时候是最好的灵感来源，尤其是泡澡。大概是这个时候人比较放松，又不能干别的，所以就只能老老实实的开始异想天开了。很多时候觉得泡澡麻烦，所以浪费了这么好的思考时间，真是……看来从今以后要乖乖的告别淋浴……

小额贷款大概是我唯一关心的和金融有关的问题。最近看了一些跟小额贷款有关的东西，很有意思～一个是标会，貌似最近被打击的比较厉害，说是有犯罪嫌疑。其实民间资本本身是个很好玩的东西，我觉得它属于“存在必有道理”的，只是需要一些机制来约束。先来看看这东西是怎么运作的（详情可参见CCTV2 经济半小时关于标会的报道）：

举个例子，我们60个人大家在一起，起了一场1000元的会。1000元按正常就是6万元钱交给会头，打个比喻，我作为第一个，我想标到这个钱，如果是200元去标这个会，然后参会没有标到的人只要交800元就可以了。(1000-200=800)，如果是60人，减去会头一名，减去自己一名，就是58名。58*800的钱就是他当天标到的会款。

第一个月，第一次聚会投标，按规则会头得标。所有会脚必须缴交1000元给会首，因此甲可得60000元。实际上凡是会头可以在首期享有无息借款的权利。

第二个月，第二次聚会投标，其余的59个会员大家都来竞出利息，假设乙出价200元最高，第二个月即由乙得标。会头因为已经得标就变成死会，所以本月必须拿出1000元给得标的乙，其他的除了乙之外的58个活会会员，则各缴交1000-200=800元给乙，所以乙可以一次借得 1000+800*58=47400元。尔后乙丧失投标权利，每个月要拿出1000元来交给得标人。

以此类推，直到最后剩下一人从未得标。因其他所有会脚都已死会，此人在最后第59个月时必定得标。所有前面59人都必须缴交1000元给他，他可以一次得标59000元。标会至此结束。

看完了这么一个流程，自然可知，做会是没有亏本的，除非会头卷款潜逃（倒会）。我为什么对这种集资形式这么感兴趣呢？因为它很科学的利用了经济学的“拍卖”机制，就是竞标。因为在每一期，得标都是需要竞价的，而每个人出的价反映的恰恰就是他对资金的需要程度。而这整个的过程就是一个有限期动态博弈，理论上根据每个人的“贴现因子”不同，一定会有一个每期的均衡解的。因此，标会制度是一种相当科学的把人们对于资金的需求/供给结合耐心程度来分配的制度——从这个意义上来说，比传统的通过银行的中转存/借款效率会更高。因为参加标会的人即便是不急用钱，不想竞标，那么到最后他得到的回报也比较丰厚。比如说，我的工资每个月都有剩余，一个月多出千百来，那就可以加会，储蓄起来，就变成几万块钱了。比方说我存3万，我到3、4年以后，3万就变四万了。三万这利息的部分就会多出一万来。据报道，标会涉及资金数可达十亿。我想这样的现实中的规模也恰恰反映了标会制度对于资金融通的积极促进作用。

但问题也出在这里，如果是我，就算我不是会长，那我肯定也会在得标之后考虑卷款走人。而根据他们的机制：

按照当地"标会'的规定，假如会中有人暂时交不上会费，他这个"会头'必须要把跑掉会员应缴的钱给垫上。自己垫了几次之后，慢慢发现后来跑掉人数的开始增多起来，而且跑掉的人都是已经竞过"标"拿走大家钱的人，这就意味着跑掉的人再也不会回来了。而他自己，由于累计下来欠钱的数目太大，也已经垫不起了，无奈之下，他只能把这个标会倒掉。

看明白了吧？这种民间融资的方式最大的问题就是道德风险——得标之后卷款走人。但是它之所以存在了这么久，我觉得可能的原因就是卷款走人并不是这么容易的。如果是亲戚朋友间的标会，自然有办法找到你，因此传统的标会还是有着很强的约束机制的，尤其是来自社会网络的约束。但问题就在于，现在标会对加入者的要求越来越低，信用也越来越差。因此，也无怪乎为何屡屡出现卷款，最终被认定为非法行为了。

