王國成

(中國社會科學院 數量經濟與技術經濟研究所,北京 100732)

一、數字化及相關

(一)數字化與數字化時代

數字化,直觀的理解是指信息(數據)處理技術的升級換代,在原理邏輯上是將現實世界中復雜、多變、多態(tài)的研究對象做相對簡單規(guī)范的離散化處置,映射到理論認知空間(如計算技術處理中對各類信息、信號和數據的0-1 符號轉換),也是數學中“以直代曲、從有限到無限”的微積分逼近思想的現代技術體現,更符合人們不懈探索事物本質的思維天性。數字化概念早已有之,在新一輪科技革命浪潮中又被賦予新的含義和實踐意義,從所產生的社會經濟影響的角度看,其促進人類文明和社會繼農耕時代、工業(yè)時代和信息時代之后進入了一個新時代(又稱后信息化時代或比特時代)①。在不同的專業(yè)領域和社會生活的不同方面,對數字化或許會有不同的理解和表述,但在人這一根本點上,數字化時代真正實現了“人本化”[1-2]:一是數字化的分布式刻畫,能使價值取向多元化、行為方式多樣化、個體選擇豐富化等日益復雜的時代背景下的個性化得以實現;二是數字化的多維度、全視野和可雙向轉換,使人-物-事-境之間的關聯、連通、匹配和調適以及雙向反饋得以充分清晰的展現。這促使人們關于自身的選擇和決策行為的傳統觀念、認知模式和研究范式發(fā)生重大變化。

進入新的數字化時代②,其雙向轉換功能使人與自然、人-機協作之間相互溝通了解的程度逐步趨于對稱平衡;人們的思維、工作和生活的許多方面不再嚴苛地受時空限制和物理阻滯,勞動生產力獲得最大限度的解放,要素充分合理流動,效率提升顯著加速[3];四通八達的信息網絡和多功能終端將決策權力靈便地分散給或賦予個人,科技進步將會使組織、民族、國家的界限模糊淡化和融通,從人類全球化趨勢中更多地看到的是以競爭均衡到合作共贏,消融摩擦和協調沖突,追求普遍和諧的全新階段[4]。從技術與人類關系的本源來看,與傳統觀念和理論方法相比,我們把數字化(時代)的主要特征概括為:

1.客觀人本。真實直接地刻畫人與自然的交互。

2.極致逼近。運用以直代曲、切分整合的逐步逼近思想且受探索天性和利益的驅動,協調有限認知與無限欲求之間的關系。

3.便利高效。用更友好、更快速和更高效的方式在人和機器之間進行雙向傳輸。

4.跨界綜合。大跨度、大縱深、多元方式和通用技術的學科交叉,跨界跨域、融通包容,穿越時空層次、行為主線貫通,打破知識生產創(chuàng)造、學科專業(yè)的壁壘,開辟實踐中的新形態(tài)、新業(yè)態(tài)和新途徑。

5.分階程控。連續(xù)的時間、連貫的流程、分步式行動、階段性提高、逐步的深化、波動式演進,后續(xù)提高的傾向,數據的積淀與循環(huán),量、速、形、結構和價值等都在指數倍地變化和增長;在秩序與混沌循環(huán)往復中提升,多主體多因素多形態(tài)于進程中協同,不斷提升認知新高度,促進更有成效的實踐應用。

(二)數字化相關技術與人本核心

大數據、AI、云平臺、區(qū)塊鏈、萬物互聯、量子科學、極速通訊與計算科學、數據(信息)科學和生命(腦)科學等,分布式、去中心化、多連通和全球化等理念、邏輯和行動,一是在人類的利益驅動和智慧創(chuàng)造下,多形態(tài)、多用途的新科技蓬勃興起和迅猛發(fā)展,二是日益復雜的人類社會和行為方式提出的迫切需求。傳統的認知和理論發(fā)展,抽象、樣本、模型、實證、算法、程序、平臺和評價,任何單項技術或簡單組合都達不到數字化與前沿科技結合所構筑的高度。只有從人與自然的關系和人類認知演進提升的視角,不同技術形態(tài)之間的核心本質、內在關聯與發(fā)展方向來看,它們以數字化為共同基礎,同時數字化也使它們匯聚和發(fā)揮更大價值[5-6]。

當今新一波科技浪潮聚焦和發(fā)力的重點由輔助體力的延伸人體器官功能轉向激發(fā)腦力的智慧創(chuàng)造、增強主觀意識和精神文化的層面[7]。數字化是事物存在變化的質和量的統一,因而,一切皆可由數字化重新定義和理解,一切皆可由數字化連接與呈現,尤其是構建數字化的人性與需求思維,一切人文社會科學及管理研究都可建立在數字化基礎上,更好地體現科技與人文的融合和價值創(chuàng)造。未來人的勞動方式、人與人和組織的協作,人才特征、人的需求與自然界的關系等都可通過數字化合理表達、呈現與畫像,可實現個性化、精準化、諧動化和整體化及敏捷化的調適匹配。這就是數字化與人本結合的內在必然性、思維邏輯與核心動力。

