大家好 这是本单元的最后一次课 我想跟大家介绍所谓的
“识别问题” 基本上来说就是 你如何分辨
一件事是为什么发生 比如说 人们是否和与自己相似的人一起玩
可能是因为分类模型 因为谢林模型 或者因为
起立鼓掌同群效应？或者用很炫的经济学术语
这是因为“同质性”吗？这种想要和
与自己相像的人呆在一起的心理 或者是因为同群效应？你的行为方式
想要和你的同伴们的行为方式一样 某些情况下很容易就能够
搞清楚 所以如果你看种族隔离模式 就会很清楚
这种隔离模式的出现是因为分类
这张图片是一所中学的学生分布图 数据来源于詹姆斯·姆迪(James Moody)
黄色圆点代表白人学生 绿色的圆点代表黑人学生
你看到了四个集群 这分别是
一、二、三和四 粉色的圆点代表混血人种学生 而就像你看到的
这些小朋友们其实也是按照人种分类的 你还可以看到
还有这个 我们这样分两大块
这是什么呢 因为这是在中学 所以有男生和女生 因此 基本上
会有白人女生 白人男生 黑人女生和黑人男生 就有了四个不同的
社交群体 另外 这个图非常清楚 是因为分类模型 还有其他
的东西并不属于分类 所以现在看到的这张图是我最喜欢的图片之一 软饮料
在不同区域有不同的称呼 如果你往东北区域看 或者
你到西部 就会发现 那里的人习惯说“苏打水” (Soda) 如果你住在
这边大片的中西部 我就住在这里 人们通常会说“汽水”(Pop) 好比如果我去餐厅
我会说 我想要瓶汽水 如果你去南部
会听到 给我一个可乐 那里的人几乎管所有的东西都叫“可乐”(Coke) 所以你走进一家饭馆
如果你说你要一瓶可乐的话 他们会问你是要胡椒博士 (Dr. Pepper)
橙汁还是可乐 在这里 “可乐”指的是所有的软饮料 因此如果你环顾
整个美国 我们有两个“苏打水”区 一个“汽水”区 以及一个“可乐”区
这完全不可能是分类模式 不太可能有人
在南部长大却十分想说“汽水” 所以搬到这边
中西部而和这些“汽水区人”住在一起 这是不太可能会发生的
因此这很显然是“同伴效应” 这是最近出的两本书
一本是比尔·毕绍普(Bill Bishop)写的《大归类》(The Big Sort) 另一本是
尼古拉斯•克里斯塔基斯 (Nicholas A. Christakis) 和詹姆斯•富勒 (James H. Fowler) 写的《大连接》(Connected) 两本书都提到这些
效应 《大归类》很明显地提到分类模式 而《大连接》说的是
同群效应 在这两本书里 你们会看到各种
图片 用来争论到底是分类模型还是同群效应 现在看到的是
一个从《大归类》中摘来的例子 描述的是政治意见 你会看到
在1976年 每个涂黑的县都是民主党获胜
超过百分之二十的区域 而每块涂灰的县都是共和党获胜超过百分之二十的区域
而白色的县则是百分之二十以内的区域 也即比较接近的区
这是1976年的数据 我们再来看看2004年的 如果你注意到了的话 会发现更多的县
被涂上了颜色 而没有涂上颜色的只有
一小部分州 比如明尼苏达州 密歇根州 爱荷华州和威斯康辛州
但是其他州都几乎完全涂满了颜色 而另外
在这张图中 我们还可以看出来 大部分涂黑的民主党派区域都是一些
城市 所以说 大部分的投票人居住在竞争力不强的区域 毕绍普认为
这是由于分类模式导致的 民主党人搬去跟民主党人做邻居
而共和党人搬去住在共和党人边上 因此 人以其党派群分了
当然 你也可以说这种分类
是因为同群效应 民主党派人士搬到
民主党派区 因为有更多的民主党人士 所以就自然而然成为民主党人
这是《大连接》里面的一些图片 是用来说明同群效应的
该图跟幸福有关 这边标蓝色的人们
表示不幸福 而标黄色的表示是幸福的 黄色有点“阳光”的意思 如果
可以看到黄色有一群 蓝色有一群
这样结论就很容易出来了 不开心的人常常和不开心的人呆在一起 开心的人
往往和开心的人呆在一起 克里斯塔基斯和富勒的结论是
这是因为同伴效应 如果你不开心 但是你开始和
开心的人在一起 那么你就会变得开心 但是我们也可以得出
不同结论 说这是因为分类的结果 那么如果我们来看吸烟这个事情 我们会看到类似
的情况 该图描述的是2000年的吸烟状况 黄色的点代表吸烟的人
我们可以看到 他们倾向于处在社交网络的边缘区域
而在这边可以看到一大群不吸烟的人 因此
在这边看可以看到很多 你会想 这看起来似乎太明显 这幅图
