本帖最后由 等而下之 于 2016-4-17 21:29 编辑
玩钉耙的悟空 发表于 2016-4-17 20:43 static/image/common/back.gif
大数据的局限是精确性不够，只能分析相关性，无法分析因果性，目前只能做些统计和预测工作，还不能依赖大数 ...
大数据时代政府决策机制的变革
实践中，大数据在诸如城市交通、城市规划和运营、应急管理等公共政策中已得到推广和应用，
但依然有材料表明，政府在大数据方面的行动要落后于企业，处于谨慎观望状态，且至今未能解决的自上而下“烟囱式”建设模式和“信息孤岛”问题。
1 大数据对决策议程的影响
大数据模糊了社会议程与政策议程的边界。
大数据加速了决策信息的交流与互动。
大数据消减了政策博弈中的非零和状态。
2 政府决策议程的主动性变革
实践表明，大数据正不断改变着公共决策议程，为民主与协商的政策制定过程建构提供了切实有效的分析工具。
有研究表明，网站、博客、电子邮件、手机等网络化平台成为政治态度和价值观传播的重要载体，公民的政策参与有了更多的机会和平台。借助大数据与社会行为的关联度分析，可以充分把握“机会之窗”开启的多种触发因素，政策的决策主体因此能够迅速作出响应，及时启动政策的决策流程。
等而下之 发表于 2016-4-17 21:22 static/image/common/back.gif
大数据时代政府决策机制的变革
实践中，大数据在诸如城市交通、城市规划和运营、应急管理等公共政策中 ...
相关性不等于因果性，C→A且C→B，C和A、B之间是因果性，A和B之间只有相关性，而不是A→B或者B→A。大数据是统计，呈现出某种规律，提供寻找规律发生原因的方向，还不能直接给出原因，有助于改善决策程序，而不能取代决策本身。
假如大数据显示，穿着得体的学生成绩比较好，这是相关性，不能得出成绩好是因为穿着得体的结论，原因可能是穿着得体的学生父母受教育程度高，基因好；家庭经济条件好，有能力提供更高的教育水平。
dkgeki 发表于 2016-4-17 16:42 static/image/common/back.gif
谢谢回复，这部电影我也看过，那里面聊天bot造成了大量沉迷用户。不过那个聊天程序已经是强智能了，和深度 ...
dkgeki：你好！
上茶馆前刚好看到一篇讲述我国研究的报道，你可以试着用关键词进行搜索。我国已经把算法硬件化的尝试了。
http://www.guancha.cn/duzidong/2016_04_23_357932.shtml
谢谢你的参与和提问，非常感谢！
玩钉耙的悟空 发表于 2016-4-17 20:43 static/image/common/back.gif
大数据的局限是精确性不够，只能分析相关性，无法分析因果性，目前只能做些统计和预测工作，还不能依赖大数 ...
玩钉耙的悟空：你好！
现在的数据结构本身，恐怕不能真正承担起大数据的责任。的确，当下的所谓大数据，与理论讨论的大数据相差还很远的。就如同你所说，传统数据样式的数据，只能相关分析，不能完成因果分析。需要其他分析方法相辅和检验，才能成为假说或理论的有效成分。
原因在其不够大，不能全面反映事物的本来面貌。现在的数据样式已经很难完成这个任务了。数据处理这只虎也正在那里磨牙呢。
大数据要发挥真正的作用，需要人工智能的提升。
即便这样，信息管理的一点点进步都可能让统计分析，事件预测和决策更接近事物运行的实际轨迹。
谢谢大师兄的参与和讨论。非常感谢！
等而下之 发表于 2016-4-17 21:22 static/image/common/back.gif
大数据时代政府决策机制的变革
实践中，大数据在诸如城市交通、城市规划和运营、应急管理等公共政策中 ...