(三)數字化與復雜性認知

復雜性可以說主要是相對于人類的認知而言的,客觀存在獨立于主觀意識,并不會按人類的認知劃分簡單與復雜,只是認知演進滯后于現實變化,使得“復雜性”日益加劇?，F實問題中的不確定性/風險決策,多因素交互相關導致維度邊界模糊,魚與熊掌的兩難抉擇,臨界翻盤逆襲等頻現,數字化究竟能幫我們些什么? 面對復雜性(系統),需要徹底、根本的思維認知變革,有了數字化觀念和視角,幾乎所有的外因條件論都可轉化成基于行為的內因決定的關鍵特征分析,將客觀存在的差異性(有序性)與人類的思行邏輯遞進性對應,可規(guī)范、程序化轉換且依算法編程,日漸擬真化的輸出趨向。數字化是從行為根源層次改變,甚至是重塑人類對自然界及社會的交互認知,由此在決策行為和人文社會科學研究中開辟突破傳統認知的黑箱模式(盲人摸象),揭秘復雜機理的新途徑。

信息有限(不完全)更多的是由于信息獲取和處理能力的不足。伴隨數字化技術指數化速率的發(fā)展,人與機器(勞動工具)的關系正在實質性躍升,人類物質財富的積淀、利益關系的協調、對自然世界的理論認知等達到了一定程度,各類應用終端也正在人類智慧和信息數據的支撐下越來越智能化,且它們相互激發(fā)促進。從觀察感知、表達呈現到思維推理和理論方法,對深層行為屬性、交互過程機理和總體涌現的激變模式的觀察刻畫等,由不可能變?yōu)榭赡?而且數字化和智能化還能更好地與科技進步對接,推動數字文化生態(tài)和數字(智)文明時代的到來,其思想源頭可追溯至以直代曲、化連續(xù)為離散、以代碼指代現象來“無限”地逼近(對象)的原理、特點和規(guī)律,是人類智慧的體現(而0-1 形式只是受電子元件的兩種基本狀態(tài)等物理條件限制下的表現形式之一)和發(fā)展智慧的必經途徑。當今時代,個性化的尊重和張揚,多樣化的需求和選擇,社會網絡與平臺經濟遍布,數字化的規(guī)范流程、跨學科整合,透視其本質和特點,縮小理論對現實的滯后和差距,為解決決策中的知識(信息、理論和能力)受限問題提供技術方案;全面、真實地反映出主體相互之間、主體與客體的內在關聯,而不只是考察研究人格物化基礎上的因素之間的因果/相關關系,表象上看數字化是技術性的延伸和進步,實質上是人類思維認知的變革與轉型和文明進程的轉軌,揚棄物理思維,走上更具針對性、真正體現人文社科特色的科學化之路,迎來決策行為及密切關聯的管理學和人文社會科學研究的新時代。

二、數字化與個體臨界決策

就學科的微觀基礎和理論體系的邏輯起點而言,為什么缺少對基本行為假設的科學檢驗? 而面對時代背景下的復雜場景和鮮活個體,哪怕是個性化的微小差異,在錯綜交疊的社會網絡環(huán)境和傳導過程中,就可能引致總體產出結果對理論預期的巨大偏離和波動,傳統理論中高度抽象的單一均值化處理的行為描述和優(yōu)化決策,對現實的解釋力為何會日漸式微、漸行漸遠[8]? 對此,數字化突破有望有更深刻合理的揭示和解釋,開辟更廣闊的應用前景。

(一)行為抽象與基本假設

一定歷史條件下的社會經濟活動(生產方式和消費需求的同質化),同期相應的科技和認知能力,為尋求普遍特征和一般規(guī)律的理論目的等,多因素綜合作用構筑起和調適著微觀理論基礎;高度簡化的抽象理性(有限)主體、統計均值化處理的基準決策模式;基于目的、內容(場景、條件)和統一規(guī)則的權衡取舍,受到個性化意愿、無規(guī)則(隨意任性、外界沖擊、瞬間誘惑)外界條件變化的沖擊挑戰(zhàn),尤其是信息網絡社會里線上與線下、虛擬與現實中主體行為的差異[9-10],價值取向多元化,行為方式多樣化,主體交互多連通、可選擇性豐富,不確定性和邊界、維度模糊性(不可分性)大增,突顯對基本行為假設的可信性、科學性檢驗的重要性和迫切性。