似乎是证据 靠这幅图你可以说服自己 这是吸烟里同群效应的最好例证
这里还有一个 这是得慢性病的人们
在医院待的平均日数 现在 你会想
可能全国也差不多也是一样的吧 但你可以看到巨大的差异
比如 如果你看田纳西州 这个区域
平均日数是6~13天 而在它旁边
在那里 是超过23天 所以可以看出
在这里 在爱达荷州 也能看到巨大的差别
看这些线条 这些很陡的线 这些应该是
不同的医院 也就是说有的医院
让慢性病人住很久 有的则不是 这是为什么呢？
这可能也是一种分类 可能是喜欢让病人待久一点的
医生和护士搬到了一个地区 也有可能是同群效应
可能是人们按照周围别的医生的做法来处理 所以当你
遇到这样的事时 会看到这样的图 这是问题还没有定论
还有一个 这是每位参保人的医保 (Medicare) 报销金。
人们能拿回多少医保金 看看这里
我选这儿 因为我来自密歇根州 看看密歇根州
有些区域人们可以拿到一大笔钱
而有的区域人们只能拿回一点点 再看加利福尼亚州
可以看到很大差异 比如说这里 有的区少于$7,000
而旁边的区则超过$17,000 所以每位参保人
能拿到的医保报销金差值巨大 再一次 你会问
这是因为把喜欢给政府交大笔钱的人分类出来
放到一个区域里去了？还是因为某种同群效应？
看到别人给很多钱所以自己也给很多 这些都是谜团
我们来看看为什么我们没法揭开谜团 没办法只通过看这个图
就识别是什么原因 假设有两种人 一种是a 一种是b
我们来看看分类 假设一开始
有两群人 一群人里有两个a 两个b
然后又两个a 所以这里就有4个a 2个b 另一方有4个b 2个a
如果分类发生 那事情就会发展成 b们觉得不开心
搬到了这里 a觉得不开心 就搬到了那里
我们看到的就是所有a和所有b 现在我们来看看
同群效应在这里是如何体现的 这里有4个a和2个b 这些b
会转化成为a 所以这下边有4个b 2个a
这些a也会转化变成b 所以在两个例子中
我都会得到各组全a和一组全b 我无法辨认
这到底是因为他们被分类了还是因为同群效应
如果我有个快照 如果我拿出小相机在这里 照张相
我无法识别 那要怎么办？怎么来搞清楚？
为什么创始人Chris Staccus主张“不 这就是同群效应”
像毕绍普（Bishop）这样的人又是为何主张这是分类模型？我们其实已经回答了
因为 我们来想一想这个过程 如果是分类 开始的时候是这样
像这样 我们真地可以看到人们移动 这些B移到这里
这些a移到这里 毕绍普在其书中阐述的是 他给出了
人们因在政治方面的喜好而搬到那些地区的证据
他真的找到证据 这些民主党人士搬到民主党主导的地区
而共和党人士搬到共和党主导地区 人们基于
地区其他居民的政治意识形态来选择自己居住的区域
所以 当你找房的时候 你不光是在乎房子里有多少卧室
和浴室 你也在意你的邻居是民主党派还是共和党派
克里斯塔基斯想要做的是
要找到同群效应的证据 需要证明的是
这些人 经过了转化 变成了A 因为他们的朋友
大部分都是A类 有些情况下很难证明 而有些情况下则
更容易一些 但要分辨分类模型和同群效应 我们得
有更微观层面的数据 而且得是动态数据
毕晓普看到人们搬迁 克里斯塔基斯看到人们改变自己的行为
重点是 这正是为什么识别是如此微妙 是因为如果你只有快照
你就无法辨识 现在回到最重要的原因之一 为什么
这门课很重要 就是为了有更多模型思考者 你接触过很多
很多模型 很多手头能用的模型 你会更了解这个世界
对于同一个现象 我们学习了两种模型
你去到某地 那里的人们可能会看起来很像
言行举止相当一致 而且他们信仰相同
在这个模块我们学到了此种现象产生可能有两种原因
一个原因可能是他们被分类了 还一个原因可能是
存在同群效应 若单看这个现象 我无法辨别
这里有一个识别点 如果想搞清楚这到底是因为分类
还是因为同群效应 我需要动态数据
我需要通过一段时间积累更多的数据 这也是为什么要模型的另一个原因
帮助我们知道要收集什么数据 如果你想回答这个问题
假设你关心医疗成本 你看到这些参保人人均医保报销金
数值差异巨大 或者你对医疗相关有点兴趣
你看到人们在医院待的时间上差异巨大 似乎不是最佳情况
你想弄清楚为什么会这样 是什么造成了
这些差异 是同群效应？还是分类模式？那么 你怎么辨别？怎么知道？
你需要更好的数据 需要动态数据来看
人们是在搬迁还是在改变？然后一旦你知道了原因
你就可以开始推动政策改革 以取得更好的结果 好 谢谢