等而下之：你好！
你的回复可能来自报道吧。
所述“大数据”应用形式要有这样几点：一，决策机构愿意分享决策内容；二，以决策机构为中心的轮式信息沟通模式，民众个体真实性最高；三，决策机构愿意承担效率低下的风险，而不是报道所述的效率提升。
据我所看到的关于社会心理研究，“社会行为与机会之窗说”是小样本研究的结果。小样本的研究成果机械搬到大样本是笑话。拉来大数据做虎皮更是危险得很。那些大企业所做多次预测失败已经说明这个问题了。
不过，改变总比死水一塘要好得多。许多东西，不得不试错。跌进坑里了，才会让人清醒过来。从这点说，报道还是挺正能量的。
谢谢你的参与和讨论，非常感谢！
西溪老槐 发表于 2016-4-23 16:37 static/image/common/back.gif
dkgeki：你好！
上茶馆前刚好看到一篇讲述我国研究的报道，你可以试着用关键词进行搜索。我国已经把算 ...
谢谢链接，我的理解是这样的：
中科院寒武纪是为了执行机器学习算法专门设计的硬件芯片，
百度出来的余凯他们开的地平线的思路是分两块，一个是进行机器学习的云服务，另一快是他们准备设计一个专门用来执行学出来的算法的终端芯片提供给合作伙伴
至于IBM那个听起来更像一个科研探索，目前由于没有对应的应用所以性能不理想
如果机器学习的需求继续增加的话按观察者网的访谈的说法像寒武纪这种专用芯片有可能有机会取代显卡成为大规模机器学习的主流，总的来说地平线的思路看起来有点像互联网软件，提供某种核心服务，然后开放API，只不过这里是终端用芯片。
西溪老槐 发表于 2016-4-23 17:24 static/image/common/back.gif
等而下之：你好！
你的回复可能来自报道吧。
老槐兄，您是高手。我就是想为您的楼加块砖而已！谢谢您的解答！
本帖最后由 等而下之 于 2016-4-23 17:43 编辑
西溪老槐 发表于 2016-4-23 17:24 static/image/common/back.gif
等而下之：你好！
你的回复可能来自报道吧。
重复了！
dkgeki 发表于 2016-4-23 17:36 static/image/common/back.gif
谢谢链接，我的理解是这样的：
中科院寒武纪是为了执行机器学习算法专门设计的硬件芯片，
dkgek：你好！
你的感觉很敏锐。是从事IT的吧。还记得透明计算吗？这个比较报道，结合以前寒武纪的报道，结合中科院深度学习研究者的报道，再加上透明计算，大致上可以推算出有一个类似超算的中心在完成深度学习。那才是真的东东。
这等好事再飞一会儿。中国科研积累已经到要溢出一些来给人看了。
谢谢你的参与和分析，非常感谢！
等而下之 发表于 2016-4-23 17:41 static/image/common/back.gif
老槐兄，您是高手。我就是想为您的楼加块砖而已！谢谢您的解答！
等而下之：谢谢你！:handshake:hug:
西溪老槐 发表于 2016-4-23 18:00 static/image/common/back.gif
等而下之：谢谢你！
引入大数据监测系统，清晰定位决策动议的触发。
单一数据来源已经不足以应付复杂的公共问题，有效掌握社会舆情动态需要平行使用多个大型数据库。基于大数据监测的政府决策触发机制的建立，将特定的政策问题、焦点人群、社会环境、利益需求和区域定位等各个层面的活动状态清晰地描述、记录、汇聚、分析和展示，形成实时监控、智能预测的决策辅助系统，及时准确清晰定位决策动议的输入内涵，提示政策“机会之窗”开启的时机。
http://theory.people.com.cn/n1/2016/0328/c49150-28230539.html
等而下之 发表于 2016-4-23 18:25 static/image/common/back.gif
引入大数据监测系统，清晰定位决策动议的触发。
单一数据来源已经不足以应付复杂的公共问题，有效 ...
如果这个刘淑妍是同济大学政治与国际关系学院院长的话，可以把她的观点放一放。在上海，社会学、政治学、国际关系学，复旦，交大，上大，上外是比较好的。特别是复旦。
如果是另外一个，那么，要再看看她的相关研究的成果才能说话。
不过，在学习时报上有这个东东，不是好征兆。弄不好得摔一下，才知道大数据是什么东西。
西溪老槐 发表于 2016-4-23 17:00 static/image/common/back.gif
玩钉耙的悟空：你好！
现在的数据结构本身，恐怕不能真正承担起大数据的责任。的确，当下的所谓大数据 ...