常態(tài)下的分析判斷與轉折臨界決策及行為預測,基于狀態(tài)樣本點的靜態(tài)比較與基于過程的動力學動態(tài)分析,決策行為細節(jié)刻畫的顯在或潛在的信息損失和數據缺失,任務(目標)與場景(條件)的影響及演進,研究范式、模式、理解和應用的拓展提升,從完全理性到有限理性、再到具有認知偏差的真實主體的關鍵行為特征,雖然理論也在不斷地探索完善微觀基礎,但基本上還是屬于同一方向上的延伸深化[11]。直至行為/實驗經濟學等前沿分支學科的研究揭示[12],數字化和新一輪科技革命的興起,對個體異質性:自利、利他、合作、信任、貨幣偏好、風險承受與偏好、公平、預期和直覺感知、學習記憶、信任信念、信息獲取處理、策略思維、交互影響系數(影響他人和受他人影響)、戰(zhàn)略思維和把控、應變適應和各種認知偏差等所有影響個體優(yōu)化決策的先天因素與后天的主觀能動性,只有數字化建模(行為大數據廣義矩陣)和實證方法實質性的轉變提升,使行為的深層細節(jié)和傳導機理逐步進入研究視野,這也是人文社會科學及管理學研究的行為復歸③[13]。

(二)數字化視角下的個體決策行為刻畫

在外界沖擊、主觀承受達到一定程度后,個體的心理活動和行為響應會發(fā)生不同于常態(tài)的(非線性)轉折,臨界閾值前后的行為響應模式(決策函數)是不同類型,之前是常態(tài)具有共性的線性特征,超過一定的臨界值(心理閾值)之后所發(fā)生的轉折突變,或許是個性的非線性行為特性占主導。不同的主體會有不同的心理閾值。代表性主體(Agent)④作為真實人的替身,對于多元—多維—場景(模糊條件組),便于對關鍵行為特征刻畫,可隨意(根據興趣和研究需要)考察接近閾值的鄰域內行為變化細節(jié)的數字化刻畫[14-15]。ABM(Agent-Based Modeling),作為現實世界和認知空間之間的技術媒介和連通樞紐,正在逐步探索、開辟途徑,更接近真實行為(異質和交互)及互反饋情景(微觀-宏觀)機制,促使經濟理論研究重點從資源配置、要素流動轉移到人的行為,強調以人為本,打通個體到群體決策的屏障和突變,由因果(相關)關系分析到基于規(guī)則機理的模擬生成。如細分市場、智慧精準營銷,關鍵在于消費者做出購買決定瞬間的行為變化細節(jié)。

異質性個體真實行為的關鍵特征、與場景和其他主體交互響應模式,人類的認知邏輯和習慣,自然語言及其語言的轉換,與數字化的分布式、離散化、數據與數據場景互動所產生的(轉折臨界、非常態(tài))復雜性表述更為符合。就數據與數據場景而言,在自然科學和工程技術中,因統一規(guī)范、效果穩(wěn)定、共同認可等,可略去數據產生的場景;而在人文社科和管理研究中,主體在變,產生數據的環(huán)境和場景在變,數據反映對象的方式不統一,人們的研究視角和目的、對數據的態(tài)度和樣本選擇取舍不統一,在分析利用數據時,不宜忽略數據場景,不能缺少對數據質量的科學檢驗,不能靠單一的行為假設支撐理論大廈……而引入(行為、情景)二元變量和在特定的場景中獲取處置相應的數據,有望很好地解決這方面的問題[16]。對行為的觀察刻畫,不僅是精準和效率,還是人文視角下決策研究的源頭和本征。一般意義上的數字化轉型只是信息化、網絡化和平臺化的組合升級,只有用在人的決策行為上,才能更好地體現出數字化獨特的優(yōu)勢和技術進步價值,解決好樣本偏誤(數據質量)、信息噪音、算法干擾、機械式思維等問題。數字化思維認知從表達、建模、實證提升轉型到數字生態(tài)、假設—檢驗、抽象—邏輯—實踐和決策前的臨界抉擇,要符合人的行為邏輯和特點,雖未必量度精準,但一定是嚴格的序關系;通過兩兩比較、逐步篩選剔除,直至收斂到在最關鍵主體、關鍵因素和關鍵策略之間的對比,最終歸結到以個性化的價值判斷(替代率)作出決策選擇。由于是根源層面的變革和提升,數字化能使數據或信息遍及異質主體、規(guī)范表達方式、提高價值蘊含、注重整體關聯、貫通雙向反饋,無論是理論驅動,還是數據(技術)驅動,幾乎所有困惑和缺陷,都有望被一一化解。

