大數(shù)據(jù)、新方法和日常問

如果讓我們決定是否去看一部電影，有兩種辦法來做決策：我們可以上豆瓣了解這部電影質(zhì)量如何，專家的評價怎么樣;也可以在朋友圈瀏覽一下，看看身邊有多少人去看了這部電影。實際生活沒有這么涇渭分明，在豆瓣上也可以打卡，在朋友圈也會有人分享心得，上面只是個大概的特點罷了。不過，這確實代表了觀看電影這一行為背后兩個可能的推手。一是學習(learning)，我們?nèi)タ措娪翱赡苁且驗槲覀儚膭e人那里聽說這部電影好。二是情緒分享(emotion sharing)，我們?nèi)タ措娪翱赡苤皇且驗橹車娜硕既タ戳?。這個問題初看起來無關(guān)緊要，但對電影廠商關(guān)系重大，因為這決定了他們的宣傳策略。如果我們看電影更多的是因為電影好，那電影商就應該設(shè)法拍出好的電影并且把這個信息傳遞給我們。如果我們看電影更多的只是因為周圍的人都看了，那電影好壞也許就沒那么重要了，想辦法把電影炒熱，炒出話題性也許更重要。所以這個區(qū)別絕對不是無關(guān)緊要的。

以Amazon、豆瓣網(wǎng)為例，探索推薦引擎內(nèi)部的秘密#1

基于社會媒體的預測技術(shù)

問題來了，怎么才能設(shè)計一種實證策略，把這兩種效應區(qū)分開呢?這是Gilchrist和Sands在Journal of Political Economy即將刊出的論文Something To Talk About最主要的貢獻之一。他們文章的另一個創(chuàng)新點是用LASSO來挑選變量，這一點我們后面也會談到。為了區(qū)分這一點，他們首先弄了一個非常簡單的模型。每個人的效用是三項之和，第一項是電影的客觀質(zhì)量，第二項是自身的異質(zhì)性，服從0到1上的均勻分布，第三項是他人的影響，等于身邊已經(jīng)看了電影的人的數(shù)量再乘上一個系數(shù)。每一個體都有一個保留效用而且非常短視：只要這一期效用高于保留水平就會看。他不會說后面看的人多了，效用更高再去看，只要高于保留就會去。這個模型非常容易解，結(jié)果就是每一期看電影的總?cè)藬?shù)都是上一期的人的數(shù)量乘上一個比例，也就是每一期都是指數(shù)衰減的，這個比例就是他人影響的系數(shù)。這是沒有社會學習的情況，也就是說，如果單純只有情感共享一個因素的話，從上映開始觀眾就應該越來越少，而且是以指數(shù)速率衰減的。他們的目標就是實證這個模型。

首先是要有好的數(shù)據(jù)。兩位作者從BoxOfficeMojo拿到了基本是最全的觀影人數(shù)記錄。數(shù)據(jù)的時間范圍是2002到2012年，這個網(wǎng)站很多數(shù)據(jù)都是免費的!如果對這個題目感興趣可以直接上去拷。接下來是對數(shù)據(jù)的預處理。為了防止截尾問題，他們只用了上映時間至少超過六周的電影做實證。上映時間不到六周的電影很多都不是平常的電影，五個數(shù)據(jù)點做擴散也比較無力。另一項重要的預處理是只用周五、周六、周日的數(shù)據(jù)，這是研究電影產(chǎn)業(yè)的慣例，因為在周中和周末觀影的人群行為差異很大。不過，在在線發(fā)布的補充材料中，他們說明了，即使把這兩點加進去，估計結(jié)果也不會受到顯著影響。加入票房表現(xiàn)比較糟糕的電影并不會顯著改變估計結(jié)果。加入周中的也不會，實際上，由于美國電影絕大多數(shù)都在周五上映，無論是擴散還是學習過程，大部分都發(fā)生在周末。這樣下來，一共是包含557個周末，共1671天的數(shù)據(jù)。平均來看，排除那兩種數(shù)據(jù)之后，電影在上映首周平均有250萬觀眾，在接下來的一周只剩下130萬，到第六周之后平均只剩下20萬了。如果前面講的情感共享非常重要的話，把所有其它因素拿掉，第一周觀影人數(shù)增加應該會帶來后面每一周觀影人數(shù)的增加。

