2010年4月13日星期二

有用的统计网站

 
 

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2010年3月23日星期二

Bruce Bueno de Mesquita用博弈论模型精确预言未来

 
 

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于 10-3-19 通过 Solidot 作者:matrix

在阿西莫夫的科幻小说《基地》系列中,银河帝国数学家哈里谢顿发明了心理史学,结合历史学、社会学及统计学去预言未来发生的重大事件。现在地球有了自己的哈里谢顿。 Bruce Bueno de Mesquita,纽约大学政治学教授和斯坦福大学Hoover学院高级研究员,在新书《The Predictioneer's Game》中,他描述了一种基于博弈论的数学模型,他声称能十分精确的预言未来。过去30年里,Bueno de Mesquita在数百个问题上作出了数千项预测,这些问题从地缘政治到个人事务。他声称成功率达到了90%。他的预言师生涯始于1979年,在研究导致战争的条件时,他设计了一个数学模型去检查人们可能作出的选择,这些选择可能导致外交争端或战争。但是这个模式没有真实数据进行检验。然而恰巧此时,美国国务院询问他对于印度政治危机的看法——印度总理Morarji Desai可能将被迫下台,而接替者可能在其联盟中产生。因为他的博士论文就是关于印度政治,因此Bueno de Mesquita同意提供帮助,他在模型中输入可能对下一届总理任命产生影响的人的名单,确定他们的偏好和影响力。他自己预测副总理Jagjivan Ram可能是接替者。然而第二天计算机给了一个出人意料的人选:模型预测Chaudhary Charan Singh将成为新总理——美国国务院也不相信这个结果,但6个月后Morarji Desai政府倒台,接替者正是Charan Sing(此人担任总理的时间并不长,从1979年7月28日到1980年1月14日)。

 
 

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2010年3月10日星期三

Google发布可视化的公开数据分析工具

 
 

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于 10-3-9 通过 Solidot 作者:matrix

Google和世界银行及其它统计资料公司合作,在Google Labs中提供可视化的数据分析工具。Google Public Data Explorer于周一正式上线。网站使用关于学校、人口、犯罪率甚至名字的公开资料来建构图表和图片,用于描述趋势。 Google也发布了一份热门搜索词列表,学校比较和失业人口是最常被搜索的问题,接下来则是人口、购物税和薪资。除了和世界银行、美国劳工统计局、美国人口局合作之外,Google的资料提供者还包括联合国经济合作与开发组织、加州教育局、欧盟统计局、美国中央疾病管制中心和美国经济分析局等单位。

 
 

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2010年3月9日星期二

Google 发布 Public Data Explror,并增加更多公众数据源

 
 

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于 10-3-8 通过 谷奥——探寻谷歌的奥秘 作者:musiXboy

去年,Google发布了公共数据搜索,让人们可以更方便的获得公共数据的统计结果,后来Google又扩充了一次数据源,加入了世界银行和全球各地人口统计等数据。今天,Google再次扩充了他们的数据源,其中包含一些公共数据提供商亲自交给Google的数据,还有Google通过Google Trends Insights for Search了解到人们想知道哪些数据后,找来的数据。

全部的数据源有80多个,具体可以看这个PDF,下面列出最热门的20个数据源,有:

  1. 学校对比
  2. 失业
  3. 人口
  4. 消费税
  5. 薪水
  6. 汇率
  7. 犯罪统计
  8. 健康统计
  9. 灾难统计
  10. GDP
  11. 姓氏
  12. 贫困率
  13. 石油价格
  14. 最低薪酬
  15. 消费物价指数,通货膨胀
  16. 死亡率
  17. 生活成本
  18. 大选结果
  19. 名字
  20. 事故,交通违法行为

Google今天还将这些数据源汇总在一起,做了一个Google Public Data Explror。作为Google Labs的一员,Google Public Data Explror可以通过自带的各种图表和地图工具帮助人们利用这80个公众数据源进行调查和统计,比如下面嵌入的这个统计数据,显示了在过去47年里大多数经济体国家的平均寿命以及每名妇女的生育人数。通过滚动条你可以看到数据在每年里的变化过程,非常实用而直观。这些生成的统计图表都来自于Google当年收购的 Gapminder FoundationTrendalyzer技术,后来Google将这些技术放到了Google Spreadsheets的Motion ChartVisualization API里。

Via Google Public Policy Blog


© musiXboy 发表于 谷奥——探寻谷歌的奥秘 ( http://www.google.org.cn ), 2010. | 1 条评论 | 永久链接 | 关于谷奥 | 投稿/爆料
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Tell them anything but the truth: they will find their own

 
 

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于 10-2-23 通过 DensityDesign | Communication Design & Complexity 作者:Gaia Scagnetti

The listener (in fables or music) or the observer (in cinema and theater) plays a fundamental role in the narration process. The narrator evokes whereas the observer interprets through his imaginary. The more qualitative is the narrator evocation, the more the observer becomes co-author of the story.