三、數字化與集體決策機理

群體決策、宏觀現象及演變(包括各類形態(tài)突變和涌現等非常態(tài)異象),常態(tài)下(有限)理性主體的決策主要受信息、規(guī)則制度、機制和治理結構等條件因素變化的影響,但在復雜情形下,更重要的是由內在機理決定,與異質個體行為屬性和響應模式、心理閾值、對他人決策行為和總體走勢的預判,與群體分布結構(連通路徑)和總量生成模式密切相關,一旦外界超常變化超越心理承受閾值和群體結構臨界變化點,就會導致或誘發(fā)宏觀突變、涌現和群體決策逆轉(與個體預期和常態(tài)決策大相徑庭)等。而數字化與ABM 結合的生成技術,分布式刻畫異質個體的行為屬性和相互關系,進而由節(jié)點布局、關聯路徑和網絡結構等決定傳導機理和加總模式及雙向反饋機制,群智計算能更好地揭示差異化個體訴求如何形成集體統一意愿,試圖對異質個體與群體決策的復雜行為關系給予更深刻的揭示。

(一)個體與群體決策的復雜行為關系

一般而言,公共選擇和集體決策中,在個體同質性假設下,成員規(guī)模越大,應用場景越豐富,個體訴求意愿可選方案越多和搭便車傾向越強,集體決策形成共同目標就越困難[17]。其中的關鍵難點是既要溝通凝聚形成集體目標,又要重視和包容個性化訴求;核心問題是讓個體在權衡選擇時的自愿選擇與集體目標一致,分析難點是臨界決策時的行為心理波動和決策依據及估計預判。傳導過程中,在自身利益與認知偏差作用下相互激發(fā)(掣肘),群體交互作用對異質性個體多元行為屬性的刺激和誘發(fā),或此或彼,或快或慢,或正向增強延伸或反向減弱扭曲,或高效或低效。如果個體選擇和節(jié)點轉換發(fā)生規(guī)則的或不規(guī)則的偏差,就會導致集體決策方向、性質和力度的改變,甚至可能會產生與個體期望目標完全相反的群體決策結果。

博弈論中的囚徒困境,揭示了個體理性與集體理性不一致的情形,同時也構建了交互影響下個體策略選擇與總體產出關系的理論分析框架;將如此的分析框架進一步擴展到多主體、多因素和多策略的情形,深入到個體行為屬性細節(jié)的層面,打開行為“黑箱”,改變人為分離割裂微觀宏觀的狀況,以探索揭示集體決策特點和規(guī)律。不僅是對信息、制度、規(guī)則的外因條件分析,還要考察行為響應模式、決策權重分布等主體內在因素。再來看總量生成:常態(tài)下可看成是同質的線性求和,復雜情形下則可能是異質性非線性加總。傳統的理論方法淡化或忽略了決策關鍵時刻的信息獲取和處理,這正是數字化技術方法應用的內在動因和邏輯起點。尤其是在平臺經濟、社會網絡、虛擬社群(圈子、社區(qū)、企業(yè)、政府和共同體)興起的時代背景和視角下,群體協同合作形成共同意愿,無論是數字化企業(yè)生態(tài),還是數字政府的數字治理、共同治理,個體異質性有更多的機會展現,相互之間的影響更加曲折和不確定,個體與群體決策的行為關系更加隱秘復雜。如何利用數字化技術輔助決策,管理決策已經從制度、規(guī)則和高度單純依賴經驗或技術的直覺決策模式或機械式“科學”決策模式[18],轉變?yōu)榭萍寂c人文融合、制度與文化雙融管理的“混合增強智能的決策模式”[19],而最重要和最顯著的是群智交融決策,將眾多個性化、差異化的意愿提煉凝聚成共同意愿,并能更好地、在更大程度上將決策者的個體能力、經驗和直覺、團隊的協作,與基于算法和規(guī)則固化的“機械式”組織系統進行耦合,發(fā)揮多元方法優(yōu)勢,形成交互滲透、相互激蕩、互補共進的關系。

(二)數字化刻畫群體決策形成機理

面對現實復雜情景中的決策,數字化能在根源層面,沿動態(tài)演變過程中逐層打開個體行為“黑箱”、理順群體決策“亂麻”、貫通微觀宏觀層次、遍達全程關鍵節(jié)點、展現雙向反饋機理、破解復雜決策密碼,奠定了推理驗證型轉向探索生成型科學實證的基礎;考察深層的異質個體關鍵行為特征和交互影響的差異化信息、影響他人和被他人影響的程度、網聯多向多渠道傳導機理和演變過程,可能對總體產出產生的影響,對總體產出和他人策略選擇和行動的預判估計,以及對個體決策策略選擇的影響等雙向反饋機制,以彌補事后的經驗數據在反映結構演變、機理動態(tài)和臨界決策權衡時的信息缺失和不足。

