从大数据到重要信息

因此，开发模型的过程是：（a）确定要描述的系统元素集；（b） 确定它们所处的可分辨状态集；（c） 确定这些州之间的依赖关系；（d） 分析整个系统的可分辨状态，因为它们来自组件的可分辨状态及其相关性；和（e）描述系统可分辨状态集上的外部影响。由于微积分和统计学在当今系统分析中的广泛应用，我们必须警惕使用这些方法的近似值的不当使用。这些近似方法包括关于哪些变量是描述系统的正确变量的特殊假设，以及在制定待分析问题时显式或隐式使用平均值和平滑度。此类假设应被视为近似值，如平均场近似值，其假设组件均受到相同环境条件的影响。这种近似回归到微积分和统计学的光滑性和独立性，通常被认为是有效的，但当系统中出现空间或时间上的行为模式，导致局部环境的差异，并需要额外的变量时，这种近似是无效的。同时，我们不能错误地认为“所有数据”都应该被捕获，或者在没有对哪些信息真正重要进行分析的情况下，预先确定要使用的系统描述。任何此类服务都是不完整的，因为它受到可用信息性质的限制。考虑可以区分的生物学例子：细胞状态、器官状态、生理状态。任何模型都必须首先确定哪些状态是可区分的。

这应该在与观察相关的宏观尺度范围内进行。这并不容易。尽管如此，这比描述所有细节更容易。为了确定组织的行为，我们确定了细胞的可分辨状态以及这些可分辨状态之间的相互作用。我们不确定细胞功能的所有细节，只确定可区分的状态。类似地，为了在社会中模拟人类，我们只识别可区分的人类行为状态。具体的个别州可能有很多原因，但这些原因并不相关，除非我们详细考虑一个人。因此，这是一个完全通用的框架，用于建模复杂系统的行为。然而，最终要进行的分析的关键是确定信息的规模：有多少组件在做相同的事情。科学的问题是理解是什么控制着有多少人在做同样的事情。确定这一决定的关键问题包括：o作用于系统的外力、它们的强度及其影响系统的方式。限制影响的障碍/边界可以发挥重要作用，以及识别哪些组件直接受到影响影响、传染、模仿、放大和恢复的内部机制影响正在做相同事情或耦合事情的组件数量的增长。组件在一个、两个或三个空间维度上相互连接的方式，或者更一般地在网络中连接的方式，往往很重要。此外，组件之间的影响可能只是加强，或导致对立或其他行为耦合的关系噪声及其在触发新行为中的作用，以及独立性和耗散。

噪声可以被视为一种外力，它满足与小尺度行为相关的传统统计假设。单个事件通常被近似为具有局部和小规模的影响，而独立事件通常被认为在整个系统中普遍存在，直接影响所有组件。由大规模外力引起的孤立事件在规模上呈现出一种级联效应的增长轨迹。噪声事件影响的累积通常是幂律（分形）标度行为的关键。当影响在一定距离内加强，在较大距离内反加强时，就会出现空间模式。当同样的事情发生时，振荡就会发生。识别随后发生的特定行为成为一项任务，只需描述外力、内部机制和噪声的几个关键方面。感谢玛雅·比亚利克在早期版本[134]上的合作，以及欧文·爱泼斯坦、马修哈德卡斯尔、卡拉·Z·伯特兰、布莱克·斯泰西、凯西·弗里德曼和多米尼克·阿尔比诺提供的有益评论。[1] Bar Yam，Y.复杂系统的动力学。Perseupress:Reading，1997年。[2] Sayama，H.《复杂系统建模与分析导论》，开放式纽约州立大学教科书，宾汉顿大学，2015年。[3] 《临界点：现代临界现象理论的历史介绍》。泰勒和弗朗西斯：伦敦，1996年。[4] Levelt Sengers，J.M.H。；Greer，S.C.热动力学在蒸汽临界点附近出现。1972年、1865年至1886年，热学与传质实习杂志。[5] 威尔逊，K.G.重整化群与临界现象。物理版本B 1971年，43174-3205年。[6] Wilson，K.G.物理学中具有多种长度尺度的问题。Sci Am 1979，241，140-157。[7] Kadano Off，L.标度、普适性和算子代数。《相变与临界现象》，第卷。

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