這還不夠，最重要的是要尋找一個工具變量來把影片質(zhì)量分離掉。我們知道，除了口口相傳可以影響每周的觀影人數(shù)外，影片質(zhì)量也可以。如果影片質(zhì)量比較好，那也可能每一周的觀影人數(shù)都特別多。兩位作者找到的這個工具變量就是天氣。已有的研究顯示，天氣，無論是溫度還是降水，都會顯著影響人們的觀影行為，但天氣不會影響影片的質(zhì)量。因為前面敘述的票房數(shù)據(jù)是遍及全美的，作者也不辭辛勞收集了全美1941個氣象站10年來的氣溫、降水、降雪和冰雹數(shù)據(jù)，并且和氣象站覆蓋區(qū)域內(nèi)的電影院做了一一匹配。為了說明氣象站數(shù)據(jù)確實可以反映當天電影院附近的氣候狀況，他們特意做了檢驗，結(jié)論是只有1%的電影院離最近的氣象站距離超過160公里。而在這個范圍內(nèi)，小氣候有比較好的一致性，這就解決了這個可能的批評。

接下來是想辦法把天氣數(shù)量這個數(shù)據(jù)劃得更細。比如說氣溫，不是所有范圍內(nèi)的氣溫都會對觀影行為產(chǎn)生影響的，像15-20攝氏度這個范圍內(nèi)，我們的觀影行為受氣溫影響可能就很小。為了解決這個問題，兩位作者先把氣象數(shù)據(jù)劃成了很多小塊，每個單獨作為一個變量。像氣溫就以5度作為一個變量的界限，當天氣溫是否在80-85華氏度是一個變量，當天氣溫是否在85-90華氏度又是一個變量。降水則以四分之一英寸每小時劃界，像當天降水是否早0到十分之一英寸每小時就是一個變量，降雪、冰雹等數(shù)據(jù)也類似劃分。接下來就是選工具變量了。不過這里有兩個問題。首先，電影廠商也知道氣候變動會影響票房，所以他們也會看天氣預報，然后按照天氣來選電影上映的時間。其次，直接挑選工具變量，會面臨巨大的運算量——這是個NP問題，常用的優(yōu)化方法表現(xiàn)很差，甚至可能根本得不到最優(yōu)解。再考慮到這里的數(shù)據(jù)量，有必要采取特別的處理方法。

為了解決第一個問題，兩位作者首先計算了典型天氣條件下的典型觀影量。電影廠商也不可能預知未來，他們也只能根據(jù)已有數(shù)據(jù)去推測過幾天會有怎樣的天氣。兩位作者用所有氣象數(shù)據(jù)，計算了季節(jié)平均氣候和月平均氣候。比如說春季的典型氣候，或者說1月份的典型氣候，然后拿那一天實際氣候減去對應的典型氣候，就得到了異常氣候。兩種精度不同的度量最后差別不大。接下來要算典型觀影量。先要控制日固定效應，也就說是周幾。還要控制周固定效應，也就是看這一周是一年里的第幾周。一個平凡的工作周中的觀影量圣誕節(jié)周的觀影量當然不能相提并論。最后還要控制美國的一堆節(jié)日。我嘗試著把節(jié)日數(shù)量數(shù)清楚，但直到最后也沒有成功，姑且算4、50個吧。我把詳細的列表放在了下面，有志者可以自己去數(shù)。結(jié)合上面所有因素，我們才能得到典型氣候下的典型觀影量，如果用計量的語言來說，就是回歸的擬合值。只有這時候我們才能把異常天氣和異常觀影量放進來。

