16、让脉搏数据更具实用性：实时信息的价值与应用

让脉搏数据更具实用性：实时信息的价值与应用

在当今快速变化的商业和社会环境中，及时获取和利用信息对于做出明智决策至关重要。本文将探讨如何让脉搏数据（Pulse）在实际决策中发挥更大作用，介绍相关的经济学原理、关键概念，并阐述克服文化和概念障碍的方法，最后给出实施脉搏数据应用的具体步骤。

实时信息经济学概述

在处理各种业务决策时，我们需要借助决策理论来更好地利用脉搏信息。决策理论是一门用于建模决策以寻找最优策略的数学和实践知识体系，即使在高度不确定的情况下也能发挥作用。常见的决策模型通常基于蒙特卡罗模拟，这是一种在许多或所有输入都不确定时评估各种结果概率的重要方法。

这里介绍一种名为应用信息经济学（Applied Information Economics，AIE）的方法。该方法对测量有一个更实用的定义：测量是一组能够减少对某一数量不确定性的观察。这与许多商业或政府管理者熟悉的定义不同，但更接近科学领域的实际用法。其核心在于，测量的目的是减少不确定性，而非完全消除它。

在决策过程中，如果依赖政府报告或传统调查获取信息，就需要等待。等待有其利弊，好处是可能获得更全面准确的信息，但缺点是会延迟决策，从而显著降低信息的价值。

关键信息价值概念

为了更好地理解信息在决策中的价值，我们需要了解以下几个关键概念：
- 测量（Measurement） ：能够减少对某一数量不确定性的观察，与常见的“赋值”定义不同，更符合科学实践。
- 预期机会损失（Expected Opportunity Loss，EOL） ：简单来说，是决策错误的成本乘以错误发生的概率。在对时间敏感的决策中，机会损失还可能包括因决策延迟而错过的收益。
- 预期信息价值（Expected Value of Information，EVI） ：由于测量而导致的EOL的预期减少量。不确定性的减少程度（通过统计测量）和信息的及时性都会影响信息的价值。
- 预期完美信息价值（Expected Value of Perfect Information，EVPI） ：EVI的最大值，即消除所有不确定性的价值，等于EOL。
- 预期信息成本（Expected Cost of Information，ECI） ：一项提议测量预计的成本，包括数据收集（如随机客户调查）和分析成本。对于脉搏数据，主要成本可能是设置数据收集算法和分析的间接费用。

一般来说，测量减少的不确定性越多，EVI就越高。但等待信息的时间越长，利用该信息进行决策的价值就越低。而且，随着测量精度的提高，信息成本往往也会增加。不过，对于脉搏数据，由于收集大量数据（如1000万条推文和10000条推文）的成本差异不大，我们可以暂时忽略ECI的影响。

预期信息价值与等待时间的关系

通过图表可以更直观地理解EVI与等待时间的关系。在不考虑决策延迟的情况下，随着信息收集和不确定性的减少，EVI迅速增加，然后趋于平稳。因为EVI不能超过EVPI，所以进一步减少不确定性的价值必然会趋于平稳。

而当考虑决策延迟导致的机会损失时，情况有所不同。虽然随着信息收集，EVI仍然接近EVPI，但由于决策延迟，EVPI会下降。我们可以选择等待更多信息以做出更好的决策，但随着时间推移，做出最佳决策的价值会降低。在这种情况下，存在一个“最佳点”，此时等待的价值达到最大，是采取行动的时候了。

例如，当决策依赖于不断变化的信息，如铜价或推特上关于经济的情绪正负比时，我们总是可以选择再等待一段时间以进一步减少不确定性。但等到我们确定市场预测是否正确或新产品是否成功时，利用市场或修改产品的机会可能已经过去或大大减少。

可视化EVI的启示

即使不深入了解数学细节，可视化EVI也很有用。通过计算，我们常常会发现EVI曲线的最大值出现得比我们直觉认为的要早，即获取额外信息的收益递减点比我们想象的要早。此外，进行信息价值计算还能让我们发现客户认为需要测量的内容和实际需要测量的内容往往不同，这就是所谓的“测量倒置”现象。

例如，通过脉搏数据跟踪两个假设的趋势（如产品的推特正负比、亚马逊投资类书籍销售与失业相关搜索频率等），如果这些趋势与开拓新市场、扩大业务或启动公共卫生响应等决策相关，那么我们需要确定何时EVI达到最大，以便及时采取行动。

克服文化和概念障碍

虽然理解测量和信息价值的概念对大多数人来说并非主要障碍，但在动态环境中，人们可能需要改变一些决策文化。

一方面，接受博客和谷歌搜索等数据作为关键决策的输入存在文化障碍。分析师和管理者应该研究相关证据，了解脉搏数据实际上能够跟踪甚至预测多种经济和社会趋势，并且能够解释为什么即使人们有时出于娱乐目的使用互联网，以及用户不能代表所有年龄和收入群体，这些研究的有效性也不会被推翻。在某些情况下，人们可能需要亲自尝试使用脉搏数据，以验证其与业务决策关键预测的契合度。

