落园专注经济视角下的互联网 / Economic Observation of the Internet

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...

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现在越接受专业的经济学训练，尤其是很多工具性的训练（特别是数学工具），导致了强烈的思维上的路径依赖。这样的结果就是，看问题、分析问题越来越片面，角度越来越单一，难以从全局的高度去统筹考虑。 不得不说，数学学好了，会觉得这个工具实在是太强大了。像金融资产定价理论中著名的“马科维茨边界”从数学上看仅仅是个二阶距，还有拉姆齐使用动态规划解释存款和税收（参见：中国的经济、经济学和经济学家），很多很多简单的数学应用都对经济学的发展起了重要的推动作用。但是这样一来，强力的工具容易让我们忘记了经济学本源的思考。这就是非常麻烦的事儿。 现在越来越感觉到自己思维的片面性。自从读完了拉丰的《激励理论》之后，一说到一个问题，我条件反射的就会先去检验激励是不是出问题了。比如现在大学生教育体制，我考虑问题的角度都是怎么去激励学生，此时背后默认的假设就是学生都是好学的，只是制度有了问题。这样一来，无疑把这个问题片面化了，毕竟人和人的差异还是蛮大的，并不是每个人都以追求自我价值的实现为终身目标。我讨厌分数评价这个体制，每每看到那些一心上自习、只是为了从90提高到99分的孩子，都会感到悲哀，觉得他们忽略了人生太 多的美好。...

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前几天一直处于比较烦躁的状态，看文献看到头大，发现需要看的呈指数级增长，最后觉得还是暂时收手，沉淀一下看的这些东西再说。 今天终于想起来趁着图书馆还开门，去借一些书。也终于把放在图书馆虚拟书架（话说这东西真是好用）里面的书都借出来了。 今天借的书目是： 《机会的数学》作者: 陈希孺 出版社: 清华大学出版社 该书是院士科普书系第一辑（文末附有更多的介绍）中的一本，非常薄的册子，不过非常值得一看，不论是学概率统计之前作为直觉建立，还是之后作为理解的桥梁，都是很有价值的。我翻得很快，不到一个小时就看完了，感觉细细的品下来对概率论和数理统计一些模糊的概念更加明晰，对于统计，我感觉自己是越来越谨慎和信赖了。 陈院士是我国著名的数理统计专家，在该书的序言中，他写道： 我们在生活中不时地要与偶然性打交道……本书的目的就是对此作一个通俗而不失科学性的讨论，主要着重于它在收集和分析数据上的应用。收集和分析数据是用实证方法研究自然和社会的基本方法，也是我们用科学的态度观察和对待世间万事万物的手段，可以说与我们的生活息息相关。 因此，写这本小书的目的，不是单纯从“工具理性”的层面着眼，而是更着重于基本知识的介绍和统计...

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