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网络新发现

无知的受伤

真的觉得自己有的时候就是没缘由的狂妄,班门弄斧地在各种数学专业的面前卖弄……唉。不丢人就奇怪了。

一大早,一同学QQ问我一个很“深奥”的题,大概就是一群人在排队,怎么来比较快。当时我脑子转啊转,最多也只想到运筹里面涉及的星星点点的图论,然后在R里面弄了半天连穷举怎么举都没想出来……顿时感觉各种悲哀。

最后,忍不住去网上搜了一下,找到了出题教授的网站,然后顺利下到了一个solutions文件。当看到答案的时候,抽了一口凉气,Johnson’s algorithm?这是个神马东东?

果然,算法设计还是一个比较精妙的问题,像我这种连《算法导论》都没读过的人,怎么可能玩的转呢?最近不是很流行的在说,“以大多数人努力程度之低,根本轮不到去拼天赋”。哎!我就是好高骛远、无知使得自己到处丢人的典范啊。

好吧,我觉得还是有必要去读读《算法导论》了,至少这个Johnson’s algorithm我第一遍看wiki没看明白,没找到直觉和来龙去脉什么的。伤心啊。排队论排队论……算法果然水很深啊。

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读书有感

说说最近读的书吧 [3rd week, March]

在过了两周每天只是等待的日子之后,觉得人生还是不能太过被动和消沉。记得刚开学的时候去图书馆搬回来几本书,放了那么就也该好好读读了。寒假最后还是成功的消灭了《凯恩斯传》,刹那间那叫做成就感啊。这本书对我的影响之大并非一言一语可以表述的清,总欲提笔写一番感受却总也不知道应该从何下笔,也就一直没有写下来。

前几天睡觉前翻了翻《国富论》,猛然间发现自己手里的那本商务印书馆版的居然是王亚南翻译的。读了一些,不禁感觉确实是大师风范。不过或许《国富论》并不适合睡觉前翻翻,一是心情难免有些浮躁,精神也不够振奋;二是容易越看越兴奋以至于彻夜无眠。大一的时候老师就说学经济的学生必看的有《国富论》《通论》以及马歇尔的《经济学原理》。可怜《国富论》我只读过节选,《通论》几乎没有读过,马歇尔那本更是觉得遥远。大三的时候老师又问我们,有谁看过这三本书,刹那间觉得无地自容。已然三年,这些经典著作却也觉得依旧那么遥远。哦,这里我或许漏了一本《资本论》,只是不知道为什么我觉得马克思的东西一定要在对实际世界有了很深的理解和感悟之后才能去读,否则就是隔雾看花,不知道他到底想表述什么。我学的太少,理解不了,也便不想如斯为难自己。系里有几位老师在此方面颇有造诣,只是无缘聆听教诲,或许有些遗憾。只愿亡羊补牢,为时未晚,在大四毕业之前能静下心来读个一章半节的,或许也好。

前几天写了好多关于社会网络分析的东西,中文的英文的都有,毕业论文也大致拟定在这个范围内。只是一时间感觉理解尚有差距,不知道怎么和以往学习的经济学知识良好的沟通起来,所以只感觉一片迷茫,不知道论文从何下手、如何选题切入。从网上搜了搜,国内的相关著作甚少,社会学方面的也不多,仅存几本可以作为基础了解的书。只从图书馆找到了一本《社会网络分析法》,立刻跑到遥远的却也风景如画的老校区借了出来。其实曾经在老校区那边住了十余年,只是那时尚未进入大学校门,小时候只知道去操场玩耍而已。后来上了大学,家也搬了,离老校区就很远了,去的次数也少了。其实,老校区有哲社学院、法学院、政管学院等很多人文学科的院系,所以老校区图书馆里面珍藏的人文巨著很多。只可惜,临近大学毕业才深深的体悟到自己人文科学知识的欠缺,欲所有弥补,却也不能急在一时,只有就近下手。说起来,那日在老校,坐在哥特式教堂后面路边的石阶上,绿茵茵的草坪将冬日的阴霾一扫而空。随手翻起刚借出来的书,调皮的春风着急的翻页,使得我顾不上吹散的发丝,狼狈的按住书页。而在那时那刻,却似乎第一次觉得自己是在读大学。这种自由的吸取知识的味道,在这四年中被考试压迫的罕有。突然间似乎多多少少明白钱学森对中国大学的那种批评,不只是表面态度那么简单。