我們希望找到最好的工具變量是這樣子的：和影片質(zhì)量沒有關(guān)系，但是又會極大地影響觀影量。接下來的任務就是從前面劃好的一堆氣候、降水、降雪之類的變量里拿出一個，最好地符合上面的條件。這等價于我現(xiàn)在有一個向量，里面全是工具變量，我希望找到一個最優(yōu)的工具變量的系數(shù)組合，來幫我實現(xiàn)這個目的。通常的辦法，講得再形式化一點，就是下面這張圖，等價于我要求一組向量，最大化對異常值的解釋力再加上一個懲罰項。前一項是一個簡單的二次函數(shù)，是“好”的函數(shù)，處理起來沒有任何問題。但后面一項處理起來很難，因為這實際上是一組指標，如果某個對應的工具變量系數(shù)不為0，這個指標就取1，否則取0，以此達到懲罰的目的。像這篇文章的情況，工具變量非常多，按前面的劃分方法，加起來可能有差不多有三四十個，就假設(shè)三十個吧，那可能的情況也有種，屬于NP問題，運算效率非常低下。兩位作者在這里創(chuàng)新地引入了LASSO方法，把后面的懲罰項換成了各工具變量系數(shù)和，也就是beta的絕對值。這就把這個問題變成全局上的“好”函數(shù)，而通常的比較快速的求解方法也就可以運用了。這也是這篇文章重要進展之一：以后如果我們有一組備選的工具變量，我們也可以用LASSO來大大加快數(shù)據(jù)的處理時間。當數(shù)據(jù)規(guī)模非常龐大時，這一點尤為珍貴。我們可能還希望看看挑選出來的工具變量和影片質(zhì)量是否確實沒有關(guān)系。此外，在后面檢驗社會學習假說時也要用到質(zhì)量。他們借助IMDB來構(gòu)造影片質(zhì)量數(shù)據(jù)庫，具體方法是看IMDB上1000個“最有貢獻的投票者”的投票結(jié)果，把所有影片按照評分高低放到了各個十位點上。他們發(fā)現(xiàn)，電影質(zhì)量和觀影人數(shù)確實有非常明顯的聯(lián)系。平均而言，排在前十分之一的電影在六周之類售出了約800萬張票，而排在最后十分之一的電影只賣出了大概460萬張票。此外，兩位作者還指出可以用總預算來衡量觀眾對影片質(zhì)量的把握程度。之所以這樣，原因是影片的廣告預算一般是總預算的一個固定比例，而廣告越多，觀眾對電影的了解也可能越多。為證實這一點，他們特別把影片預算排在前百分之十和后百分之十的影片拿出來，分別計算了預料之外的購票數(shù)量。所謂預料之外的售票量，就是結(jié)合其它特征和第一周的購票量之后算出的第二周購票數(shù)量，也可稱為回歸的擬合值。這個量的分布就反映了觀眾對影片質(zhì)量的了解，尾巴越肥，極端值越多，觀眾對影片的質(zhì)量把握就越差。兩位作者做了K-S檢驗，發(fā)現(xiàn)，預算前百分之十的電影的這個分布，和后百分之十的顯著不同。平均而言，大預算電影明顯能更好地傳遞自身信息。把上面所有信息都考慮過之后，我們終于可以放心愉快地使用我們找出來的工具變量了。兩位作者在一開始把工具變量的數(shù)目限制在一個，發(fā)現(xiàn)效果最好的是當日氣溫是否位于75-80華氏度這個變量，一旦這樣的異常天氣出現(xiàn)，觀影人數(shù)會異常地向下跌落10%，也就是差不多有23萬人不去看電影。75-80華氏度是個非常舒服的天氣，家庭可以選擇更多其它的活動。這樣的一個工具變量確實是非常優(yōu)越的。

工具變量找到了，問題也就解決了。接下來就是普通的兩階段最小二乘回歸。只不過這里要做五次，因為作者使用了六周的數(shù)據(jù)，回歸結(jié)果如下。這里的回歸結(jié)果需要解釋一下，如果我們回憶一開始的模型，就會發(fā)現(xiàn)：因為只要高于保留效用，個體就會看電影。所以，只有第一期看的那些人才是真正覺得電影好的。而覺得電影好的第一期也都會去看。后面的都是被前面的個體帶動起來的。于是后面看電影的數(shù)量就應該是前一期的數(shù)量乘上他人影響的系數(shù)，這也是我們前面討論過的結(jié)論。因此，如果我們把所有因素都過濾掉以后再回歸，從第二周開始的電影觀影人數(shù)都應該只受第一期人數(shù)影響，或者說這個系數(shù)應該是正的，并且每一周的系數(shù)都是指數(shù)衰減。從圖中可以看出，幾乎所有系數(shù)都非常顯著，說明情感共享確實是影響觀影人數(shù)的重要因素。仔細觀察數(shù)據(jù)還可以發(fā)現(xiàn)，估計結(jié)果和他人影響為o.5的時候非常相近，基本上每一周觀影人數(shù)都衰減一半。這樣的估計對評分最高和最低的十分之一電影都顯著。即使把只有一個工具變量的約束拿掉，允許LASSO在所有變量里尋找最優(yōu)權(quán)重，拼出一個最優(yōu)的工具變量，結(jié)果依然穩(wěn)健。因此，文章的一個主要結(jié)論已經(jīng)出來了：情感共享確實影響觀影人數(shù)，而且在美國，還可以估計出他人影響系數(shù)大概是0.5。