任何宏觀形態(tài)都有其微觀行為成因,微觀行為選擇的微小差異可能導致宏觀的顯著變化,同時也在受宏觀因素的影響,由于個性異化、交往頻繁、路徑雜布、維度交疊、邊界模糊,使得群體決策復雜、整體形態(tài)涌現和“異象”頻現。而數字化的核心優(yōu)勢和獨特價值就在于直面現實、對主體行為和場景變化及互動的精細深入的刻畫,而且又能直接與信息技術對接,手執(zhí)先進的科技利器,不再困惑于傳統框架內的理論建模和數據依賴,不再繞著彎脫開現實進行抽象分析、承受著進出理論體系的雙重信息損失。類似于個體心理閾值,組織結構對內部演變和外界沖擊有承受的臨界點(域),一旦超過結構閾值總體就會發(fā)生突變。由此,在處理政府與企業(yè)和市場的邊界、政策制定者與政策對象的關系和政策出臺的時點與方式時,數字政府治理和智慧決策新模式[20-21],數字化引領政府治理現代化和國家治理能力的提升,有助于針對個體異質性訴求和行為特性,精準施策、精準治理。

經驗數據只是事后被動獲取的行為結果,數字化的觀察刻畫既能通過濃縮提煉一般和共性,又可“放大”任何需要深入研究的細節(jié),聚焦關鍵主體、行為、環(huán)節(jié)和節(jié)點,主動獲取更符合人文(行為和社會運行)特點的數據(信息),貫通和理順事前、事中和事后及反饋循環(huán),反映團隊成員的信念預期、合作意向、公平偏好的強弱高低等個體差異,使有主觀意識且善感易變的決策主體、制度和規(guī)則等能有更高效的適應性和更廣的實踐應用。眾多異質個體與頻發(fā)的交互影響和網聯傳導的疊加,群體認知、社會心理,總體和宏觀層面的激增驟降、時強時弱,更多地表現出不確定性、非線性、非平穩(wěn)和非經典分布等特性。社會經濟系統復雜曲折的網聯結構,對初始或邊界條件的敏感依賴和過程中的發(fā)酵醞釀,一旦個體差異超過臨界值,總體產出的性質強度可能出現的偏離、扭曲、反差、劇變和涌現等,發(fā)生一邊倒、偏離甚至是背離線性求和或個量簡單算術相加得到的總量和特征。傳統觀念、理論和方法中的感知刻畫、數據(信息)獲取和加工,模型算法和程序實證等,都會被數字化賦予新的含義;進一步還可依據結構演變過程和產生的影響來為各組成部分(子群組)動態(tài)賦權以加總求和。

四、優(yōu)化和調適

在人與自然交互的視野下,物盡其用于人盡其才中,市場上的資源配置均衡是以主體的行為均衡為基礎,相應的決策研究重點也應從目的優(yōu)化轉移到行為調適。場景轉換、異質主體、網聯交互、異象涌現、雙向反饋,多目標、多因素的交織疊合,多層次、多階段地通宏洞微,直面現實決策,深入探討復雜根源和破解關鍵,必然是聚焦行為、從底層邏輯切入,在真實世界與理論空間之間建立滿值映射(1-1 對應)的數字化,正在從根本上改變人們對決策的認知和研究。

(一)復雜情景下的決策研究轉型

復雜情景下個體臨界決策特點及變化,異質性個體訴求形成群體共同意愿,影響因素眾多、轉折突變分歧加大、人際交往更為復雜、結果-條件的關系更為曲折迂回,決策時就更容易猶豫糾結和搖擺不定,個體差異性及作用就更明顯;臨界決策前的徘徊,通過數字化對行為的精細刻畫和根源分析以求徹底破解復雜奧秘。非常態(tài)與常態(tài)下的偏好是否穩(wěn)定一致,個體認知偏差對群體決策究竟會產生什么影響,個體決策與環(huán)境條件及其他主體之間的雙向反饋機制如何? 用數字化研究(復雜)決策行為,對傳統的決策科學造成了強烈的沖擊,在思路換軌、原理重點、手段方法和一般步驟等方面都發(fā)生著顯著的轉變。

關注對象:由表象、數據、一般規(guī)律到場景、行為、機理和涌現等,更加強調問題導向,全方位地拓展觀察價值引領下各類主體的決策活動、行為方式及其與復雜場景的互動。