这本《社会网络分析法》写的很简单,毕竟是导论性质的,又是从事社会学研究的人士所撰写,省略了很多数学细节,因此颇为易懂。尤其是看惯了经济学书籍里面堆满的公式,此书仅以插图简单说明的表述反而更觉得清晰一些。最有意思的是因为涉及到很多分析软件的使用,会时常提及一些计算机尤其是数据库的东西。看着那些熟悉的架构,一下子想起来自己大一大二的时候自学数据库的那段日子。那个时候却不是觉得未来能有什么用处,只是想随便考个试,应付一下写程序的任务,加之一种自娱自乐的心情罢了。估计打死也想不出在若干年后,居然会帮我轻松的跳过一些关卡,却也是始料未及,唯有偷笑。想到这里,再想想那时所受的那些辛苦和耻笑,却也云淡风轻了。这本书看得很快,因为其中和经济、管理交叉的东西有不少。而我平时比较关注微观的文章,对劳动经济学和管理学习惯关注的那些问题较为熟悉,所以很多东西看到社会学家的分析方法,在熟悉之余时常有拍腿称妙之感。不知不觉,已然读了一半了。或许不够精细,却有助于我去理解社会学家如何看待问题。

还有几本书是从新校图书馆顺手牵来的:一本是《图论导引》,也不知道写的怎么样只是想看看作为了解只用,毕竟上学期运筹学图论学的少了些;还有一本是夏道行的《泛函分析第二教程》,垂涎已久,看到就抢了出来。只是上学期泛函考成那样,无脸见人,这书也多少缺乏一些打开的勇气了。说起来,本来这学期应该好好去听听实变的,因为我现在特别想建立一种“概率是一种测度”的观念。这个概念很早有之,却一直不甚清晰,大概是不够熟悉的缘故。因为此次的社会网络分析中我多少想引入一些不确定性的分析,自然离不开概率。虽然不学实变只看概率上的东西也能做,但是不免觉得缺少了一环逻辑上的思维层次。若是再因为理解不够犯下什么错误,便更是不容饶恕的了。

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事儿关经济 经济、IT观察与思考

复杂网络和社会网络

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:每当聚居人数超过150人的规模,他们就把它变成两个,再各自发展。“把 人群控制在150人以下似乎是管理人群的一个最佳和最有效的方式。”——150成为我们普遍公认的“我们可以与之保持社交关系的人数的最大值”。

我第一次对复杂网络有个感性的认识大概是大一的时候,当时雅虎中国出来一个很有趣儿的名人搜索(当然现在很多网站都有了),然后我就泡在上面折腾了个把小时。

复杂网络从数学的角度看自然离不开“图与网络分析”(插曲:我觉得运筹学是我学的最得心应手的数学课,几乎不用证明多好啊,直观的很容易理解,算法上的东西比定义上的容易搞定得多)。不过这里我们撇开数学不谈,看看复杂网络的应用(原文在此):

研究所涉及的网络主要有:生命科学领域的各种网络(如细胞网络、蛋白质-蛋白质作用网络、蛋白质折叠网络、神经网络、生态网络)、 Internet/WWW网络、社会网络,包括流行性疾病的传播网络、科学家合作网络、人类性关系网络、语言学网络,等等;所使用的主要方法是数学上的图论、物理学中的统计物理学方法和社会网络分析方法。

钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义:具有自组织自相似吸引子网络的内聚倾向)、小世界相互关系的数目可以很小但却能够连接世界的事实)、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。

看来看去,社会网络无疑是复杂网络应用中最好观测、最易直观理解的例子。

之所以提起来这个话题,主要是前几天无聊的时候翻了翻去年10月的一期《大众软件》,虽然其中《复杂网络——网络的科学》一文更多的是一种科普的角度来阐述复杂网络的概念,但是也并非没有分析上的启迪意义。复杂网络或许从数学工具的角度已经有比较成熟的框架和脉络,但是真正应用到社会学中,又是另外一番天地。经济学的研究现在特别讨厌弄个假设然后找个数学家来解题,毕竟我们研究的是人类的行为。

记得R会议之后Mr Liu曾发给我一篇沃顿商学院俩教授写的论文,原文载于Marketing Science,标题为New product diffusion with influences and imitators(谢谢tryshy订正)。可能从商业的角度看这篇文章有着自己的市场营销层面的价值,但是我感兴趣的则是里面利用的社会网络的分析方法。当时我是出于我理解中的微观经济学缺少一些人类行为层面的分析(我总觉得贝克尔在《人类行为的经济分析》里面只是分析了经济因素而非把行为本身作为一个决定模型的因素),也想多了解一些behavior economics方面的东西。从某种程度上来说,群体的行为必然是个人行为的加总,只是这个不能简简单单的是一个线性加法,而有着更多的决定因素和嵌套关系。

对于群体行为,心理学和社会学了解的要比经济学通透的多,他们的精华成果也颇为值得借鉴。我欲借复杂网络构建模型,却奈何对其理解不足,怕造成灾难性的错误,只得搁置。故而对于群体行为,即将撰写的博文中只会涉及正态分布和布朗运动,暂时放下复杂网络。或许有朝一日,对复杂网络的理解通透了之后,可以在两者之间构建一个桥梁,或许能看到一番新的景象。