在此基礎(chǔ)上，作者還針對紐約和洛杉磯等地區(qū)做了檢驗，結(jié)論是一致的。不過，分區(qū)檢驗的主要困難是前述觀影數(shù)據(jù)只有全國匯總?cè)藬?shù)，而分區(qū)檢驗需要地方數(shù)據(jù)。不過這難不住他們，Google搜索指數(shù)可以提供關(guān)于區(qū)域觀影人數(shù)的比較準確的估計。根據(jù)已有的研究，在大部分地區(qū)，這個指數(shù)和實際觀影人數(shù)的相關(guān)度都超過了0.7。他們盡量將觀影人數(shù)精確到日。不過，如果搜索人數(shù)太少，Google搜索會顯示不出來。如果遇到這種情況，他們就查詢周搜索指數(shù)，然后重構(gòu)觀影人數(shù)。他們以此作為代理變量重復了前面的步驟，發(fā)現(xiàn)上述結(jié)論在各地區(qū)依然穩(wěn)健。

上面的結(jié)論還不夠，雖然作者已經(jīng)說明了情感共享確實能夠影響觀影人數(shù)，但我們還要排除替代性的解釋，最主要的就是排除學習。作者考慮了兩種不同的學習機制。第一種學習機制是社會學習(social learning)，在這種情景中，個體可以充分地傳達他們關(guān)于電影的評價。也就是說，我看了一部電影，我可以完全地把我對電影的感受傳達給你。作者在這里使用了一個很巧妙的估計策略：如果社會學習真的存在，那么，質(zhì)量越高的電影，面臨的信息閾值(information threshold)就會越小。因為關(guān)于高質(zhì)量電影的信息可以充分傳遞，比方說一部絕世佳作，只要幾個人和我說這部片精妙無雙，我的預期效用就會超過我的保留效用，然后我就會去看?；蛘哒f，對于質(zhì)量更高的電影來說，更大的初始動量(第一周去看電影的人的數(shù)量)也會帶來后續(xù)更龐大的觀影人群。用計量的方法來檢查這個結(jié)論，就是分開高質(zhì)量和低質(zhì)量電影兩組，然后用后續(xù)觀影人數(shù)做因變量，控制其它特征后拿第一周觀影人數(shù)做自變量做回歸。結(jié)果發(fā)現(xiàn)系數(shù)是不顯著的。有待排除的另一種學習方法是觀察學習(observational learning)。在這種學習機制中，個體只能觀察到別人的行為而無法知曉別人的評價。也就是說，我只能看到別人有沒有去看電影，但我不知道他/她心里是怎么想的。作者在這里的處理同樣十分精妙。如果每個人都是觀察式學習的，那么對電影的初始信念越分散，初始動量帶來的后續(xù)觀影人群就越大。設(shè)想這么一個場景，初始所有人的信念都一樣，那此時初始動量的增加對我不會有任何影響，因為我沒有接收到任何新的信息。相反，如果所有人的信念都不一樣，此時第一周觀影人數(shù)的每一個增量都很寶貴，此時每一個增量都會帶來關(guān)于電影質(zhì)量的進一步信息。明白了這一點，實證的策略就是一模一樣的了，只不過之前控制質(zhì)量，現(xiàn)在要控制大家對質(zhì)量了解的準確程度。我們在前面已經(jīng)提過影片總預算和信念準確程度的相關(guān)關(guān)系，正好在這里派上用場。結(jié)果顯示，回歸系數(shù)也不顯著。綜上所述，我們可以得到本文的第二個主要結(jié)論：沒有證據(jù)支持學習對觀影人數(shù)的影響。

這篇文章到這里就大體結(jié)束了，不過如果真要認真去摳的話，還是可以摳出很多細節(jié)。文章的獨特之處有二：一是對龐大數(shù)據(jù)集的細致處理。十年間所有電影的相關(guān)數(shù)據(jù)，還有十年間將近2000個氣象觀測站的每日數(shù)據(jù)，都需要收集、整理、清潔、處理，只是為了解決這么一個在我們一開始看來，似乎不是太大的問題。但整篇文章看下來，我們不得不承認，只有這樣規(guī)模的數(shù)據(jù)和這種程度的努力，才能真正把這個問題處理得比較干凈。二是對新技術(shù)的快速運用。這篇文章雖然2015年才正式被接受，但初稿在2012年已經(jīng)完成。而文中使用的，在多維變量空間中用LASSO方法進行判別的嚴格理論也才剛剛被Chernozukov和Hansen等學者做出來，等于是新理論剛出來，實際問題就用上了。這也是很給人啟發(fā)的。超大的數(shù)據(jù)集賦予了我們許多可能——工具變量居然多到要去判別了，但相應地，我們也要用更細密的方法，做出更踏實的結(jié)論，才對得起這么豪華的數(shù)據(jù)。