客家小小彬|斯坦福学者找到方法预测黑天鹅事件
黑天鹅事件（BlackSwanEvents?）指的是出乎预料的大型事件 ， 并对其所在领域引发严重的连锁、甚至颠覆性效应 。 斯坦福大学最近完成的一项研究 ， 找到一种方法 ， 可以预测这些事件 。
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像2001年美国的911袭击事件、2008年全球经济危机 ， 就是这一代人记忆犹新的黑天鹅事件 。
科学家认为 ， 即使是突发事件也是对外在因素 ， 或不同维度和范围内离散事件累积作出的反应 ， 因此也有某种基层普遍的规律可循 ， 只要找到这样的规律 ， 就有可能对突发极端事件作出预测 。
“通过分析三个生态系统下的长期数据 ， 我们发现不同生物种类里面发生的变化 ， 从统计学角度看 ， 在不同的生态系统中是一样的 。 ”近期一份发表在《公共科学图书馆-计算生物学》（PLOSComputationalBiology）期刊上研究的作者布雷（SamuelBray）说 ， “这意味着存在某种基层规律 ， 可用于预测极端事件 。 ”
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【客家小小彬|斯坦福学者找到方法预测黑天鹅事件】在多年的研究中布雷发现 ， 某一个生物种类的数量将突然意外的大幅增加 ， 超过其它同类 ， 犹如发生黑天鹅事件 。 于是他和同事想了解这其中是不是有某种规律 。
为了回答他们的疑问 ， 他们需要找到其它生物系统中的黑天鹅事件 ， 而且不仅需要这些事件的细节 ， 发生这种事件的背景环境也很重要 。 因此 ， 他们选择了已经监测多年的三个生态系统的数据作为研究对象 。
“这些数据必须是长期积累的 ， 因此很难收集 ， 这比完成一个博士学位所需的信息量更大 ， 可是要看到大范围内的变化 ， 这是唯一的办法 。 ”
他们选择的三份数据包括：波罗的海浮游生物八年的研究 ， 每周测量两次;哈佛大学一片落叶阔叶林内的净碳测量 ， 自1991年起每30分钟收集一次;新西兰海岸藤壶、藻类和贻贝的测量 ， 在过去二十年来每月进行测量 。
之后研究者用一种突发事件理论分析这些数据 。 这种理论的核心对像雪崩、地震等事件尝试作出解释 ， 认为这些事件都是对外在因素 ， 或不同维度和范围内离散事件作出的反应 。
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将这个理论结合这些数据分析后 ， 研究人员开发了一种预测黑天鹅事件的方法 。 研究者称 ， 这种方法对不同的种类和时间跨度具有灵活性 ， 还能从细节少得多的数据中作出预测 ， 比之前的同类方法复杂很多 。
“现有的方法依赖我们所见对未来进行预测 ， 因此容易错过黑天鹅事件 。 ”斯坦福大学生物工程学助理教授王波（BoWang ， 译音）说：“但是这个新方法不一样 ， 它假设我们只看到世界的一部分 ， 对我们可能错过的事情进行预测 ， 结果显示这极大地提升了预测能力 。 ”
研究人员将这个方法应用于这三个生态数据集检测它的效果 。 只使用部分数据 ， 他们准确地预测出了这些系统内发生的极端事件 。
接下来 ， 研究组计划把这个方法推广到其它系统尝试预测黑天鹅事件 ， 比如经济、瘟疫、政治和物理学等系统 。 他们正在与这些领域的科学家合作 ， 希望这个方法所做的预测 ， 对人们的生活产生积极的影响 。
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