想说的是，据说现在温州民间的流动资本已达6000亿元。如此大规模的资金如果善加利用，不是用来简单的投资股市和房市，对于整个经济的推动是可想而知的。经济学最基本也是最经典的理论就是“投资和消费”，无论是从乘数效应还是实际的生产来看，资金短缺确实是制约着很多企业发展的命脉，也是整个经济体发展的阻碍。因此，如果有一套合理的民间资本融通机制，对于经济发展的贡献可谓不可限量。

再说一个好玩的，就是阿里巴巴要做的小额贷款公司。说起来有趣，我知道这条消息居然是春天的时候看招聘信息看到的，当时很惊讶。后来网上陆续的出来了一系列新闻，才证实“浙江阿里巴巴小额贷款股份有限公司有正式颁发的营业执照，这是我国首张电子商务领域小额贷款公司营业执照”。这为什么让我震撼呢？和它的运营方式有关：

“订单贷款”的金融贷款服务：只要卖家当前拥有“卖家已发货”的订单，就可以申请贷款，且无需抵押。和以前支付宝贷款不同的是，淘宝贷款由阿里巴巴集团控股的浙江阿里巴巴小额贷款股份有限公司提供贷款资金。

网上有句话很直接，一针见血的说明了它的运营方式：“拿着卖家的钱，再贷给卖家，真是无本万利的生意啊！”当然这话说的颇有讽刺意味，但是我却觉得阿里巴巴所做的是一种非常伟大的创新。众所周知，在传统的货物贸易中，回款时间是个很大的问题，这也是为什么很多企业接受买家一次性付账的话可以货款打折的缘故。因为只有回款回来了，才能更进一步的把钱用于扩大生产，成为良性循环。资金链断了会是一件非常恐怖的事。在网上也一样，支付宝的产生是作为一种“第三方中介”的保证，来解决网络购物中的道德风险问题。而现在问题是，很多人买完东西就忘了再去网上确认收货并付款了，以至于很多卖家只能苦苦守着一两个星期甚至一个月的自动付款时间。这样的耽误对于卖家来说无疑是会影响到自身的资金流通的，尤其是淘宝上以小本生意居多。可能几笔货款加起来也就几千块，但是对于一个小卖家来说就是关系到他能不能及时的补货的钱。同时，这笔钱放在支付宝里面，也是一笔非常大的资金，自然会惹得中央银行和相应的监管机构加以重视。想想连北京的“市政交通一卡通”都会有人质疑预存资金的问题，更何况这么大规模的支付宝？理论上支付宝就相当于一个银行，任何时期都有一笔很大的钱可以自由支配——当然如果他有权利支配的话。因此，这样贷出来无疑是一种非常好的缩短资金融通时间的策略，会造福很多很多小本卖家。

说真的，淘宝和阿里巴巴真的是让我最能理解经济学的现实模型，无论是从数据、制度还是时间来看。很多经济理论放在淘宝身上就会有很好的启迪意义。淘宝的规模让我瞠目结舌，我已经看不到还有什么东西淘宝上买不到的了，连前几天烤蛋挞都发现有现成的蛋挞皮卖——要知道这玩意做起来可是颇费时间。话说，最近还有一件很感谢网络的事儿，就是买到了全新的上财影印的已然绝版的Microeconomic Theory, MWG的经典版。天，居然被我买到了！要知道拿到书的时候我高兴的抱着它转了好几圈！不过可惜的是原来有一套也是绝版的中国社科出版社的中文翻译版的，不知道被我放在哪里一时找不到了。算了，看英文原版更好，这本书实在是太经典了！我实在想不出，如果没有互联网，我们以后的日子要怎么过？！

