数字化如何影响决策行为

一、作者简介

王国成（1956一），男，河南许昌人，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员，博士生导师，中国社会科学院大学教授、计算社会科学研究中心主任，研究方向为行为实验经济学。

二、引用本文

王国成.数字化如何影响决策行为[J].经济与管理,2021(5):26-34.

三、文章摘要

从新一轮科技革命前沿技术的内在关联引发的思维认知变革视角，探索揭示数字化的实质及其对个体和集体决策行为的影响，对临界转折的非常规决策、异质性个体交互行为与群体关系的协调、群体决策中共同意愿的达成、数字政府的服务转型和精准治理都有更深刻的理解和更深入的探讨；将数字化聚焦到行为根源和理论内核上，探讨由优化决策到调适决策的转化，对认知自身行为特点和社会运行及演进规律，对数字化时代管理决策研究开辟新途径和实践应用都大有裨益。

四、原文作者

王国成

五、原文刊发

《经济与管理》2021年第5期

六、关键词

数字化  管理决策  深化行为分析  个体与群体关系

一、数字化及相关

（一）数字化与数字化时代

数字化，直观的理解是指信息（数据）处理技术的升级换代，在原理逻辑上是将现实世界中复杂、多变、多态的研究对象做相对简单规范的离散化处置，映射到理论认知空间（如计算技术处理中对各类信息、信号和数据的0-1符号转换），也是数学中“以直代曲、从有限到无限”的微积分逼近思想的现代技术体现，更符合人们不懈探索事物本质的思维天性。数字化概念早已有之，在新一轮科技革命浪潮中又被赋予新的含义和实践意义，从所产生的社会经济影响的角度看，其促进人类文明和社会继农耕时代、工业时代和信息时代之后进人了一个新时代（又称后信息化时代或比特时代）。在不同的专业领域和社会生活的不同方面，对数字化或许会有不同的理解和表述，但在人这一根本点上，数字化时代真正实现了“人本化”：一是数字化的分布式刻画，能使价值取向多元化、行为方式多样化、个体选择丰富化等日益复杂的时代背景下的个性化得以实现；二是数字化的多维度、全视野和可双向转换，使人-物-事-境之间的关联、连通、匹配和调适以及双向反馈得以充分清晰的展现。这促使人们关于自身的选择和决策行为的传统观念、认知模式和研究范式发生重大变化。

进人新的数字化时代，其双向转换功能使人与自然、人-机协作之间相互沟通了解的程度逐步趋于对称平衡；人们的思维、工作和生活的许多方面不再严苛地受时空限制和物理阻滞，劳动生产力获得最大限度的解放，要素充分合理流动，效率提升显著加速；四通八达的信息网络和多功能终端将决策权力灵便地分散给或赋予个人，科技进步将会使组织、民族、国家的界限模糊淡化和融通，从人类全球化趋势中更多地看到的是以竞争均衡到合作共赢，消融摩擦和协调冲突，追求普遍和谐的全新阶段田。从技术与人类关系的本源来看，与传统观念和理论方法相比，我们把数字化（时代）的主要特征概括为：

1.客观人本。真实直接地刻画人与自然的交互。

2.极致逼近。运用以直代曲、切分整合的逐步逼近思想且受探索天性和利益的驱动，协调有限认知与无限欲求之间的关系。

3.便利高效。用更友好、更快速和更高效的方式在人和机器之间进行双向传输。

4.跨界综合。大跨度、大纵深、多元方式和通用技术的学科交叉，跨界跨域、融通包容，穿越时空层次、行为主线贯通，打破知识生产创造、学科专业的壁垒，开辟实践中的新形态、新业态和新途径。

5.分阶程控。连续的时间、连贯的流程、分步式行动、阶段性提高、逐步的深化、波动式演进，后续提高的倾向，数据的积淀与循环，量、速、形、结构和价值等都在指数倍地变化和增长；在秩序与混沌循环往复中提升，多主体多因素多形态于进程中协同，不断提升认知新高度，促进更有成效的实践应用。