In the visualization of complex networks, the designer should use a narrative mode of though, giving to the audience a good story more than a sound argument. As the movie director, the designer aim to choose the visualization that more preserves the complexity of the environment. As a result he takes a political stance: he directs actors (the elements of a system), he decides the light design (the choice of the elements to visualize), the set designs (the imagery to evoke), the different optical lens (the power of focusing) and most important, the critical point of view of the camera (intentionality).

We will present our research in the visualization of complex systems. The paper "Tell them anything but the truth: they will find their own. How we visualize the map of the future with respect to the audience of our story" focuses on the emerging need for a narrative approach for the understanding of complex networks. We consider narrations as tools with the paramount function of myths <to find a shape, a form, in the turmoil of human experience>.

We are proud to present it at the Arts | Humanities | Complex Networks — a Leonardo satellite symposium at NetSci 2010 taking place at BarabásiLab — Center for Complex Network Research, Northeastern University in Boston, MA, on Monday, May 10, 2010.

See you there!


 
 

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2010年2月27日星期六

Follow the money: 人类(货币)流动复杂网络及其后果



 此信息的链接:
 http://www.google.com/buzz/115996558239901616313/M6zixUBAqRy/Follow-the-money-%E4%BA%BA%E7%B1%BB-%E8%B4%A7%E5%B8%81-%E6%B5%81%E5%8A%A8%E5%A4%8D%E6%9D%82

2-23 Alex Han: Follow the money: 人类(货币)流动复杂网络及其后果

http://www.youtube.com/watch?v=kn32vavZqvg

The winners of the International Science and Engineering Visualization Challenge, sponsored by the journal Science and the US National Science Foundation (NSF). Follow the Money is a video by two students at the Research on Complex Systems group at Northwestern University in Evanston, Illinois. Using information from the dollar-bill tracking website Where's George, they built a picture of how people move from place to place. The video won them first place for non-interactive media.
2-23 Xinshu DONG: Very interesting video. One doubt for me is whether the flow of money actually reflects the physical movement of humans. When the movements involve a lot of humans, is it reasonable to connect them together?
2-23 Alex Han: actually human beings are connected in many means, the geological location is only one way. we are connected through the words we use, and the concepts we share. we are also connected through the products we share, and the air of course...

sometimes you call the collective movements of people's attributes, thinking, attitudes, or behaviors, as "trends", like fashionable trends, or demographic trends, or political opinion trends, or economic trends, or industry transfer trends.

The largest trend, is called "history".
上午10:22 wei wu: nice vidoe. and it is very clever to choose money as the connector.

2010年1月17日星期日

信息通讯技术在社会科学领域的应用发展——日本关西大学Yasuharu Ukai教授在信息所作学术报告

1月12日下午,在所领导王贻志研究员的主持下,日本关西大学Yasuharu Ukai教授应邀为信息所科研人员作学术报告,主题为“Social Science in, by and for ICT”。三个介词简洁地表达了信息通讯技术在社会科学领域的应用发展过程。

Yasuharu Ukai教授介绍了一个关于银行挤兑的研究项目。研究目标是当银行计算机系统出现故障等时,如何应对可能出现的民众的挤兑行为。研究团队通过email、网络民意调查等途径搜集了大量客户特征和是否会取款的微观数据。然后,他们尝试用Logit回归、决策树、神经网络和朴素贝叶斯四种模式识别模型估计客户取款的可能性。经过实证比较,最后选择Logit回归模型。研究团队有来自心理学、经济学、信息学、人工智能等多个领域的专家,他们跨学科协同合作,取得了丰硕的研究成果。

报告过程中,科研人员与Yasuharu Ukai教授进行了交流。Yasuharu Ukai教授的报告留给我们很多启示。国内关于应对突发事件的研究方法主要停留在逻辑演绎的定性层面,如何联合多领域专家从定量的角度研究,无疑能为公共政策决策提供更切实有效的建议。再如,Logit回归只是计量经济中的一个常用模型,但是将它用到客户特征和挤兑行为的关联研究中就能得出一些有益的结论,说明模型不在于复杂,而在于合适地应用到有意义的问题中。

