何大安：大数据思维改变人类认知的经济学分析

人类认知的形成离不开因果关系分析，但运用大数据来分析因果关系以求获取正确的认知，必须具备以下条件配置：1、移动设备、物联网、传感器、社交媒体和定位系统等的覆盖面要足够大，以便能搜取到极大量和完备性的数据；2、需要探索对极大量（海量）数据的算法，能够对大数据进行分类、整合、加工和处理；3、需要厘清和区别数据的不同维度及权重，以至于能够运用大数据来甄别因果关系的内在机理。显然，人类从两百年前的工业革命到今天的信息革命，对数据的搜集、整合、加工和处理还不全然具备以上的配置条件，人类运用大数据来分析因果关系，还刚刚处于起步阶段。

联系经济学理论看问题，经济学家分析投资行为和消费行为以及对其因果关系的研究，主要是在抽象理论分析基础上运用历史数据来完成的。其实，对投资行为和消费行为的研究，不能只是从结果反映的数据来考量，即不能只是局限于历史数据分析，还需要从即时发生的数据，乃至于对未来推测的数据展开分析。这可以理解为是运用大数据思维来研究经济问题的真谛。从大数据观点看问题，投资和消费的因果关系应该是历史数据流、现期数据流和未来数据流等三大部分构成的。经济学实证分析注重的是历史数据流，很少涉及现期数据流，从未考虑过未来数据流，因此，现有经济理论文献的实证分析以及建立其上的规范分析，很难全面反映或揭示经济活动的真实因果关系。

在互联网悄然改变人类经济、政治和文化生活的当今社会，互联网的发展历史可理解为经历了三个阶段：从前期“人与信息对话”的1.0版本，经由中期“信息与信息对话”的2.0版本，近期正走向“信息与数字对话”的3.0版本，互联网版本的不断升级是大数据运用范围不断扩大的结果，这是问题的一方面。另一方面，随着互联网、移动互联网以及物联网技术等的广泛运用，人类各种活动的数据将极大量地被搜集，人们行为的因果关系也会以迂回方式通过数字关系显露出来。特别地，若互联网在将来发展成“数字与数字对话”的4.0版本，这样的发展方向则明显预示着数字关系将取代因果关系，或者说，数据思维将取代因果思维，人类将全面进入大数据和人工智能时代。

如果我们把互联网版本的不断升级以及大数据运用范围的无边界扩大，看成是未来几十年运用大数据来分析因果关系的重要配置条件，那么，如何对大数据的整合、分类、加工和处理，以及如何通过大数据的完备性和相关性来获取因果关系的真实信息，则是另外两个重要的配置条件。工业革命后的人类科学文明对因果关系揭示的主要方法和路径，是先利用掌握的信息再通过抽象思维建立复杂模型，然后在实验室通过试错法来设置能反映因果关系的参数使模型具有操作性；但这种方法和路径涉及的数据，是样本数据而不是大数据。在大数据和人工智能时代，智慧大脑是使用“数据驱动法”来设置模型和参数的（吴军，2016）。具体地讲，是用云计算集约化及其运算模式来整合、分类、加工和处理大数据，通过数据之间的相关性来探寻在样本数据基础上无法判断和推论的信息；同时，对模型的处理，不是建立复杂模型而是建立许多简单模型，并通过数以万计的计算机服务器对模型进行优化和设定相应的参数，以至于完完全全地运用大数据来揭示因果关系。

有必要说明的是，数据驱动法使用的数据不仅包括“行为数据流”，而且在某些特定场景中，还包括“想法数据流”；前者是指历史数据和当前发生的数据，后者是指从已知数据的相关性所推测的未来数据。社会物理学认为，人们实际行为与“想法流”之间有着可以通过大数据分析而得到的可靠数量关系，这种关系会通过互联网成为一种改变人们选择行为的重要因素（阿莱克斯彭特兰，2015）。诚然，在未来几十年，数据驱动法是否能成功地成为解析因果关系的有效方法，尚有待于大数据运用的实践，特别是有待于它在人工智能运用上之成效的检验。不过，数据驱动法作为解析因果关系的一种重要方法，无疑是智慧大脑的人机结合在大数据思维上的重要突破，它至少在如何展开大数据思维上打开了解析因果关系的窗口。

（编辑：西安站长网）

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