另一方面，使用实时数据进行程序化决策也存在障碍。管理者担心这会使他们脱离决策环节，但这种担忧是不合理的。首先，模型只是为管理者提供建议，并非自动执行决策；其次，许多情况下，管理者的常识并不一定比基于历史数据的统计模型更能准确预测结果。

保罗·米尔（Paul Meehl）的研究比较了150多种基于历史数据的统计模型和专家的直觉判断，发现除少数情况外，统计模型在预测结果方面表现更好。而且，当人类管理者可以推翻模型建议时，往往会使情况变得更糟。因此，管理者应专注于那些真正需要人类认知的领域，如问题定义、识别影响因素和提出待测试的假设，而将日常战术决策交给模型，从而提升自身在管理决策模型方面的战略作用。

对于分析师来说，也存在概念障碍。许多定量业务分析师认为，提高分析质量的唯一途径是不断调整模型和对公司内部数据进行更详尽的分析，但这种做法往往会导致收益递减。更有效的策略是像科学家一样识别高价值的测量并进行结构化观察。定量分析师应定期从模型中抬起头来，进行一些实证测量，为模型提供输入并验证模型输出。因为科学不仅涉及模型，还需要实证观察，没有经过科学验证的脉搏数据测量是无用的。

实施脉搏数据应用

五步实施流程

我们可以将脉搏数据视为商业智能（BI）、预测分析（PA）或执行仪表盘的扩展形式。以下是实施脉搏数据应用的五步流程：
1. 定义和建模决策 ：确定可以由脉搏数据或其他商业智能提供信息的具体决策，如项目批准、运营决策、广告活动等。为每个决策确定高价值的测量指标及其触发值/控制限制。
2. 确定可能的跟踪和预测方法 ：这些预测将为决策模型提供输入，包括宏观经济预测、大流行病风险、新技术采用率、竞争对手行动等。
3. 识别信息来源 ：信息来源可以是内部专有信息，也可以从脉搏数据中获取。
4. 设计数据捕获方法 ：对于来自互联网的数据，采用应用程序编程接口（APIs）、屏幕抓取器和第三方互联网数据提供商的组合方法进行数据捕获，并将信息转换为可由BI、PA或其他数据分析工具访问的格式。
5. 迭代运行模型并验证 ：迭代运行预测和决策模型的组件，并将其与观察结果进行对比。不断改进模型，同时持续探索新的信息来源。

这个过程是一个持续的循环，决策是整个循环的一部分。在实施过程中，对脉搏数据的有效使用依赖于持续的验证和校准。我们不能想当然地认为脉搏数据与现实世界现象之间的假设关系是事实，只有在证明这种关系与已验证的结果密切相关，且观察到的关系极不可能是偶然的情况下，才能认定其为事实。

新角色需求

为了充分利用脉搏数据这一工具，组织需要引入新的角色或对现有角色进行微调：
- 商业智能分析师 ：需要发展与互联网信息源相关的新技能，并将其与统计分析和决策分析技能相结合。他们负责构建预测模型和特定情况下的决策模型，虽然在许多组织中起步位置较低，但最终应朝着有影响力的职位发展。
- 互联网情报技术员 ：负责开发从互联网获取必要数据的方法，熟悉APIs、屏幕抓取器和第三方数据源，同时要了解公司现有的数据库平台和商业智能工具，以确保所有数据的无缝访问。
- 首席情报官 ：与首席信息官和首席技术官不同，首席情报官更注重外部信息，类似于市场研究主管，但还需关注未来的风险和机会。

将实时、外向型的脉搏数据与更完善、更灵敏的决策分析方法相结合，将为组织带来巨大的好处。管理决策过程是提高生产力的关键但尚未充分改进的领域，如果管理决策仍然反应迟钝且容易出错，那么更快、更好的信息的价值几乎为零。因此，有效利用脉搏数据将有助于组织在竞争激烈的环境中做出更明智、更及时的决策。

综上所述，让脉搏数据在实际决策中发挥作用需要我们理解相关的经济学原理，克服文化和概念障碍，并按照科学的步骤进行实施。通过引入新的角色和改进决策方法，组织能够更好地利用实时信息，提升决策质量和竞争力。

让脉搏数据更具实用性：实时信息的价值与应用（续）

脉搏数据应用案例分析

为了更深入地理解脉搏数据在实际决策中的应用，下面通过几个具体案例进行分析。

案例一：市场推广决策

某化妆品公司计划推出一款新的口红产品。在产品推广前，公司利用脉搏数据进行市场调研。通过跟踪社交媒体上关于口红的讨论热度、不同色号的偏好以及竞争对手产品的评价等信息，公司得到了以下关键数据：