研究目的:不僅僅是特定情景中個體策略的優(yōu)化選擇,更關注真實行為的關鍵特征、傳導機理和對決策結果的影響及其研究方法與科技進步的對接,由常態(tài)下單一(有限)理性行為假設的個體相對獨立的優(yōu)化決策,到具有多元差異化行為屬性的真實個體相互影響下群體調適(適優(yōu))的非常態(tài)決策。

思維邏輯:由外界條件(影響)論到內因本質(決定)論,在對象與目的、感知表達和思維認知上,于機械思維的形式邏輯、或然邏輯中融入思辨的人文邏輯和相應的研究方法(論)、術語概念及研究范式等。

分析手段:由高度抽象、機械式的(比較)靜態(tài)分析到智能化的動態(tài)過程探索轉化,由基于表象和數據的“黑箱”式分析轉向內在行為機理生成,尤其是針對社會網絡背景下的人文復雜性[22],不僅是(大)數據驅動和前沿技術支持下的大規(guī)模、高耦合、高精度的系統仿真,還是聚焦現實問題、賦予人文靈魂、體現人本價值和轉換底層邏輯的適優(yōu)決策生態(tài)的分析框架和技術手段。

方法特點:從可行和擇優(yōu)性研究到行為響應與環(huán)境條件的互動研究,修正中性假設(目的偏好、要素選擇、技術信息、規(guī)則制度等),改進比較靜態(tài)分析,回歸人文初心(考慮精神、文化等因素),按關鍵行為特征(而非因素變量的維度)將行為序列及關系進行數字化轉換,從基于數理關系的因果/相關分析到基于異質行為的分布式關聯整合分析,這尤其在對非常態(tài)、非線性、非均衡、非對稱和非平穩(wěn)等非經典情形的探索研究中能表現出更大的優(yōu)勢。

應用領域:幾乎可涵蓋和應用于現實中常態(tài)與非常態(tài)場景中所有的決策行為。

反饋精進:由技術進步和數據驅動的理論+實證的邏輯檢驗,到現實復雜情景中主體行為內源驅動的應用實踐檢驗,并逐步構建“科技+人文”的評價標準。

簡言之,數字化思維和技術就是跳出傳統決策研究框架[8],努力開辟揭示復雜決策奧秘的新途徑,促進決策研究全面轉軌轉型。需要指出的是:一方面,數字化轉換得到的個體行為屬性和相互間交互影響的鄰接矩陣等大數據廣義矩陣難免有一定的主觀性;但另一方面也說明關于人的行為和社會活動的研究,對觀察、測度、表達、關聯、算法、編碼、程控、釋義、應用和評價等數據信息處理的各個環(huán)節(jié),要更加注重人文特點的針對性,這是科技與人文融合的基點,也是數字化應用必然性的緣由。

臨界決策的關鍵點分析,如:策略(商品)替代率——兩種可選策略之間的替代比;營銷決策中究竟是市場的價格競爭還是消費者行為特征在影響和如何影響;風險類型和程度不同的兩種可相互替代的方案(觀點),類似的在組織認同(權威、制度、文化)選擇與執(zhí)行、交互途徑與方式,網絡平臺的二(多)選一和兩難抉擇等問題上究竟該如何取舍?在數字化技術對行為精細刻畫的支撐下,能深入和聚焦到臨界決策的理論內核和關鍵節(jié)點上,而不是先入為主的高度抽象和理論設定,有利于辨析和捕捉市場運行中商品偏愛、慣性因素與市場價格波動的交替關系,揭示演變過程和傳導機理。

我們把一個目標群體(集合)分成K類次級群體(子集):N1(子集1),N2(子集2)……NK(子集K);設置多少子集、每一子集中的成員(元素)數均由實際情況和研究需要來確定。由前述分析,身份和作用明確的各類成員,所依據的決策準則和行為方式通過綜合考慮個體特性、交互影響和宏觀加總等聚焦行為,通宏洞微地來設定,并運用擬貝葉斯決策準則和矩陣校準方法的原理逐步改進修訂,動態(tài)地逼近預設的研究精度。為了便于說明個體與群體決策行為關系和算法可行性等主要問題且又不失一般性,可先著重考慮類別差異,暫時忽略各類次級群體內成員的個體異質性和所有成員在團隊活動中決策能力的差異性,即可對子群作均質化處理,對所有成員的決策模式(函數形式)作通行化處理,此后可再逐步對類別細分直至異質性個體。一般而言,可先考察兩層次三子集、N個成員的群體或組織的基本情形:第一層次是起主導作用的領導層或組織者;第二層次是具有從屬和互補屬性的兩個子集或子群,如團隊內的男性或女性成員,企業(yè)中的制造與銷售部門等。從差異化個體的意愿到群體決策形成的整個分析過程,可分為三個主要步驟。

