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读书有感

人生中的随机

最近放假有空看书,就把朋友赠(硬)送(塞)给我的一本书看完了。书名是Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets, 好像是写《黑天鹅》那个作者写的。我虽然对华尔街比较无知,但这本书倒也不仅仅是适用于华尔街。感觉很多事情华尔街只是放大到极端了,而道理可能多少都适用。

这本书啰啰嗦嗦二百多页的英文,我前后看了一周大概才看完。文笔不错,这也是为什么我可以耐着性子读下去的缘故。但是道理其实没有多深,基本都是一些关于人类大脑跟随机性不兼容的发现。嗯,很简单,我们的大脑是0-1机制,只能处理确定性的联系,而对于概率就处理地不那么自然了。

书中最简单的例子就是,“赚钱了是因为聪明,赔钱了是因为运气不好”。包括我自己在内,我发现这确实是大部分人的天性——永远对损失有着一种天然的心里避让。比如,我虽然常年不买卖股票,但经常会进账户看一眼还有多少钱。如果知道某天大盘跌了(比如今天),那么我可能就不会打开股票账户的app。如果看到大盘一片涨势,那么我一定会打开app然后看着增长出来的数目发呆。嗯,你说这信息对我有用吗?其实没啥用,因为我既不会买也不会卖,股票就是被我放在那里当存款的。那么我为什么还这么孜孜不倦的查它呢?不知为啥,赚钱的时候人就是开心啊,虽然知道只是一个瞬时价格,虽然知道这与我的投资决策可能没有半毛钱关系——但是我还是会自我安慰,看我眼光多好,看中的都是长期价值。

学经济学有个好处,在上学的时候已经把乱七八糟的各种理论和文献都读了个七七八八,也有不少行为经济学方面的。这本书其实很多东西都是引用的行为经济学的研究成果,想想作者是2001年写的这本书了,当时应该还是蛮先进的发现吧。只不过有趣的是,作者一路过度强调运气的作用,可能华尔街这种地方,确实大家拼到最后就是运气了。比如他说,华尔街是个生存游戏,你可以幸运几年然后赚得盆满钵满,但是一旦爆仓,就彻底被驱逐出这个游戏了。这在其他行业倒是没那么极端,毕竟很多东西还是实打实的在那里的。

当然,如果你看人生,确实很多事情都是运气积累的。健康地出生已是不易,然后顺利地长大、上学读书,考试,然后职业选择,种种。我每过一段时间会有一次imposter syndrome发作。很多人不理解,觉得我既然选择的是做自己拿捏得住的东西,为什么还会有此表现?我的原因根本上是相同的,就是觉得这一路走来很多节点都是运气的成分,万一做错了选择可能就是南辕北辙——当然也有可能更好就是了。现在的日常虽然是拿捏得住,但是对于人生的其他选择呢?谁又可以一辈子平平安安幸幸运运的呢?有点像爬山,爬的时候一路向前不做多想,爬到山顶才有一种颤颤巍巍的后怕。

然而从某种意义上,随机只对群体有意义。对于个体来说,实现的结果只能是0或者1其中一个,我们并没有办法复制一份平行世界出来。在每一个时刻,我们都活在过去发生的一堆0-1的排列组合中,而这些组合又决定了下一步我们有哪些0-1可能会实现。某种意义上,我倒更希望相信这个世界有随机性,却也相信很多东西是收敛的。就算一件事情小概率,尝试的次数多了,不也有可能实现吗?而如果增加尝试的次数呢?只能是持之以恒的去追求。一旦放弃,那么概率就永远归于0了。所以,我们得到和失去都是不那么容易的。

作者还有一些例子多少有点哗众取宠的味道,来迎合某些人们希望相信的心理。比如他说“爬得越高的人往往是能力一般,只是他们运气好”。人们很多时候都宁愿相信这是事实,或许这样会觉得好受一点。或许在某些程度上这是事实,而有些时候则是在下面的人根本无力识别上层的人具有的其他技能。如果连看都看不出来,总以自己的标准来衡量其他人,那么真真的就是井底观天了。

总体而言这本书还是很好玩的。比如作者最后说,他自从放弃闹钟之后,每天醒来的波动带来的随机感让他感到幸福。我其实已经五六年不用闹钟了。最初也是心惊胆战,后面发现你自己的身体其实比你想象的更为强大。这么多年,我没有误过飞机,没有睡死过重要的会议,而每天不必担心在深度睡眠中被闹钟吵醒的幸福感则是无与伦比的。这也是另一则我选择相信我希望相信的东西吧。看吧,人的心理其实是超级复杂和纠结的。

