何大安：大数据思维改变人类认知的经济学分析

经济学关于人类选择动机、偏好和效用期望等反映人们追求最大化的基本性质分析，以及从这三大要素与认知关联出发，从不同层面或角度对认知形成的分析，主要体现在理性选择理论中。但这方面显而易见的缺憾，是不能对动机、偏好、认知和效用等展开数据分析。现实的情况是，在大数据、互联网、人工智能和机器学习等没有问世或没有发展到一定水平以前，经济学家对这些要素只能做抽象的模型分析。经济学理性选择理论要跳出抽象模型分析，必须选择具有解释义或指示义的指标对动机、偏好和效用期望等进行数据分类分析，以便给认知的数据分析提供基础，显然，这会涉及抽象行为模型的具体化和参数设计的具体化，需要得到大数据和云计算集约化运算模式的支持（吴军，2016）。作为对未来大数据发展及其运用的一种展望，如果经济学家能够围绕最大化这一性质规定来寻觅动机、偏好和效用期望等的特征值，并以之来设置参数和模型，则有可能对直接或间接关联于动机、偏好和效用期望的大数据进行分析，从而为认知分析提供基础。

大数据的极大量和完备性有可能消除信息不完全，这给认知的数据分析提供可行性。诚然，选择动机、偏好和效用期望等只是反映人们选择的现期意愿和未来愿景，其极强的抽象性决定这样的数据分析还有很大困难，但由于选择动机、偏好和效用期望等会通过实际行为迂回地反映出来，因而我们可以找到解决这一困难的路径。例如，人们在准备投资和消费以前，一般有各种调研活动，即对影响投资和消费的信息进行搜集、整合、分类、加工和处理，值得注意的是，这些调研活动会在移动设备、物联网、传感器、定位系统和社交媒体中留下大数据的痕迹，这些数据痕迹会从某个层面或某个角度显现出投资者和消费者选择动机、偏好和效用期望的倾向或意愿。

智慧大脑依据什么样的标准来数据化这些倾向或意愿，从而对选择动机、偏好和效用期望以及进一步对认知展开数据分析呢？这里所说的标准，是指通过云计算和机器学习等对人们实际行为的数字和非数字信息进行相关性分类，把反映选择动机、偏好和效用期望的具有共性特征的倾向或意愿进行整理和归纳，以确定符合选择动机、偏好和效用期望之实际的参数。如果智慧大脑能够利用大数据、互联网、人工智能和机器学习等完成以上工作，根据认知是偏好与效用的中介这个现实，智慧大脑便可以对认知进行大数据分析。如果经济学家能够利用智慧大脑提供的大数据分析成果，经济学理性选择理论将会随着信息不完全假设前提变为信息完全假设前提，选择动机、偏好和效用期望的抽象分析变为数据分析，认知的抽象框定或心理分析变为数据分析而发生重大变化。以上的分析性讨论，是我们理解大数据思维改变人类认知之经济学解释的最重要的分析基点。

（编辑：PHP编程网 - 襄阳站长网）

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