2018年-数据局_何大安：大数据思维改变人类认知的经济学分析_11页_552kb

大数据思维改变人类认知的经济学分析总结

核心内容

本文探讨了大数据思维对人类认知模式的变革，尤其是对经济学中传统因果思维模式的挑战。文章指出，随着互联网和人工智能的发展，大数据正在改变人们对因果关系的理解方式，推动认知从传统的因果思维向数据驱动的数字思维转变。这种转变不仅影响了投资和消费行为，还对偏好、效用期望和认知结构产生了深远影响。

主要观点

1. 传统经济学的因果思维模式

   • 经济学中的理性选择理论基于因果思维，认为个体追求效用最大化，偏好和认知是实现这一目标的工具。
   • 在完全信息假设下，传统理论将认知视为外生变量，忽略了其形成过程。
   • 现代理性选择理论虽开始将认知作为内生变量，但仍以逻辑推论为主，未能完全摆脱因果思维的框架。

2. 大数据思维的特征与潜力

   • 大数据具有极大量、多维度和完备性的特点，为认知分析提供了更全面的数据基础。
   • 大数据思维通过分析数据间的相关性，而非直接推理因果关系，来形成更精准的认知。
   • 数据驱动法正在成为大数据时代分析因果关系的新方法，它依赖云计算、机器学习等技术。

3. 大数据思维对认知路径的改变

   • 大数据思维改变了人们认知的形成路径，使认知依赖于数据的搜集、整合、分类和处理。
   • 消费和投资行为在大数据背景下逐渐形成趋同化偏好和趋同化认知，普通人开始以大数据科技人士的认知为基准进行决策。

4. 认知结构一元化趋势

   • 随着大数据提供更全面的信息，人们的认知结构趋向于一元化，即普遍统一于大数据科技人士的认知。
   • 这种趋势使得效用期望不再发生调整，而是完全依赖于大数据科技人士的选择结果。

5. 大数据时代认知与效用期望的变动

   • 普通人因缺乏对数据的处理能力，其效用期望逐渐依附于科技人士的效用期望。
   • 大数据思维虽能提供更精准的信息，但效用期望的主观性仍未完全被消除，仍需进一步探讨。

关键信息

• 传统经济学的局限性：依赖因果推理和有限信息，难以准确反映实际认知过程。
• 大数据的特性：极大量、多维度、完备性，为认知分析提供了新的可能性。
• 趋同化偏好与认知：大数据推动了消费和投资领域的趋同化偏好，进而影响认知形成。
• 效用期望的变动：普通人效用期望依赖于科技人士的认知，形成一元化的效用期望格局。
• 未来趋势：随着大数据技术的发展，人类认知将更多依赖数据，而非传统的因果推理。

大数据思维的作用机制

• 数据驱动分析：通过云计算、机器学习和人工智能对数据进行整合和处理，以获取精准信息。
• 行为与想法数据流：大数据不仅包括历史和现期数据，还包含对未来数据的预测，形成完整的数据流。
• 改变认知路径：从独立思考转向依赖大数据提供的信息，形成趋同化的认知结构。
• 影响选择行为：大数据科技人士的认知成为普通人选择的参照，推动行为趋同。

结论

文章认为，大数据思维正在改变人类对因果关系的理解方式，推动认知从因果思维向数字思维转变。未来，随着大数据技术的成熟，认知结构将趋向一元化，效用期望也将随之发生调整。尽管如此，大数据思维并未完全取代人类认知，而是为认知提供了新的分析路径和数据支持。这一变革对经济学理论和实践具有重要意义，值得进一步深入研究。