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读书有感

心理学中的焦虑和回避

最近各种机缘巧合,看了不少心理学方面的研究。我以前一直对心理学不是很感冒,主要的原因其实是他们的研究方法很飘忽,不知道这些结论的可重复性有多大。不过后来想开了,知道一些总比什么都不知道好对不对,就算很多东西只是局部的观察和假说,那也算是一些数据点呢。

心理学其实最好玩的就是可以帮助告知自己的状态。随便找找,就有无数的测试可以帮忙来感知自己。有的时候可能没有意识到一些行为已经偏出正常轨道了,那么不妨做个测试来看看,至少可以知道那些行为可能对他人或者自己造成一些负面的影响。此外,虽然我觉得心理学的各种分类近乎玄学,不过it meant to be exhaustive, 所以知道一下人们的不同状态也是蛮有意思的。

讲讲最近看到的一些比较好玩的东西吧。两周前在温哥华围观NeurIPS,有个开篇演讲很有意思,让我在几千人的会场居然都集中注意力听下去了。该演讲题为“how to learn”,是UC Berkeley的Celeste Kidd主讲的。我本来以为是讲基于神经研究人类如何学习的,所以并无很大的兴致。后面发现其实是很多基于实践和实验观察出来的模式,所以还蛮好玩的。她列了五条人类学习的基本模式:

  1. 人们不停在建立信念 humans continuously form beliefs.
  2. 确定性会打击人们的兴趣 certainty diminishes interests.
  3. 确定性由反馈产生 certainty is driven by feedback.
  4. 减少的反馈会导致过度自信 less feedback may encourage over-confidence.
  5. 人们很快就会建立信念 humans form beliefs quickly.

她在演讲中举了很多例子,有兴趣的可以去点开上面的链接看视频。我个人觉得比较有意思的是,人们学习是依照一个兴趣逐渐提升的过程的。比如一开始,我们学习语言,学习单词,很枯燥, 但是到了一定阶段之后,我们可以开始看懂更多的外文书籍。又如学习数学,我们一路从最简单的符合直觉的算数和几何,一直学到高等数学。数学是个很好玩的体系,自上而下兼容并蓄,比如学了线性代数一下子就可以用一个统一的框架来看待很多初等数学很复杂的问题。但是从人类学习的过程来看,我们几乎不可能从无到有地一下子学出来高等数学。积沙成塔是可以,但总不能靠着这个地基来建摩天大楼不是?

学到后面,会觉得书“越读越薄”,其实就是对知识的理解和运用越来越自如,进入了“确定性”的阶段,一方面是容易了,另一方面也是没有兴趣了(所以重复其实是一件很痛苦的事情)。这其实是一个非常归纳主义的讲法:人们学习的过程就是在不停地搜集数据和反馈,正如训练宠物狗一样。奖惩制度的引入告诉人们什么可以多做,什么需要停止,然后形成一份新的信念。有趣的是,人们形成信念比大部分统计分析快得多——在日常生活中,不会有人等到p-value < 0.05 才去确认一件事情。我们更多运行的或许是一个贝叶斯的模型,建立一个先验信念,然后随着新的数据的到来进行校正。

最近还看到一个很有意思的心理调查,亲密关系经历量表(Experiences in Close Relationships,简称ECR)。虽然这个设计本身是针对非常亲密的关系的,但是我看了一下具体的问题,感觉可以用在大部分生活关系上面,只是不同的表达方式或者展示形式罢了。这个测试按结果分为四种类型:

  1. 安全型一低回避、低焦虑;
  2. 迷恋型一低回避,高焦虑;
  3. 恐惧型一高回避、高焦虑;
  4. 冷漠型一高回避、低焦虑。

仔细一看,其实就是两个主要维度的区别:回避和焦虑。其实人对于自己不熟悉或者不能控制的事情,一般有两种反应:过度控制(焦虑),或者自我放弃(回避)。我自己去测试了一下,基本就是反映了我对于周围人的互动的模式。

焦虑方面,基本上就是我有没有过度思考一些事情,对于结果的不确定性产生不必要的怀疑。回避方面,则是我是否可以主动地坦白心扉,并对于他人的坦诚作何回应。当然,这些都是相对的衡量,不过看下来还是蛮有意思的。回想我的整个人生,在一些高度不确定的阶段和事情上(比如某些升学、换工作等等),我自然是从一个高焦虑的状态随着时间和经验的增长慢慢过渡到一个低焦虑的状态。现在越来越不焦虑,是因为知道焦虑会导致过度控制(over-control),比如开车的时候过度打方向盘、控制油门和刹车。很多事情其实轻松地处理就好,事情并不会演化到一个不可收场的角度。最典型的例子大概就是我出去玩基本不做太多计划,因为就算有些意外,随机应变就是了,事先准备的又有什么用呢?这样的好处就是,休假对于我就是一个完全的身心放松的状态,随心所欲。