来源:上海社科院-信息研究所

2010年1月1日星期五

转载:“一报还一报”

http://www.caijing.com.cn/2008-06-20/100070832.html

自私和克制自私,似乎同样属于人类本能

  合作与信任是人类社会得以存在和发展的基础,但它们总会被自私所侵蚀。霍布斯认为,无论人与人还是国与国的关系,随着资源稀缺的加剧,都会变得更接近狼与狼的关系。但是,现代社会终究没有沦为原始丛林,有合作善意的人群还没有灭绝,人与人之间的温情和信任也没有消失——自私和克制自私,似乎同样属于人类本能。
  由此,密歇根大学政治学家罗伯特·阿克塞尔罗德(Robert Axelrod)开始思考:在现代复杂社会中,何种行为规则才是个人收益最大化的最优竞争策略?
  上世纪80年代,他写信给不同学科的学者,让他们提供自以为最佳的行为规则,然后编成电脑程序,相互竞赛。第一场锦标赛,他共收到14个程序,在捉对厮杀中,程序运转了十多万次,最后按照总得分排出名次。胜出的程序,竟是其中最简单明了的“一报还一报”(Tit for Tat)。
  “一报还一报”是人类最古老的行为规则之一。它要求我们最初总以善意待人,在没有被欺骗之前,永远不要主动欺骗他人;但一旦发现他人的欺骗,下次交往时要毫不犹豫地报复、惩罚;惩罚过后,又回到起点,继续善意待人。这种行为规则中,永远只需记忆最近一次的对方行为,宽容看待对方的过往行为,除了上一次背叛。
  很快,阿克塞尔罗德又组织了第二场锦标赛。这次他收到了62个程序,其中还有不少程序针对“一报还一报”做了专门改进。一场混战的结果是,“一报还一报”再次排名第一。
  这两次锦标赛充分证明了“一报还一报”策略的威力。阿克塞尔罗德后来曾公开征集可能打败它的策略程序,但20多年过去,还没有程序能做到这一点。阿氏把“一报还一报”所体现的精神归纳为“KISS”(Keep It Simple,Stupid)原则,即尽可能简单、愚蠢。简单到可以用一句话概括,又愚蠢到不记忆对手的历史行为,正应了“大智若愚”的中国老话。
  阿克塞尔罗德继续发展这套工具,开始研究不同策略行动在大规模、长时段、更复杂的社会演化过程中的表现。他发现,一旦在电脑锦标赛中加入博弈者之间的误解、合谋、垄断等更贴近现实社会的要素,就会出现新问题。以“一报还一报”策略为例,单纯的“一报还一报”不大可能成为“坏策略”,因为它不会总被人利用;但它也不见得永远都是“好策略”,因为有时它不够宽容。
  真实的社会交往中,我们只能通过他人行动来推测其动机,这样很容易产生误解,既会误解别人,也被别人误解。当两个都采用“一报还一报”策略的人相遇,其中一方偶尔误解对方,实行报复,双方就可能陷入报复循环,不能自拔。此时,附加一些宽容条件,如容许对方偶尔犯错,容许对方自我悔悟等,这样的策略会取得更好的结果。
  这表明,社会秩序和规范并非由简单利诱或威慑压力造成,必须考虑总体环境与各种文化、制度的影响。个人行动策略必须置于总体社会的演化过程之中,意义才可能凸现。行动者在选择行动策略时,真正要面对的不仅是单个竞争对手,还有各自所处的小团体和大团体,各式各样的显规则和潜规则。这时,威慑、法律、声誉、社会认同、成员身份等非经济约束都可能起到很大作用。
  尤其值得一提的是,阿克塞尔罗德发现了“元规范”的作用。所谓“元规范”,就是行动者不仅自身遵循社会规范,而且也不惜付出代价,主动惩罚不遵守规范的人。从短视的经济人角度看,个人付出代价来维护集体利益并不理性,但“元规范”在稳定的人类社会中却广泛存在,对社会进步起到极大作用。阿氏的大型计算机仿真实验,有力地证明了这一点——虽然个人在短期内看不到收益,但在足够长的时间内,良好的社会秩序总会逐步回馈个人。
  阿克塞尔罗德指出,设定行动者的策略,利用大型计算机仿真程序来研究人类社会演化过程,已经成为现代社会科学中的一种基础研究方法。它不仅适用于生物进化、历史发展研究,还被广泛运用到国际关系、商业联盟、文化传播等领域,取得许多重要成果,并为现实数据所验证。因此,为当代社会科学研究引介一套利用计算机仿真的研究方法,恐怕才是阿氏此书的真正目的。
  不过,如康德所言,应然世界与实然世界之间存在不可逾越的鸿沟。完全信赖计算机对真实世界的仿真和引导是荒谬的。在并不清楚为什么要合作的时候,人类已经广泛开展合作。从这个意义上说,阿克塞尔罗德的研究只是再次证明了人类的合作本能。但毕竟,他揭示出了社会合作互动中的一些关键环节,因而极大增进了人类对自身的理解。■

  《合作的复杂性:基于参与者竞争与合作的模型》,(美)罗伯特·阿克塞尔罗德著,梁捷、高笑梅等译,上海人民出版社2008年4月第一版。参见《财经》杂志2008年第12期“本刊6月荐书”

  本文作者为复旦大学经济学院博士研究生

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