（二）数字化相关技术与人本核心

大数据、AI、云平台、区块链、万物互联、量子科学、极速通讯与计算科学、数据（信息）科学和生命（脑）科学等，分布式、去中心化、多连通和全球化等理念、逻辑和行动，一是在人类的利益驱动和智慧创造下，多形态、多用途的新科技蓬勃兴起和迅猛发展，二是日益复杂的人类社会和行为方式提出的迫切需求。传统的认知和理论发展，抽象、样本、模型、实证、算法、程序、平台和评价，任何单项技术或简单组合都达不到数字化与前沿科技结合所构筑的高度。只有从人与自然的关系和人类认知演进提升的视角，不同技术形态之间的核心本质、内在关联与发展方向来看，它们以数字化为共同基础，同时数字化也使它们汇聚和发挥更大价值。

当今新一波科技浪潮聚焦和发力的重点由辅助体力的延伸人体器官功能转向激发脑力的智慧创造、增强主观意识和精神文化的层面。数字化是事物存在变化的质和量的统一，因而，一切皆可由数字化重新定义和理解，一切皆可由数字化连接与呈现，尤其是构建数字化的人性与需求思维，一切人文社会科学及管理研究都可建立在数字化基础上，更好地体现科技与人文的融合和价值创造。未来人的劳动方式、人与人和组织的协作，人才特征、人的需求与自然界的关系等都可通过数字化合理表达、呈现与画像，可实现个性化、精准化、谐动化和整体化及敏捷化的调适匹配。这就是数字化与人本结合的内在必然性、思维逻辑与核心动力。

（三）数字化与复杂性认知复杂性

可以说主要是相对于人类的认知而言的，客观存在独立于主观意识，并不会按人类的认知划分简单与复杂，只是认知演进滞后于现实变化，使得“复杂性”日益加剧。现实问题中的不确定性/风险决策，多因素交互相关导致维度边界模糊，鱼与熊掌的两难抉择，临界翻盘逆袭等频现，数字化究竟能帮我们些什么？面对复杂性（系统），需要彻底、根本的思维认知变革，有了数字化观念和视角，几乎所有的外因条件论都可转化成基于行为的内因决定的关键特征分析，将客观存在的差异性（有序性）与人类的思行逻辑递进性对应，可规范、程序化转换且依算法编程，日渐拟真化的输出趋向。数字化是从行为根源层次改变，甚至是重塑人类对自然界及社会的交互认知，由此在决策行为和人文社会科学研究中开辟突破传统认知的黑箱模式（盲人摸象），揭秘复杂机理的新途径。

信息有限（不完全）更多的是由于信息获取和处理能力的不足。伴随数字化技术指数化速率的发展，人与机器（劳动工具）的关系正在实质性跃升，人类物质财富的积淀、利益关系的协调、对自然世界的理论认知等达到了一定程度，各类应用终端也正在人类智慧和信息数据的支撑下越来越智能化，且它们相互激发促进。从观察感知、表达呈现到思维推理和理论方法，对深层行为属性、交互过程机理和总体涌现的激变模式的观察刻画等，由不可能变为可能；而且数字化和智能化还能更好地与科技进步对接，推动数字文化生态和数字（智）文明时代的到来，其思想源头可追溯至以直代曲、化连续为离散、以代码指代现象来“无限”地逼近（对象）的原理、特点和规律，是人类智慧的体现（而0-1形式只是受电子元件的两种基本状态等物理条件限制下的表现形式之一）和发展智慧的必经途径。当今时代，个性化的尊重和张扬，多样化的需求和选择，社会网络与平台经济遍布，数字化的规范流程、跨学科整合，透视其本质和特点，缩小理论对现实的滞后和差距，为解决决策中的知识（信息、理论和能力）受限问题提供技术方案；全面、真实地反映出主体相互之间、主体与客体的内在关联，而不只是考察研究人格物化基础上的因素之间的因果/相关关系，表象上看数字化是技术性的延伸和进步，实质上是人类思维认知的变革与转型和文明进程的转轨，扬弃物理思维，走上更具针对性、真正体现人文社科特色的科学化之路，迎来决策行为及密切关联的管理学和人文社会科学研究的新时代。

二、数字化与个体临界决策 

就学科的微观基础和理论体系的逻辑起点而言，为什么缺少对基本行为假设的科学检验？而面对时代背景下的复杂场景和鲜活个体，哪怕是个性化的微小差异，在错综交叠的社会网络环境和传导过程中，就可能引致总体产出结果对理论预期的巨大偏离和波动，传统理论中高度抽象的单一均值化处理的行为描述和优化决策，对现实的解释力为何会日渐式微、渐行渐远固？对此，数字化突破有望有更深刻合理的揭示和解释，开辟更广阔的应用前景。