微博强于博客200倍？

Liyun — Wed, 05 May 2010 15:42:20 +0000

好吧，人家说做研究的第一要点就是怀疑世界——怀疑一切看到的、听到的、闻到的、碰到的、梦到的等等。在这里不争论“眼见为实”这种哲学性话题，我只是很怀疑今天看到的一篇博文，顺便来发发牢骚，所谓针锋对麦芒——至少证明我还在关注互联网吧。今天看到一条标题很诱人的博文：微博力量是博客200倍？

说起来微博，我就喜欢从饭否说起——不管一堆twitter是不是抱着鄙夷的眼光注视着我。饭否是我大多数关于微博的记忆，它满足了我边走在路上边发短信的小怪癖，可以随时的记录一些我脑海中奇奇怪怪的想法。后来，饭否倒掉了，我开始用嘀咕。嘀咕曾经很火，只是一夜东风，花儿都凋零了，未能幸免。这也是我为啥特讨厌新浪围脖的原因，不管你产品如何，这种见缝插针的行为实在让人鄙夷。后来，我就越来越懒了，早早的就拿到了新浪围脖的邀请码注册完后却几乎没用过。以至于，挺奇怪的在不久之后发现新浪再一次通过“名人炒作”这种管用的伎俩，借机上位。当然，我承认，它是有效的。

好吧，说说twitter。说微博不说twitter，就像说独立博客不说wordpress一样，有点太小众情调了。twitter的帐号我也一直有，至今落园右边栏还挂着“follow me on twitter”的宣传画——更可气的是它居然比我的RSS订阅图标还大。twitter开始玩的时候，确实觉得蛮好玩的，弄个嘀咕的“打的”，一下子就可以转过去了，所以我也一直用手机短信的方式更新twitter。后来，twitter成为了“相见不如怀念”，隔墙相望太痛苦。我就彻彻底底的告别了twitter，顺便也告别了微博。

有一次，问一个上了年纪的老外，知不知道啥是blogger。他鄙视的瞄了我一眼，说“我不知道为啥那么多人喜欢在网上晒自己的隐私”（译后）。顿时我无语，我想这伟大的发明又不是神州大地自创的，还不是您老儿那厢的舶来品？他倒是镇定自若，talk on to another topic... WordCamp这两年越来越发展成为twitter爱好者的一种集会，这样我有点不得不感叹自己已然落后于时代。

不只一次有朋友给我叙说微博有多么多么强大，让我觉得我不去鼓捣一下真的是OUT了。但是同时也看到很多人发牢骚说微博的质量不高，每天需要花大量的时间去鉴别。这就是我毅然决然的从Buzz里面unfollow一些绑定twitter的人的缘故。在一定阶段以后，人们对于信息的鉴别成本就远远的高于了取得成本。twitter降低了信息产生和传递的成本，但是与此同时带来的鉴别成本太高。当然，很多人有很好的策略，比如只follow那些切中要害的人的微博而不是广撒网，但是对我来说，还是简简单单的远离比较好。每天Google Reader里面的更新就够我受了。

来，继续回到这篇博文，看看其中的一些经典语句：

第一，能写并有意愿写有价值微博的人群是博客的4倍。第二，这群人的人均微博产量是之前人均博客产量的5倍。这两条讲的是生产成本大大降低。

第三，有时间并且愿意读微博的人群是博客的2倍。第四，适合阅读微博的场所和碎片时间加总是博客的5倍。这两条讲的是消费成本大大降低。

OK，看起来这个人还学过经济学，直到进行最简单的成本-收益分析，不错。单单这一点就胜过多少愤青的博客。不过我稍稍怀疑，第一，微博的人多是真的，但是到底有多少人这么锲而不舍的更新呢？我的理解是，只有微博能给他们带来收益的人，才会持续的更新着。这种收益可能是认同、可能是炒作，还可能是宣泄。值得怀疑的是，过了短暂的新鲜感之后，有多少人还是持之以恒的更新微博，除了名人——我不得不说，新浪这招实在高，名人一旦开始，就不可能说停止就停止，有点像吸毒，容易上瘾——粉丝啊。