信息类型	具体内容
社交媒体讨论热度	在推特上，关于口红的每日讨论量平均为 5000 条，且呈上升趋势
色号偏好	热门色号主要集中在正红色和豆沙色
竞争对手产品评价	竞争对手的一款类似口红在小红书上的好评率为 80%

基于这些数据，公司对产品的推广策略进行了调整。原本计划主打一款小众紫色系口红，根据脉搏数据显示的色号偏好，公司将推广重点转向正红色和豆沙色。同时，针对竞争对手的优势，公司在产品宣传中突出自身口红的持久度和滋润度等特点。

在决策过程中，公司通过脉搏数据降低了市场不确定性，减少了预期机会损失（EOL）。原本如果按照原计划推广小众色号，可能面临市场接受度低的风险，导致销售不佳。而通过利用脉搏数据调整策略，增加了产品成功的可能性，提高了预期信息价值（EVI）。

案例二：公共卫生应急决策

某城市在流感季节来临前，卫生部门利用脉搏数据进行疫情监测。通过收集社交媒体上关于流感症状的讨论、药店药品销售数据以及医院门诊预约情况等信息，构建了一个流感疫情预测模型。

在监测过程中，发现社交媒体上关于流感症状的讨论量突然增加，同时药店的感冒药销量也大幅上升。根据这些信息，卫生部门判断可能即将出现流感疫情爆发。于是，卫生部门立即采取行动，增加流感疫苗的库存，并加强公共卫生宣传，提醒市民注意预防。

在这个案例中，脉搏数据为卫生部门提供了及时的信息，使其能够在疫情爆发初期做出决策，减少了疫情可能带来的公共卫生风险和经济损失。通过实时监测和分析脉搏数据，降低了决策的不确定性，提高了决策的及时性和有效性。

脉搏数据应用的挑战与应对策略

虽然脉搏数据在决策中具有巨大的潜力，但在实际应用中也面临一些挑战。

数据质量问题

脉搏数据来源广泛，包括社交媒体、网络搜索、电商交易等，数据质量参差不齐。例如，社交媒体上的信息可能存在虚假、误导性内容，或者数据采集过程中出现误差。

应对策略：建立数据清洗和验证机制。在数据采集后，对数据进行筛选和清洗，去除无效、重复和错误的数据。同时，通过与其他可靠数据源进行对比验证，确保数据的准确性和可靠性。

隐私和安全问题

脉搏数据涉及大量个人信息，如社交媒体上的用户言论、搜索记录等，保护用户隐私和数据安全至关重要。

应对策略：加强数据安全管理，采用加密技术对数据进行保护，防止数据泄露。同时，遵守相关法律法规，在获取和使用数据时，获得用户的明确授权，并严格控制数据的访问权限。

技术和人才短缺问题

实施脉搏数据应用需要具备一定的技术能力和专业人才，如数据挖掘、统计分析、机器学习等方面的技能。

应对策略：加强技术研发和人才培养。组织可以与高校、科研机构合作，开展相关技术研究和人才培养项目。同时，招聘和培养具有相关技能的专业人才，提高组织的技术水平和应用能力。

未来展望

随着信息技术的不断发展和数据资源的日益丰富，脉搏数据在决策中的应用前景将更加广阔。

与人工智能的融合

人工智能技术，如机器学习、深度学习等，将与脉搏数据应用深度融合。通过人工智能算法对大量的脉搏数据进行分析和挖掘，可以发现更复杂的模式和规律，提高决策的准确性和智能化水平。

例如，利用深度学习算法对社交媒体上的文本数据进行情感分析，能够更准确地了解消费者的情绪和态度，为市场推广和产品研发提供更有价值的信息。

跨行业应用拓展

脉搏数据的应用将不再局限于商业和公共卫生领域，还将拓展到更多行业，如金融、教育、交通等。

在金融领域，通过分析网络搜索数据和社交媒体情绪，可以预测股票市场的走势和投资者的行为。在教育领域，利用学生的在线学习数据和社交媒体互动信息，可以实现个性化教学和学习效果评估。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了脉搏数据应用的未来发展趋势：

graph LR
    A[脉搏数据应用] --> B[与人工智能融合]
    A --> C[跨行业应用拓展]
    B --> D[提高决策智能化水平]
    C --> E[金融领域应用]
    C --> F[教育领域应用]
    C --> G[交通领域应用]

总之，让脉搏数据更具实用性是一个不断探索和实践的过程。通过理解实时信息的经济学原理，克服应用过程中的各种障碍，以及积极应对未来的挑战，我们能够充分发挥脉搏数据的价值，为组织和社会带来更大的效益。在未来的发展中，我们应不断创新和改进，推动脉搏数据应用向更高水平发展。