（一）行为抽象与基本假设

一定历史条件下的社会经济活动（生产方式和消费需求的同质化），同期相应的科技和认知能力，为寻求普遍特征和一般规律的理论目的等，多因素综合作用构筑起和调适着微观理论基础；高度简化的抽象理性（有限）主体、统计均值化处理的基准决策模式；基于目的、内容（场景、条件）和统一规则的权衡取舍，受到个性化意愿、无规则（随意任性、外界冲击、瞬间诱惑）外界条件变化的冲击挑战，尤其是信息网络社会里线上与线下、虚拟与现实中主体行为的差异，价值取向多元化，行为方式多样化，主体交互多连通、可选择性丰富，不确定性和边界、维度模糊性（不可分性）大增，突显对基本行为假设的可信性、科学性检验的重要性和迫切性。

常态下的分析判断与转折临界决策及行为预测，基于状态样本点的静态比较与基于过程的动力学动态分析，决策行为细节刻画的显在或潜在的信息损失和数据缺失，任务（目标）与场景（条件）的影响及演进，研究范式、模式、理解和应用的拓展提升，从完全理性到有限理性、再到具有认知偏差的真实主体的关键行为特征，虽然理论也在不断地探

索完善微观基础，但基本上还是属于同一方向上的延伸深化。直至行为/实验经济学等前沿分支学科的研究揭示，数字化和新一轮科技革命的兴起，对个体异质性：自利、利他、合作、信任、货币偏好、风险承受与偏好、公平、预期和直觉感知、学习记忆、信任信念、信息获取处理、策略思维、交互影响系数（影响他人和受他人影响）、战略思维和把控、应变适应和各种认知偏差等所有影响个体优化决策的先天因素与后天的主观能动性，只有数字化建模（行为大数据广义矩阵）和实证方法实质性的转变提升，使行为的深层细节和传导机理逐步进入研究视野，这也是人文社会科学及管理学研究的行为复归。

（二）数字化视角下的个体决策行为刻画

在外界冲击、主观承受达到一定程度后，个体的心理活动和行为响应会发生不同于常态的（非线性）转折，临界阈值前后的行为响应模式（决策函数）是不同类型，之前是常态具有共性的线性特征，超过一定的临界值（心理阈值）之后所发生的转折突变，或许是个性的非线性行为特性占主导。不同的主体会有不同的心理阈值。代表性主体（A-gent）作为真实人的替身，对于多元一多维一场景（模糊条件组），便于对关键行为特征刻画，可随意（根据兴趣和研究需要）考察接近阈值的邻域内行为变化细节的数字化刻画。ABM（Agent-Based Modeling），作为现实世界和认知空间之间的技术媒介和连通枢纽，正在逐步探索、开辟途径，更接近真实行为（异质和交互）及互反馈情景（微观-宏观）机制，促使经济理论研究重点从资源配置、要素流动转移到人的行为，强调以人为本，打通个体到群体决策的屏障和突变，由因果（相关）关系分析到基于规则机理的模拟生成。如细分市场、智慧精准营销，关键在于消费者做出购买决定瞬间的行为变化细节。

异质性个体真实行为的关键特征、与场景和其他主体交互响应模式，人类的认知逻辑和习惯，自然语言及其语言的转换，与数字化的分布式、离散化、数据与数据场景互动所产生的（转折临界、非常态）复杂性表述更为符合。就数据与数据场景而言，在自然科学和工程技术中，因统一规范、效果稳定、共同认可等，可略去数据产生的场景；而在人文社科和管理研究中，主体在变，产生数据的环境和场景在变，数据反映对象的方式不统一，人们的研究视角和目的、对数据的态度和样本选择取舍不统一，在分析利用数据时，不宜忽略数据场景，不能缺少对数据质量的科学检验，不能靠单一的行为假设支撑理论大厦……而引入（行为、情景）二元变量和在特定的场景中获取处置相应的数据，有望很好地解决这方面的问题。对行为的观察刻画，不仅是精准和效率，还是人文视角下决策研究的源头和本征。一般意义上的数字化转型只是信息化、网络化和平台化的组合升级，只有用在人的决策行为上，才能更好地体现出数字化独特的优势和技术进步价值，解决好样本偏误（数据质量）、信息噪音、算法干扰、机械式思维等问题。数字化思维认知从表达、建模、实证提升转型到数字生态、假设一检验、抽象一逻辑一实践和决策前的临界抉择，要符合人的行为逻辑和特点，虽未必量度精准，但一定是严格的序关系；通过两两比较、逐步筛选剔除，直至收敛到在最关键主体、关键因素和关键策略之间的对比，最终归结到以个性化的价值判断（替代率）作出决策选择。由于是根源层面的变革和提升，数字化能使数据或信息遍及异质主体、规范表达方式、提高价值蕴含、注重整体关联、贯通双向反馈，无论是理论驱动，还是数据（技术）驱动，几乎所有困惑和缺陷，都有望被一一化解。