茶友们有一个误解，大数据无所不能，其实不是，核心数据根本不会公开，不是信息机构能采集、提取到的，比如中国货币篮子里的币种构成比例、银行的客户数据、公司的产品数据等，公开就是自己找死。
大数据的作用与外包类似，把非核心的业务交给数据机构处理，自己专注于提升核心能力。
“大数据要发挥真正的作用，需要人工智能的提升”，特别赞同。
玩钉耙的悟空 发表于 2016-4-24 14:57 static/image/common/back.gif
茶友们有一个误解，大数据无所不能，其实不是，核心数据根本不会公开，不是信息机构能采集、提取到的，比 ...
玩钉耙的悟空：你好！
你说的很对。透明，在目前是操作工具有点透明以。核心数据，任何一个国家都不敢。像我国的股市，随着老美加息变化很大，判断加息不加息的决策数据，老美根本不敢公开。舆论还为些不停地打掩护。
谢谢你的点睛之语和参与，非常感谢！
西溪老槐 发表于 2016-4-24 19:04 static/image/common/back.gif
玩钉耙的悟空：你好！
你说的很对。透明，在目前是操作工具有点透明以。核心数据，任何一个国家都不敢 ...
新信息技术会产生的革命性变化，未来对一切事务的管理都将是实时的、动态的，彻底颠覆滞后的、静态的管理模式。
正在码个帖子，出来后请槐叔点评。
本帖最后由 乌鸦 于 2016-4-24 20:47 编辑
玩钉耙的悟空 发表于 2016-4-24 14:57 static/image/common/back.gif
茶友们有一个误解，大数据无所不能，其实不是，核心数据根本不会公开，不是信息机构能采集、提取到的，比 ...
一点商榷：
大数据处理产生技术开创性成果的份额要远远小于加速技术追赶的份额。
人工智能也罢、人类智能也罢，发现新事物的能力远逊于对旧事物的解析能力。
保密数据是不可能公开的。公司产品数据，处在前列水平的企业是不可能公开的。而身后一大批追赶的企业，无密可保，需要通过解析去追赶。
乌鸦 发表于 2016-4-24 20:45 static/image/common/back.gif
一点商榷：
大数据处理产生技术开创性成果的份额要远远小于加速技术追赶的份额。
哪些是核心数据都不知道，怎么解析？不扯道理，说个现实。
燃气轮机技术（其实是放大版的航空发动机），中国拿着国外的图纸生产，产品可以做出来，但现在不知道为什么这样设计。ＧＥ知道所以然，在用大数据开发新技术，给燃气轮机装上万个传感器，采集运行数据进行优化，我们连应该采集哪些数据都不知道。
本帖最后由 乌鸦 于 2016-4-24 22:12 编辑
玩钉耙的悟空 发表于 2016-4-24 21:26 static/image/common/back.gif
哪些是核心数据都不知道，怎么解析？不扯道理，说个现实。
燃气轮机技术（其实是放大版的航空发动机） ...
人工智能的重要特点在于他就不知道所做的工作是干什么。就像阿尔法狗不知道在下棋。
我们天天说互联网、大数据带来各种组织的扁平化，各种结构的扁平化。难道设计出来的人工智能不就是最好的扁平化思考吗？这种扁平化思考在人类社会的映射就是眼中只有规律和定律（不停的收集），没有学科、专业区分的集合体。你有一个回帖提到了用生物规律解决了问题，还有很多行业使用的定律概念并不是本专业的，这不就是集合体的行为表现么。
从前的人类社会生产力水平让成立或达到集合体的功效非常难，而现在进入数据社会，流速、存储、复制已经完全解决了这个问题，让集合体成为现实，能够最低成本的组织跨学科、跨专业的大规模劳动。如果还坚持一个项目靠一堆专业人士封闭起来埋头苦干，那这样组成的劳动结构还是没有脱离科层结构吧。当然，若是行业老大，手里拿着最领先技术，那暂时什么样式的结构都无所谓了。
本帖最后由 乌鸦 于 2016-4-24 22:37 编辑
现在的网红效应和热点事件过程，还有什么光棍节的等等，如果把这些发生模式看作生产劳动的话，特点就是超迅速聚集、生产出大量数据、然后超迅速分散。
乌鸦 发表于 2016-4-24 22:08 static/image/common/back.gif
人工智能的重要特点在于他就不知道所做的工作是干什么。就像阿尔法狗不知道在下棋。
我们天天说互联网、 ...