步驟一(微觀層面):ai是個體i(∈N)在特定時期綜合考慮共性與個性的可行策略或備選方案,受其對宏觀指標(或總體形態(tài))的預判^y、個性行為屬性λi的影響和同類(或他類)主體的行為選擇x(或^a-i)⑤,考慮到個體行為異質性和非線性演變特征。

步驟二(中觀層面):根據行為屬性的相似和相互關聯影響的程度,構建鄰接矩陣和劃分子類(群),x是基于ai和分布結構、群體關聯及網絡演化的某類主體的可行策略選擇(多數情況下,可忽略同類群體中的個體差異,而著重處置不同類別中的個體差異)。

個體關鍵行為特征參數:異質行為矩陣。

主體間行為相互影響度:鄰接矩陣。

基于(多) 主體行為矩陣,還可進一步根據研究需要分階段動態(tài)地刻畫。

步驟三(宏觀層面):y是基于x的依適定的加總模式或函數得到的宏觀指標(擬合總體形態(tài)),分類加權求和得到宏觀指標y。

其中,K為N中的類別或子集數,即

其中,κi表示屬于第i類的主體,做決策時周圍鄰居的決策對他/她的影響系數。當κi越大時,越趨近于網絡動態(tài)博弈;當κi越小時,越接近于傳統意義上的靜態(tài)博弈。

通過個體異質性和鄰接矩陣式的數字化建模處理,對組織群體中的個性化成員和相互關系,結構的均勻與非均勻和對稱與非對稱,組織措施的影響,文化生態(tài)和演變,非線性加總生成與總體形態(tài)異象等,都有新的探索途徑。若團隊成員對集體目標都有較高的認同和期待,在具體建模、估參和模擬實驗時都可先做均質化處理。

(二) 案例分享

下面以郊游模型為例,示意性地說明用數字化研究組織行為與個體意愿的關系、集體決策行為的方法和算程。我們的算例經過了2006 年9 月至2021 年4月的教學實踐和科研團隊活動的經驗檢驗,不斷驗證、改進和充實,依據此思路和結論思考相關問題、安排團隊活動,收效良好。一般來說,郊游的選擇和組織方式是影響集體活動效果的主要影響因素。在真實情況中,往往是哪些人可能參與,他們的個體意愿如何是值得考慮的另一類影響因素,我們的具體做法和實施過程如下。

每一個體對本次集體活動效果、他人的參與度等方面和因素的預估和自身的參與意愿(度) 是不同的,可由如下的公式判定任一個體的行為特性屬于哪個子集(類別)、不同子集的成員之間的相互影響(相關度) 的鄰接度(密切關系) 矩陣?？紤]到參與者對郊游和集體活動都比較感興趣,可做均質化處理,相對集中地考察個體的真實參與意愿對集體活動收效和其他同伴是否參與的預判之間的關系。為此,通過真實的相處接觸、觀察和經驗性評估,構建郊游(更為廣泛的集體活動) 的基礎行為屬性和鄰接矩陣。個體異質性和交互影響程度用行為大數據廣義矩陣(數字化建模),考察n主體中任一個體的m種行為屬性(關鍵行為特征) 構成。

個體行為屬性(維度):

基于主體之間的相互關系和對總體參與度的預判,構建鄰接矩陣:

宏觀層面的加總按照前述步驟三具體化,先在基準情形中做簡單平均化處理,在后續(xù)的模擬對比中可根據實際需要調整。

基準情形的模擬結果,如圖1 所示(限于篇幅,其他的模擬結果不一一列出)。

圖1 郊游模型模擬列示

圖1 中(a),橫軸是“博弈/交互的輪數”,縱軸是“總體參與度”,也就是說,圖中所示的總體參與度最后會穩(wěn)定到0.67 左右(≈2/3),這是一個相對穩(wěn)定的平衡點,與經驗感覺相符;圖1 中(b)、(c)和(d),為不同類型博弈者的決策演化過程。整個模擬過程用Matlab R2018a(9.4)完成算法實現。

各類主體參與意愿(個人興趣)不對稱時,降低總體參與度;交互影響系數大的主體之間的郊游意愿的匹配度高時,提高總體參與度和活動效果;對傳統方法難以涉及或有意無意忽視的個體差異、組織結構、規(guī)則和文化生態(tài)、結果形態(tài)以及變動趨勢等總體特征有更合理的解釋。為滿足不同研究目的和精度的需要,還可推廣到任意多個主體和所要研究的行為屬性(關鍵行為特征),探索和開辟研究組織行為、協調個體與群體關系的新途徑。這也可以說是某種意義上的智能(慧)或群智決策計算。數字化建模和ABM 結合的決策行為研究底層邏輯和方法,與傳統意義上(有限)理性個體優(yōu)化決策的顯著不同,在一定程度上減輕數據(信息)獲取的依賴性和轉化成決策影響因素的難度。