再看一句挺有道理的，是关于微博的价值。

尤其是名人，没时间去写长篇大论的博客，但每天都会有很多精到的感悟，在间隙时间写下来，就是上乘之作。

好吧，这能说明什么呢？微博之于博客，就跟你看报纸和看书、甚至喝咖啡一个道理。看报纸，你是在浏览，80%只看标题就足够了。微博也是，浓缩的瞬间。但是你只看报纸不看书？只喝速溶咖啡不喝现磨咖啡？我想不会吧。微博很短，所以“生产成本”小，相对的，博客很长，所以更容易完成的构思和论述一件事儿。你能想象把可能吧每篇文章都浓缩成140字？那还读个甚。

下面是作者叙述微博上瘾症：

用微博3周，上瘾了，症状有：工作间隙上msn看签名的习惯忽然断绝，而是xx；进电梯不再盯着江南春的显示屏等着看美女，上厕所不再无所事事光使劲，而是xx；上班第一动作不再是打开gmail或科技频道，而是xx；堵在路上1小时也不焦躁，而是xx；看着粉丝数往上涨，就像是打怪练级……

读完之后，我感觉，微博确实做到了“挤海绵”的功效，把那些零散的时间搜集起来加以利用，这一点是很赞的。可是我，如果有的话，宁愿带着一个kindle四处溜达，毕竟看书往往更能深入的阅读，深入的阅读才能深入的思考。倒是说起来，微博是一种很好的报纸取代物，看看标题就知道世界在发生什么的感觉也不错，有啥感兴趣的继续上网搜呗。到最后，如果此文不是发于博客，又怎么能这么详细的论述微博的好处呢？始终，博客我认为是一种让人更全面思考问题的方式，而不是一种简单的信息传递方式。在生产成本高的情况下，博客就有了进入门槛，相对应的现存的博文质量也会更高些——当然除了那些四处采集抄袭的网站。在微博时代，博主要更努力的发布有效的信息来吸引眼球，正如博文作者所说的“200倍就是一个噱头”。这也是信息时代一种必然的区分信息质量的结果，却也是有益的。

一句话总结：博客和微博不是竞争关系，而是互联网时代信息载体的互补——广度和深度的互补。

也说“从众”

Liyun — Sat, 24 Apr 2010 14:33:33 +0000

前几天看到张智勇（校友+学长，专注于电子商务）博客上的一篇读书笔记——再读《社会性动物》，让我突然间有些感慨。他讲了一个很经典的社会现象：从众。

我在看《社会性动物》，里面对社会心理学的定义是：社会心理学是研究人们对别人的信念和行为所产生的影响。

==从众==
第一章说的是社会心理学最知名的理论：从众；从众是有一个人或一个团体的真实的或是臆想的压力所引起的人的行为或观点的变化。

为什么突然间对这个问题这么感慨呢？主要是联想到前些日子的新闻，比如武汉大学樱花盛开游人如织、上海世博会试运行大混乱等等，无一不让人感慨中国之“人口众多”。当然媒体上的报道还是比较要面子的，不会说的这么露骨。只不过，连“围观”这个词儿都能这么火，我们又何必否认社会上这么普遍的从众心理呢？

那么我们日常中见到的从众现象又有哪些呢？学长的博客里面举了一些例子：

我曾经在工作中下意识的使用过从众的理论，比如说在网站改版的时候，大家知道，网民通常会反对的，这时候，如果我直接发一个公告，后面肯定一堆人骂……所以，如果我现在来做这个事情的话，可能就会稍微改变一些，首先，我会让意见领袖在公告下面支持我，这样，很多人就会想，那谁谁谁都说好，那就一定好，之所以我觉得不好，是因为我根本就没发现其中的美好吧？此外，我还会争取用事实说明改版到底为什么好，再加上我本身的公信力，把“好”内化到会员心里。

