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

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...

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今天在想一个问题，我们设计了那么多数据挖掘的算法，各种各样的、借鉴各个学科方法的，最终到底是想做什么？预测，从我的理解来说。那么这些算法都是想干什么呢？以我的角度，他们是在“准确信息未知”的情况下，通过一些其他的方法模拟一个可能的路径，然后给出相应的结果。这里，尤以“推荐算法”为甚。最简单的，“购买过此商品的顾客xx%还购买过”，就是一种基于群体行为来预测个体行为的思路，虽然不知道主导一个确定的个体选择的究竟是什么。这类思路下的算法还有一个好处，放诸四海而皆准，不用过度关心每个个体的特性，只知道一个群体的路径就好了。鲁迅先生说过，“世界上本没有路，走的人多了，便成了路”。 这里不禁引出来一个经典的问题：上帝到底掷不掷骰子呢？简单的说，就是一定有什么东西是最核心的、确定的在一件事物背后么？还是所有事情都是随机的？这个问题一下子就牵扯到科学的定义和渊源：uncertainty到底是当前情况下的未知还是必然的存在，牛顿晚年怕也是纠结于这个问题投奔神学。从两三年前彭实戈老师演讲中扔出这个问题的幻灯片开始，它就深深刻在我的脑海里了。很多时候，真的，面对这个问题，觉得人类真的很渺小…… 说到身段，今天听闻一位和我“...

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最新的R会议通知，刚刚出炉哦。演讲者列表初步确定了，大牛云集，嗯嗯～ 会议时间 2011年中国R语言会议（上海会场）即将于两周后（2011年11月12日~13日）召开。 会议地址 华东师范大学，中山北路校区，学术交流中心（逸夫楼）一楼报告厅。地址：中山北路3663号（地铁3，4号线金沙江路站）。 开车方式：内环金沙江路出口下来（以逆时针方向为例，顺时针方向下高架后需要在前方调头），靠右行驶数百米，留意路的右边有一个蓝色标牌，上书“进华师大车辆”，右转即可进入校门。进门后会收停车费10元。一直向前，到先锋路（进校后第一个路口）左转，即可看到停车场的标志。逸夫楼就在停车场旁边。如果使用GARMIN的GPS，可以直接定位“华东师范大学停车场”。 会议报告 云计算在统计及Data Mining研究中的应用及前沿综述（谢邦昌，辅仁大学教授，中华资料采矿协会理事长） R工作环境简介（汤银才，华东师范大学金融与统计学院教授，博士生导师） 信息挖掘：预测、排序和过滤（周涛，电子科技大学互联网科学中心主任，教授） An overview of the VGAM package (Thomas W. Yee, Department of Statistics, University of Auckland) 淘宝网购数据和建模（李强，淘宝网产品经理） 利用R构造分析师权重以提高每股收益预测准确率（卢凌坚，...

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最近两天在成都，参加电子科技大学主办的《第七届全国复杂网络学术会议》。其实本来这会议跟我关系不大的，人家都是专门研究物理啊、计算机啊等复杂性科学的科学家们，而我就是简单的做做社会网络中的几个比较小的经济学问题，所以基本上是联系不大的。可是谁让我脸皮那么厚，非要缠着主办者说，给我个机会讲讲呗，哪怕丢人也讲讲呗，所以在我百般烦扰之下终于有机会浪费听众们的半个小时、听我稀里哗啦闲扯了半天社会实验。嘿嘿。 嗯，是的，这次的题目就是：社会网络中的实验（Experiments in Social Networks）。说的主要是实验方法在网络中的应用和价值。这里是依惯例放在网上供大家批判的slides，直接放在这上面的东西不多，我说的比较多（然后严重的超时被鄙视了 =_=!）。 slides_network_experiments_sunday.pdf 里面有很多经典的研究成果，也有我自己以前做过的一些东西，主要是继承于上半年硕士论文里面的一些东西。反正可谓是班门弄斧呗，纯属来献丑学习的。借机听了两天的报告，觉得其实主要的方法论、尤其是数理工具层面，经济学和复杂性科学的距离越来越近了，但是最大的区别、如果让我感慨一下“隔行如隔山”的话，那就是关心的问题的不同。大概没有任何一个学科像经济学这么过分的关注...

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