人工智能恰恰要解决“在做什么”的问题，第一要精确，具体指向什么，第二要符合因果逻辑，为什么这样做。阿尔法狗明确知道在下棋，第一步，逻辑判断，下一招下在哪里，第二步，价值判断，这一招有什么价值，本质是下棋这个单一领域的穷举法。
多领域集合的人工智能，机器做到像人一样思考，有待脑科学研究的突破。
生产首先要有结果，把东西做出来，靠专业科学，其次效率，人工智能在内的新信息技术可以提升效率，结果在先，效率在后，次序不能颠倒。
玩钉耙的悟空 发表于 2016-4-25 13:47
人工智能恰恰要解决“在做什么”的问题，第一要精确，具体指向什么，第二要符合因果逻辑，为什么这样做。 ...
对于人工智能和生产流程的细节原理，我掌握的很浅，讨论到这儿我开始驾驭不了了。以后只能通过慢慢积累思考来完善逻辑了。惭愧。
乌鸦2 发表于 2016-4-25 16:50 static/image/common/back.gif
对于人工智能和生产流程的细节原理，我掌握的很浅，讨论到这儿我开始驾驭不了了。以后只能通过慢慢积累思 ...
建议从实际应用切入新趋势，搜《德国制造业的未来——关于实施工业4.0战略的建议》。
讨论是为了开阔眼界，没有高下，多交流。
玩钉耙的悟空 发表于 2016-4-17 22:24 static/image/common/back.gif
相关性不等于因果性，C→A且C→B，C和A、B之间是因果性，A和B之间只有相关性，而不是A→B或者B→A。大数据 ...
强相关性还是很有因果性的嫌疑的。人的认知本能基本上是按照这个思路发展的，比如种族歧视，地域歧视，都是相关性与因果性弄混了的例子，但是人天性如此，所以统计概率很容易糊弄人。但是因果逻辑下的步骤一多，人就不喜欢了，只有少数人能忍受理工科的繁杂因果逻辑推导。
人工智能不需要模仿人的直觉基础上的相关性，只要能够根据因果推导，比人类多出几步，那就是超人了。
今天看到了这个，看意思是一种以信息取代价格信号的尝试，贴个链接：
http://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2016/05/03/476513775/uber-plans-to-kill-surge-pricing-though-drivers-say-it-makes-job-worth-it
Schneider: And so the idea is if you can predict that demand, you get that information out there – and you get that supply there ready for the demand so the surge pricing never even has to happen. And I think that's one of the really cool things that machine learning's doing for Uber right now.
Shahani: So just note, Jeff from Uber is saying that machine learning will solve the problem and get rid of surge pricing.
Schneider: There we go!
Shahani: There we go, promise to customers.
简单说就是优步号称正在研究使用机器学习技术来预测需求，再通过提前通知司机来优化高峰时的出租车运力的供需问题，这样也许就不用使用现在的高峰加价方式了
dkgeki 发表于 2016-5-4 17:13 static/image/common/back.gif
今天看到了这个，看意思是一种以信息取代价格信号的尝试，贴个链接：
http://www.npr.org/sections/alltec ...