购物网站里面的销售排行榜，也都是基于从众理论的，所以他的使用还是很广泛的。我基本上想买书的时候，都会去新书排行榜看看……

说到这里，如果你是个喜欢标榜特立独行的人，那么是不是突然间发觉自己的很多行为是不是已经习惯了“从众”呢？我们上豆瓣去看书评、上电驴去下载最热门的影片和游戏、上校内（人人网）去看那些被人转过来转过去的热文，这一切不都是一种从众行为吗？可是为什么，我们会这么选择呢？学长的文章中提到：

从众的动机不同，一种是在想获得奖励、免受惩罚，这可能是社交或者物质意义上的，比如不让别人觉得自己傻，举个例子就是大家都骂XX网站，你要是不骂会不会显得不合群啊、无知啊？（这事情总发生，一般这时候我就闭嘴）；另一种是想获得恰当行动的信息，比如说你不知道什么数码相机好，就看别人怎么说；在这里，我觉得，口碑营销的基本立足点就是社会心理学上的从众理论。

我们单说后一种行为。我比较依赖的网站有几个，其中一个就是“大众点评网”。因为总有朋友聚餐之类的活动，大家还都喜欢尝个新鲜，所以一般我都会先去大众点评网看看哪里有什么好吃的，然后直接打电话订好或者查查路线直线前往。其实在大众点评网，我作为一个浏览者，所看到的仅仅是一些去过的人给出的评价，有好有坏。但是一般说来如果这家不好，很少有人勤快到上网之后再来长篇大论一番——除非它不好的过分了值得上网去骂骂。所以大多数看到的还是正面的评价，当然也不乏一些“枪手”。可是我为什么会依赖大众点评网呢？很简单，信息不对称。

举了例子，你刚到一个旅游景点，也没有当地的熟人来带着你玩，那么你会去哪里吃饭呢？设想一种极端的情况，当地只有一条美食街，所有的饭店都在这条街上。那么你难道会一家一家的尝，直到找到满意的为止吗？当然不会。我们一般会做的就是去各个店门口看看里面有多少人，然后选择一家人最多（或相对较多）的，进去吃。这里我们暗含着这么一个假设：如果他家的饭不好吃，就不会有这么多人都受骗了，所以集体行为一定是理智的。

这个例子是不是越看越眼熟呢？想想你家周围，是不是有新的小吃店刚开业的时候会有很多人排长队去买所谓的“掉渣渣烧饼”、“武汉鸭脖”？难道你就没有发觉，其中很多人都是店家请来排队加塞的吗？再想想IPOD每次出新品，是不是都会看到一则新闻“忠心粉丝凌晨开始排长队”呢？

我们再回到信息不对称。因为信息不对称，所以如果你随机选（比如扔骰子、抛硬币）之类的，那么就会有很大的风险。或者，你一定要选到一家很好的店，所以只能挨家挨户去实地考察，这无疑是很浪费时间和精力的，搜寻成本过高。于是乎为了降低风险或者降低搜寻成本，我就会先去网上看看别人的评价。这一点很像“声誉”机制，只不过大众点评网把我们难以直接观察到的声誉放到网上了，让大家都能享有这些信息。我一直认为“声誉”机制的存在是一种有益的，对买卖双方都有益处。一方面，买方降低了搜寻成本；另一方面，卖方可以保持市场中的良性竞争，让那些不法商家退出市场。事实上，这正是我去年冬天一篇论文通过一系列委托-代理模型证明的第一条结论（其实我后面还说到，我们为保持这种声誉机制实际上是付出了隐性成本的，正所谓“声誉溢价”）。

好了，暂停“学术营销”。我只是想说明，从“降低交易成本”这个意义上，从众心里是一种基于生活经验的理性选择，在现实中它也是一种理性利己的行为。但是有一个问题出现了，营销专家们开始利用人们的这种心理特点，制定销售战略。当然广告并非是不好的，从经济学的角度来看广告是一种商家“可置信的承诺”，因为如果没有实力他是不会下血本做广告的。然而，博弈论中对于这种例子的分析有些太过于简单，当考虑到动态策略的时候，或许我们才会发现营销专家们的高超手段。从这个意义上来说，无论是经济学还是社会学，都提供了看待这种现象的一种角度。这也是为什么我觉得社会学越来越吸引我，他的很多想法都是和经济学很近，却能提供一个新鲜的视角的。