為了便于說明問題,我們可依據放大的參數變動范圍來分類提高集體決策的正確性、增加組織活動的積極收效。從原理上說,通過數字化建模將有機關聯、構成形式和作用類似于可計算一般均衡(CGE)的社會核算矩陣(SAM),UGC(用戶生成內容)數據的主動獲取和刻畫演變機理與個體行為特征、加總生成與個體異質、結構變動的內在密切關聯,進行主體行為的關聯分析,而不只是苛求顯性的相對穩(wěn)定的因果/相關關系……

可信性檢驗:以原始組和復驗組的平行對比方式,從基本形態(tài)的擬合度、結論的穩(wěn)定性和對參數變化的敏感度、結構關聯和動態(tài)演變趨勢的一致性,分別取三組不同的參數。

1.增大組織者的影響力。

2.增大組織者和女生對總體參與度的影響。

3.增大女生和降低組織者對總體參與度的影響。

與基準情形(參數設為κ1=0.5,κ2=0.5,κ3=0.5,并對各自成員的策略選擇作同質化處理)下的模擬結果進行了比對,都獲得了比較理想的效果⑥。

主要結論:(1)群體參與意愿與個體異質性和互聯結構等人的因素密切相關;(2)不同類群對其他類群的影響和依賴程度不同;(3)通宏洞微分析和揭示個體與群體決策的復雜行為關系及相應的算法在一定程度上是可行和可信的。

在復雜多變的人文社會場景中,單靠發(fā)生的、獨立個體決策的經驗數據,應用價值和說服力都非常有限。數字化行為采用大數據一攬子表示,具有遍達性和數據與數據場景的對應性,使理論分析與研究對象的關系更為緊密,數據獲取更具主動性和針對性。

五、結語

數字化深究精準的刻畫,不只是記錄反映,而是能在各類事物現象(場景)的演變、異質性主體的多樣化行為,或連續(xù)或間斷、或模糊或清晰,與人們多層次、多階段無止境的探索認知之間搭建更有效、更便利的通途。數字化行為矩陣是與現實聯系的數據底座,可有效地減少復雜決策中的信息損失;ABM 是建模技術的骨架,以宏觀形態(tài)涌現和典型化事實來計量、校準和驗證,以及在微觀-宏觀之間進行雙向反饋,這是其他科技手段、認知方法所不及的,加深和拓展了對觀察感知、數據信息、理論推證、建模實證、算法程序(應用系統)和平臺等概念的理解及應用。數字化匯聚和借助新一輪科技革命的強大勢能,帶來思維認知的變革和前沿技術手段的應用,深刻而廣泛地影響社會經濟的發(fā)展,也在極大地改變著人們對決策行為的研究與認知,促使決策實踐中模式的轉型與躍升,也是人類社會進入數字(智)時代的內在必然性。運用數字化從行為根源上探討,跳出傳統思維框架,聚焦真實場景中鮮活主體的關鍵行為特征,破解“黑箱”模式和表象分析方法,揭示復雜決策奧秘(內在關聯邏輯)及研究者背后的利益導向和驅使;回歸初心、勇于創(chuàng)新,揭示內在本質和重構底層邏輯,是極其艱巨而又極具誘惑力的研究領域。由于數字化能全方位、全過程、任選性地深刻、精細和便利地刻畫主體的行為特性、響應模式、交互影響和作用機理(演變過程),有望能更好地以人為本、科技支撐、雙向轉換,細分對象、精準施策,解釋、揭示和展現復雜決策行為、總體突變、各類異象的微觀行為成因與機理影響,以及它們之間的雙向反饋機制。

注釋:

①根據一些數字化專業(yè)研究網站(https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/digitalization;https://www.merriam -webster.com/dictionary/digitalization #h2)和相關學術文獻等綜合整理。

②數字化與人工智能等新一輪科技革命前沿技術天然緊密的結合,因而也可稱為數智化時代。

③數字化建模最初的提出和應用是在產品設計和景觀設計等領域,而在當今新一輪科技革命的浪潮中,數字化建模和數字實證等被賦予新的更深刻的含義。

④ 作者參考了ScienceDirect 網站,2002—2019 年Agent Paradigm 的相關信息,https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/agent-paradigm。

⑤需要時可擴展到動態(tài)情形,由t-1 時刻推算t 時刻。

⑥作者感謝李瑜博士、樊沛然博士和施于人副教授的模擬實現技術支持。關于本算例的較為詳細的建模、源代碼、程序和不同參數組的模擬對比圖,感興趣者可與作者聯系索取和商討。