dkgek：你好！
谢谢你提供的信息和链接！
继续跟踪它的发展，到最后看看是用什么方法解决的。
谢谢你的参与，非常感谢！
任何具体事物都由至少四部分组成：性质、功能、结构、历史。
1.由于事物的性质多样性，目前的大数据在数据结构方面其实是对所数字化的事物的性质做部分数字化。
2.大数据的数字处理，也就是现在一直推进的基于第一条搜集的数字化性质进行功能和结构方面的模型架构，目前看，大部分是在事物结构方面下工夫，对功能的分析开始靠模型设计者来进行预设和约束。
3.事物的历史和第二条基本相似。
4.由上可以看出，部分性质数字化，功能方向预设，靠人海战术来进行结构和历史的分析。明显是撞大运的做法。
继续等对认知的科学分析吧。目前的大数据有用途，但是用途有限，随着认知科学的推进，大数据也必然会跟进上来，未来可以期待。
结论：客观地、发展地看待大数据即可。
西溪老槐 发表于 2016-2-14 10:54 static/image/common/back.gif
路漫漫：你好！
行业运营的催化作用，要看指什么。现在大数据基本上还是《信息管理学》的框架下。很难 ...
槐老师，请问“产品本身的市场分布状态”和“产品在市场中的时间空间及流动”是什么区别呢？
如果只看字面，后者只是似乎只是对市场分布状态的一个进一步的解释。
老土拨鼠 发表于 2016-5-10 14:42 static/image/common/back.gif
槐老师，请问“产品本身的市场分布状态”和“产品在市场中的时间空间及流动”是什么区别呢？
如果只看 ...
老土拨鼠：你好！
一般前者是指某一时点静态。后者是指时段和动态。对于市场分析来说，后者的意义更大。比如，产品有生命周期，如果只看静态，则很难对市场的发展作出正确的预测和判断。说个小例子。
有一次，受朋友之邀旁听了他公司的年终总结会议。老总在总结中谈到主打产品时说，产品保持了去年的高利润额是非常不容易的，公司通过开辟新客户赢得了竞争优势。我问朋友，增加了多少。朋友得意的说，销售部门很努力，整整提高了近一倍……
如果静态的看，这是非常好的产品市场状态，但是，从发展来看，就是危机很大了。因为，今年与去年相同的利润额是通过扩大了一倍的产品销售量得来的。也就是说，单个产品的利润下降了一半！边际利润下降速度达到２０分贝则是市场出问题的标志。市场出了问题了。
后来朋友向老总建议开发新产品，做一个新的产品组合，渡过了第二年的突然到来的市场危机。这是后话。
老土拨鼠，这样回复，不知道回复了你的问题没有。有问题直接提。谢谢你的参与和问题。
西溪老槐 发表于 2016-4-24 19:04 static/image/common/back.gif
玩钉耙的悟空：你好！
你说的很对。透明，在目前是操作工具有点透明以。核心数据，任何一个国家都不敢 ...
李克强：信息数据“深藏闺中”是极大浪费
实际上，信息公开不仅是建设透明政府的题中应有之义，更是关联百姓生活的现实要求。
身处大数据时代，人们生活所需的导航、气象、房屋、医疗、就业等信息，往往都来自政府的信息数据开放；产业发展所需的战略思考、布局规划、落地方案等，往往要依托对政府信息数据的挖掘、重组、混搭。
与西方国家相比，我们的政府信息公开甫一开始，就遇上了浪潮汹涌的信息时代。这也决定了我们的公开，不光是政府的自我限权，还必须跟公众的需求赛跑。这个过程会有调试，会有痛苦，但一旦迈出这一步，就再也回不到那种封闭的状态。目前，中央有要求，群众有期待，需要我们在立法上进一步跟进和加强，为信息公开提供更强有力的制度供给。在积极的互相促进中不断提高公开水平，必将助推一个治理体系和治理能力更加现代化的国家快步到来。
http://www.gov.cn/xinwen/2016-05/13/content_5073036.htm
西溪老槐 发表于 2016-5-13 19:47 static/image/common/back.gif
老土拨鼠：你好！
一般前者是指某一时点静态。后者是指时段和动态。对于市场分析来说，后者的意义更大 ...
明白了，感谢槐老师指教。