回到营销。无论怎么说，营销本身不可怕，可怕的是人们的心理。前段时间看了一篇纪实小说，很震撼，是慕容雪村的《卧底传销23天》。摘录几段：

我不禁感慨：传销真是浪费生命。我们生活在城市中，却完全与世隔绝，不能与当地人接触，不能读书，不能看报，不能看电视，除了每天两堂洗脑课，上午半小时，下午半小时，其余时间全在无所事事地闲逛。

很多自负聪明的人就是这么被骗的：听着他们似是而非的歪理，一天比一天糊涂；听着他们的恭维，一天比一天自大。再加上宗教般的仪式、军队般的纪律、日日灌输的谎话，再坚定的人都会动摇，从怀疑到茫然，从茫然到相信，从相信到狂热，一步步落入彀中……他们每天都吃不饱，也不敢吃饱，传销团伙内有个愚蠢之极的说法，他们全都深信不疑：每天吃多少米、吃多少菜，全是国家规定的！

以前我很好奇为什么有那么多人沉迷传销，后来渐渐明白：原来谎言真有无穷的魔力，只要坚持说谎，天天讲、月月讲、年年讲，再坚强的人也会动摇，再荒谬的事也会变成真理，不仅能骗倒别人，连自己都会信以为真。去上饶之前，我自恃有点阅历，信誓旦旦地说自己决不会被洗脑，现在不敢这么说了：我在里面只有短短的20多天，而且别有用心，时时都要警惕，所以才能保持清醒。如果时间再长些，把我终日浸泡在谎言之中，所见无非恶人，所闻无非歪理，我会不会变成一个狂热的传销徒？天知道。

所谓传销，利用的不过是一个人沦落在一个特殊群体中，被日日夜夜的洗脑的过程。在这么一种特殊的环境下，你必须选择“从众”，于是乎久而久之，连自己都对“众”的观点深信不疑了。想想也是，“病毒营销”利用的不也是人们的这个特点吗？想当年开心网的邀请好友策略，很多人说“收到第一封邀请加入的信不以为意，当连续收到第二封、第三封，突然发现自己周围的人都在邀请自己的时候，怎么能不对这个东西好奇？”。营销所利用的，无非于此。

其实，说到“点评”，在经济学上更倾向于认为是“口口相传”。很多研究市场行为的对此进行过各种各样的探讨，刚看到的一篇是Michael老师的Impact of Online Consumer Reviews on Sales: The Moderating Role of Product and Consumer Characteristics (原文在这儿)。这篇文章有很多结论，但是我感兴趣的是他对于“长尾理论”的证明——评论会更显著的影响那些互联网使用经验丰富的用户，使他们关注并不是那么热门的商品。此外指出了一点很有趣的事儿：线下的促销会降低线上评论的效果——我感觉就是如果网上说A里的蛋糕多么多么好，但是到了蛋糕店发现A里隔壁的好利来在促销，他家的蛋糕看起来也不错，那么我就有可能转投好利来了（事实上我经常这么干）。不知道为什么，我近半年总是在接触管理学和marketing science之类的文章，很多时候自己写论文去找参考文献，到最后看着zotero或者bibtex列出来的文献列表，恍然间有种错觉——大半都是商学那边的。或许从某种层面上来说，我接触的电子商务比较多，所以就算是从经济学的视角去看，也会不由自主的考虑到一些营销的问题。同样不知道为什么的是，很意外的发现Michael老师研究的东西都是我一直很感兴趣的……不是有句话叫做“当你发现一个东西很有意思，兴致勃勃的去研究的时候，才发现已经被人研究过了”吗？说实话，此时我不知道应该是欣喜，还是郁闷了。不过看看结论，印证一下一些想法和直觉，也是不错的。所以我也甘愿做一个“布道者”了。