信息级联主题知识讲座

16信息级联informationcascades1信息级联主题知识讲座第1页Milgram纽约大街试验将参加者分成1-15人不等小组。分别让这些人站在街头凝视天空，然后观察有多少行人会停下来，也跟着凝视天空当只有一个人抬头看天空时，极少数路人停下来假如5个人盯着天空看，会有多一些路人停下来，但大多数人依然忽略他们当15人组一起盯着天空时，45%路人会停下来，也盯着天空看人行为受到他人影响，表现为从众或者“随大流”。从众社会力量伴随一致性群体活动规模状大而增强2信息级联主题知识讲座第2页周黑鸭or绝味？私有信息:听说“绝味”还不错，决定去这家…群体行为背后信息：到了现场，旁边“周黑鸭”几乎爆满！3信息级联主题知识讲座第3页五道口枣糕王-排名远扬网友评论：枣糕这东西还是蛮压秤说，尤其它家做还比较湿。其实就我在各地吃过枣糕来说他家还真算不上尤其突出，感觉比较中规中矩说，猜测主要是占了地段好光吧~4信息级联主题知识讲座第4页北海银行贷款事件5有传言称凭人民银行《个人信用汇报本人查询申请表》能够申请办理无息、贴息、低息贷款和信用卡7月9日早晨，经过数个昼夜排队，聚集在中国人民银行北海市中心支行人群超出千人这些操着山东、重庆等地口音民众希望能领到一份中国人民银行《个人信用汇报本人查询申请表》信息级联主题知识讲座第5页信息级联效应先决条件：人们能够在不一样时刻依次做出决定，而后面人能够观察到前面人决议行为，并由此推断出他们所了解信息级联效应中，模仿并非盲目，它是依据有限信息进行合理推论结果买鸭脖问题中，每个人都独自拥有一些不完整信息，假如此时已经有很多人在“周黑鸭”买，这些人选择提供给你信息可能要比你自己经过其它路径了解到信息更有说服力假如忽略自己信息而加入这些人群选择周黑鸭，则发生了群集（herding）或信息级联（informationcascade）效应当然，不排除“压力下顺从”：委员会讨论，其它人有一个倾向性意见，尽管自己不一定同意，但还是投了赞成票6信息级联主题知识讲座第6页“随大流”（从众、跟风）常见社会心理现象时尚和时尚，高度畅销书籍，高度流行电影产品、技术选择，委员会抉择，政治观念采纳为何会随大流？信息效应：Milgram纽约大街试验直接获益效应：购置传真机，社交网站，技术选择共同作用？冲突？——餐馆就餐感性还是理性？理性地放弃自己选择，而跟随他人选择？7信息级联主题知识讲座第7页一个群集试验注意，每个人只公开宣告自己判断，不告诉他看到颜色（即不揭示自己私有“信号”）判断对了有奖，错了受罚两个坛子，以p=0.5概率拿出一个来进行试验参加人（1，2，3，…，N）次序来到跟前，随机摸出一个球看看，然后大声宣告他认为坛子是“蓝多”还是“红多”放回小球，离开假若你是第3个人，摸到了红球，但前面听到是：蓝多、蓝多，你会（应该）宣告什么？8信息级联主题知识讲座第8页一个群集试验若她拿到颜色与前面说一样，她没有理由给出不一样判断若她拿到不一样，但她知道第一个人拿到是另一个颜色，第二个人也拿到是另一个颜色，即3次有2次都是另一个颜色，所以那种颜色可能性大些，于是应该放弃自己看到“信号”（信息），取和前两人一致判断第四个人，尽管知道第三个人有可能是“随大流”了，但只是有可能（因为第三个人也可能和前两个拿到一样颜色），所以自己也没有理由不随大流，即他在判断时候处于和第三个人一样状态（第三个人判断没有传达任何新信息）第一个人，说他看到颜色第二个人，也会说她看到颜色第三个人，若前面两人说不一致，则会说她自己看到颜色；假如前面两人说一样，则会跟着说前面两个判断9信息级联主题知识讲座第9页关于概率一些基础知识正方形（X），边长1其中圆形A直径0.5，B直径0.3随机投针（设每次都会落在正方形中）问：投针落在圆形A中概率是多少？问：第一次落在A中，第二次落在B中概率是多少？AXB10信息级联主题知识讲座第10页关于概率一些基础知识正方形（X），边长1其中圆形（A），直径0.5随机投针（不一定都落在正方形中）投针落在圆形A中概率是多少？说不清楚！那要看有多少落在了X中？AX11信息级联主题知识讲座第11页普通地，Pr[A]全概率公式X2X1X3X4X5A12信息级联主题知识讲座第12页关于条件概率一些基础知识还是随机投针，对于落在B中那些，同时也落在A中概率是多少？AXB用表示A和B相交部分对称地，13信息级联主题知识讲座第13页贝叶斯公式（规则）14信息级联主题知识讲座第14页贝叶斯规则简单应用设一个城市，出租车颜色有两种，其中黑色占80％，黄色占20％发生了一次交通事故，肇事出租车逃离，现场目击者说是“黄色”，但他可能看错假设犯错概率0.1（即黑说成黄，或者黄说成黑）换句话说，黄说成黄或黑说成黑概率为0.9问，那辆车真是黄色可能性（概率）有多大？15信息级联主题知识讲座第15页判断肇事车颜色：Pr[是黄色|汇报黄色]？我们有Pr[汇报黄色|是黄色]=目击者正确率=0.9Pr[是黄色]=城市中黄车百分比=0.2于是，分子=0.9*0.2=0.18分母，Pr[汇报黄色］可表为下面两个量之和Pr[汇报黄色|是黄色]*Pr[是黄色]=0.9*0.2=0.18Pr[汇报黄色|是黑色]*Pr[是黑色]=0.1*0.8=0.08结果：肇事车是黄色概率为9/1316信息级联主题知识讲座第16页贝叶斯规则应用：垃圾邮件检测垃圾邮件，通常按照一定经验规则进行判断比如邮件“主题”栏出现尤其字符串（比如“checkthisout”，下面用“cto”代表）但看到“cto”不是简单给出“是”或