回避倒是另一个很好玩的问题。这个测试的解释是,回避基本上是由于不自信。可能狮子座天生乐观+自信,所以我好像没有什么回避问题的习惯。就算是结果很坏,最好的处理方式仍然是直面。接触的人越多,越发觉坦诚其实是种优秀的品质。从小被家长教育要诚实,其实很多时候诚实不仅仅是对于言语,而更多的是对自己诚实,面对真实的、一点都不完美的自我。不过度自负,也不会过度自卑。

环顾四周,好像我和父母的关系倒是一直处于一种高度的安全型,彼此都没有太多的焦虑和回避。在学校的时候,同学们的相处还是见仁见智,毕竟还是一个多少有点竞争的环境,有时不得不处于一种高焦虑高回避的状态。而开始工作之后,随着自己对于自己的认识越来越全面(又回到前面的how to learn的理论,得到了越来越多的反馈),焦虑越来越少,而更愿意坦诚心扉并且去帮助他人。这些可能都是渐变,一点一点向着好的方向发展,只有偶尔回顾才会恍觉人生已经如此不同。成长还是一件多少让人无比快乐的事情。

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我的生活状态

缺憾

前段时间看到一种说法,人的内心其实是在一直追求一种不曾得到的缺憾。比如工作的人会去买一堆没有时间拼的乐高,比如长辈们可能会在家里攒一堆塑料袋,比如程序员们虽然已经打不动游戏却还是孜孜不倦地升级他们的显卡。

在成长的过程中一直稀缺的、可望而不可及的东西,会渐渐地变成成年之后的执念。人对于创伤的执念,有时候会超出自己可以承认的范围。

然而又有多少东西,若干年后得到了,也只能笑笑放在一旁了。当年弥补不了的缺憾,会一直顽强地留存心里。

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事儿关经济

从众和市场效率(market efficiency)

原来写过一点关于从众心理的东西,可见:[cref %e4%b9%9f%e8%af%b4%e4%bb%8e%e4%bc%97]。只是近几日想起来另一个词儿——market efficiency,或者更直接的,有效率的市场,觉得这两者有点有意思的联系。

我们要先找出这么一个人A:他从来没学过经济学,不知道啥是理性经济人、不知道博弈论、也不知道功利主义,就是在普通不过的正常人一个。然后再找出一个人B:他学过经济学,对经济学基本理论有足够的理解,坚信市场是有效率的。

这个时候,我们再让A和B进入同一个场景:在广场上散步的时候发现地上有破旧的1元钱纸币(为什么是1元呢?因为它不够重要,要是100可能结果就迥异了)。这个时候,A和B会捡起来么?

或许比较简单的能预测的就是B的行为,因为他相信市场是有效率的,所以这纸币肯定是假的,要不早就有人捡起来了。所以,他淡然的走过,不留一片云彩……

然后A呢?他看到钱在地上,有可能是真的有可能是假的,但是既然大家都不捡起来,肯定是有人捡起来发现是假的就扔了,那么从众心里作怪下他也不捡。就算是真的,不就1块钱嘛……所以,他也淡然的走过,不带一丝眷恋……

好吧,如果是100块纸币呢?对于B来说,1块和100块在他的市场是有效率的理论前没有任何区别,所以继续淡然。但是对于A来说,他会想,我弯下腰捡起来看看也不损失什么,真的我就赚了,假的我再毁掉便是。也就是说,在机会成本比较小而收益可能会比较大的的时候,人们这种“善小而不为”的想法就被“为之”取代了,什么从众心理之流就被跑到脑后了。其实这么看,用心理学来分析人们的行为倒是有趣得多。

好吧,捡钱的例子原本是个经典的嘲笑经济学家的笑话,更现实的情况可能是:在一个大商场的洗手间,有很多小隔断、门都关着,但是并不能确定里面到底是不是每个都有人。如果前面有别人在等,那么后面的人是继续等呢?还是一个个敲门去试探一番呢?

在学校的教学楼里这种场景常年出现,大家一般都会试探性的敲一个两个门。但是我在商场或者其他稍稍高级的公共场所,遇到的都是大家安静的等着,没有人会去甘冒风险。无论是在学校还是商场,人们表现出来的实则就是一种从众心理:大家都敲我就敲;大家都不敲,我又何必突兀……而如果用市场是有效的来解释, 那么肯定会判断没有人敲门……因为市场是有效率的嘛,前面的人既然在等,那么我也等好了。

可能在大多数情况下,市场确实是有效率的,无论是从博弈论的角度去看还是传统的供需分析,不过有的时候行为的结果会和有效市场一致、有的时候却并不一定如此。于是我在想,基于有效市场理论的一系列金融模型,是不是也可能因为这个原因而有所欠缺?当然,猜测而已。等待更多心理学的研究结果融入经济学之中。

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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。