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

如前几日所言，最近在考虑换工作。所以，希望遇见一个自己喜欢的机会，然后体会一种新的生活。未来，在寻觅与改变。希望大家帮忙推荐一些机会，我坚信着social network的无穷力量，相信这样的推荐会比海投更有效。 下面是自我广告时间。分中英文两个语种，内容是一致的。点击这里直接跳到中文部分。 What I am able to do... I will divide my background introduction into several categories: knowledge, skills, and experience. Knowledge Knowledge reflects my academic trainings, and it stresses more on "how I think", than "what I do". Economics: Typical advanced economics courses, including advanced microeconomics, advanced macroeconomics, advanced econometrics, etc., up to [...]

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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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终于把心里这根草拔掉了～在moore童鞋提及那么久之后，我终于把念想转变为了行动力，遵循王守仁同志“知行合一”的思想，辗转了几趟地铁。在一个周日的下午，在工作人员即将关闭大门谢客的时候，我就堂而皇之的闯了进去。 第一份惊喜是一本护照。原来除了世博护照之外，还有这么多，上海这么喜欢搞这套东西啊。然后长长的一串名单，对我这种人最有效了，逐个的拔草吧拔草吧。 土山湾特殊之处在于它是中西文化碰撞、融合的历史痕迹。在上海，在徐家汇，当中西方文明交织在一起的时候，土山湾忠实的记录了这一切。绘画、雕刻、建筑艺术等等，都有着东方文化的烙印和西方风格的痕迹。再念及其民国时期的大历史背景，一曲婉转而悠扬的文化交融曲就此鸣响。 博物馆不大，但是没想到我逛了好长时间，很多东西多少确实觉得新奇。很专业、很精致的博物馆。 然后最近一直在读《明朝的那些事儿》，貌似这套书风靡了也有些时日了。我总是这么落后……谁让我原来以为他是戏说历史呢，就没想读。后来在一位朋友的大荐之下，觉得再不读点历史就枉为华夏儿女龙的传人，于是乎赶紧的开始努力读书了。这套书确实好长，7卷啊，我真佩服这个作者可以这么孜孜不倦的把明朝的历史一点点用白话语言、...

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今天看到木遥的一篇文章：为什么跨学科的研究项目是件残酷的事，略有感触，在此罗嗦几句。 1. 经济学大量吸收了数学家，Arrow之后更是有一系列微观理论数理化的变革，Laffont的加入对于博弈论的影响扩大也不可或缺。这些人，在当年应该都算是“跨学科”的吧，经济和数学总是走的那么近，和统计学就更不用说了。 2. 很多学科领域都在期待数学工具的变革和进步，很多学科的突破式发展也是得益于数学工具的引入。物理和数学的渊源就不用说了，生物这些年来也多多少少依赖着好多数学工具的发展。另外从某种层次上，计算机和数学是不分家的…… 3. 交叉学科研究最难的是，要求一个人具备两个、或者更多领域相对专业的知识。某一个领域少了一点，都不足以支撑一个突破性研究的进展。或者应该这么说，纯知识是好学的，关键是习惯两个以上领域的思维方式，知道他们分别关心的是什么，然后找到交叉点，这是我觉得对人要求最高的。隔行如隔山，很多时候确实如此。 最后补一句，最近常用一句话， 偏见源于无知 无知请理解为“某种知识的欠缺”。举个简单的例子，一个统计调查和研究估计往往首先要考虑的问题之一就是，样本是不是selected sample。简单的说，你不能跑到东北去进行人口身高采样然后回...

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