“否”，实际上是要算（按贝叶斯规则）其中包括量能够从邮件系统运行经验数据中得出17信息级联主题知识讲座第17页人思索模式DanielKahnemanandAmosTversky.Onthepsychologyofprediction.PsychologicalReview,80(4):237–251,1973.人们通常会忽略先验概率举例说明有100个人，70位是工程师，30位是律师随机选择一位，给定下面描述，判断其是工程师还是律师“迪克是位30岁男性，已婚，但无儿女。他能力强，干劲足，承诺一定要在自己领域功成名就。他很受同事欢迎。”18信息级联主题知识讲座第18页人思索模式NateSilver:大数据时代“巫师”美国总统大选，当初奥巴马和罗姆尼选情普遍认为很靠近，评论员们都无法预计哪方会获胜Silver却计算出“真实”情况指出二者并非处于旗鼓相当局面，在投票当日他成功预测奥巴马将有90.9%机会取得大多数选票，最终他对美国50个州投票结果预测全部正确19信息级联主题知识讲座第19页回到开始试验，你要考虑问题是工具－－贝叶斯公式20信息级联主题知识讲座第20页信息：蓝多、蓝多、红球第一个人为何报“蓝多”？他一定是抓到了一个蓝球。因为他会以下判断：21信息级联主题知识讲座第21页信息：蓝多、蓝多、红球第二个人为何报“蓝多”？他一定也是抓到了一个蓝球。因为他除了会反推出第一个人拿了个蓝球，还会做以下计算：注意，我们也需要看Pr[R|b,r]，得到结果是0.5，在那种两可情况下，合理假设他会选择自己信号，即R。但他选择了B，所以抓到不可能是红球22信息级联主题知识讲座第22页信息：蓝多、蓝多、红球轮到你了！抓是红球，坛子为“红多”概率是多少？这说明，即使你抓了红球，但坛子为“红多”概率小于0.5，所以应该忽略自己得到信号，理性地选择随大流－－宣告“蓝多”！23信息级联主题知识讲座第23页信息：蓝多、蓝多、蓝多、红球现在看第四个人，假设她也摸到红球，但她已经不能推断出第三个人抓什么球，只会做以下计算：这说明她也应该忽略自己抓红球，跟着喊“蓝多”！类似地，后面全部些人理性选择都是随大流了，不论拿到什么球。24信息级联主题知识讲座第24页也就是说，从第三个人之后人们听到了（B,B,B,…），能分析得知前面两个人对应拿是蓝色球，但不知道你当初拿是什么颜色球假如你拿是蓝色球，计算结果当然更会显示不可能是“红多”了这么，每个人面正确都是和你一样情形，于是只能和你一样－－不论拿到是什么颜色球，都宣告“蓝多”级联形成尽管也都知道这判断可能一开始就是错！也知道拿到红球人实际上可能要比拿到蓝球多！

三人成虎25信息级联主题知识讲座第25页级联开始条件抓到红球个数与蓝球个数之差26信息级联主题知识讲座第26页信息级联现象信号:b,b,r,r,b,r,r,r,b,r,…判断:B,B,B,B,B,B,B,B,B,B,…信号:b,r,b,r,r,b,b,r,b判断:B,R,B,R,R,B,B,R,B信号:b,r,b,r,r,r,b,b,…判断:B,R,B,R,R,R,R,R,…27信息级联主题知识讲座第27页信息级联现象一个通用模型事物以两种状态之一随机出现，好（G）状态与差（B）状态，概率分别为p和1-p基于某种随机“探测”，得到关于事物状态两种信号之一，高（H）信号与低（L）信号信号概率取决于状态：假如G状态，则H信号出现概率大，不然L信号出现概率大。假设两种情况较大约率相等，记作q（这么，对应较低概率就是1-q）任务：依据已知信息，判断事物处于什么状态在人们依次做判断设定下，已知信息能够是先前人们信号或者判断（后者使问题变得有意思）则判断状态为G28信息级联主题知识讲座第28页N∞，产生级联概率1洞察：在依次判断过程中，一旦有相继三个人都拿到一样信号，级联一定就开始了于是，证实以下就够了对N个信号序列，当N足够大时，存在连续3个相同信号概率为1实际上，考虑将N个信号序列按每3个分一组，其中任何一组3个信号相同概率是q3+(1-q)3，于是没有任何一组3个信号相