三、数字化与集体决策机理

群体决策、宏观现象及演变（包括各类形态突变和涌现等非常态异象），常态下（有限）理性主体的决策主要受信息、规则制度、机制和治理结构等条件因素变化的影响，但在复杂情形下，更重要的是由内在机理决定，与异质个体行为属性和响应模式、心理阈值、对他人决策行为和总体走势的预判，与群体分布结构（连通路径）和总量生成模式密切相关，一旦外界超常变化超越心理承受阈值和群体结构临界变化点，就会导致或诱发宏观突变、涌现和群体决策逆转（与个体预期和常态决策大相径庭）等。而数字化与ABM结合的生成技术，分布式刻画异质个体的行为属性和相互关系，进而由节点布局、关联路径和网络结构等决定传导机理和加总模式及双向反馈机制，群智计算能更好地揭示差异化个体诉求如何形成集体统一意愿，试图对异质个体与群体决策的复杂行为关系给予更深刻的揭示。

（一）个体与群体决策的复杂行为关系

一般而言，公共选择和集体决策中，在个体同质性假设下，成员规模越大，应用场景越丰富，个体诉求意愿可选方案越多和搭便车倾向越强，集体决策形成共同目标就越困难。其中的关键难点是既要沟通凝聚形成集体目标，又要重视和包容个性化诉求；核心问题是让个体在权衡选择时的自愿选择与集体目标一致，分析难点是临界决策时的行为心理波动和决策依据及估计预判。传导过程中，在自身利益与认知偏差作用下相互激发（掣肘），群体交互作用对异质性个体多元行为属性的刺激和诱发，或此或彼，或快或慢，或正向增强延伸或反向减弱扭曲，或高效或低效。如果个体选择和节点转换发生规则的或不规则的偏差，就会导致集体决策方向、性质和力度的改变，甚至可能会产生与个体期望目标完全相反的群体决策结果。

博弈论中的囚徒困境，揭示了个体理性与集体理性不一致的情形，同时也构建了交互影响下个体策略选择与总体产出关系的理论分析框架；将如此的分析框架进一步扩展到多主体、多因素和多策略的情形，深入到个体行为属性细节的层面，打开行为“黑箱”，改变人为分离割裂微观宏观的状况，以探索揭示集体决策特点和规律。不仅是对信息、制度、规则的外因条件分析，还要考察行为响应模式、决策权重分布等主体内在因素。再来看总量生成：常态下可看成是同质的线性求和，复杂情形下则可能是异质性非线性加总。传统的理论方法淡化或忽略了决策关键时刻的信息获取和处理，这正是数字化技术方法应用的内在动因和逻辑起点。尤其是在平台经济、社会网络、虚拟社群（圈子、社区、企业、政府和共同体）兴起的时代背景和视角下，群体协同合作形成共同意愿，无论是数字化企业生态，还是数字政府的数字治理、共同治理，个体异质性有更多的机会展现，相互之间的影响更加曲折和不确定，个体与群体决策的行为关系更加隐秘复杂。如何利用数字化技术辅助决策，管理决策已经从制度、规则和高度单纯依赖经验或技术的直觉决策模式或机械式“科学”决策模式，转变为科技与人文融合、制度与文化双融管理的“混合增强智能的决策模式”，而最重要和最显著的是群智交融决策，将众多个性化、差异化的意愿提炼凝聚成共同意愿，并能更好地、在更大程度上将决策者的个体能力、经验和直觉、团队的协作，与基于算法和规则固化的“机械式”组织系统进行耦合，发挥多元方法优势，形成交互渗透、相互激荡、互补共进的关系。

（二）数字化刻画群体决策形成机理

面对现实复杂情景中的决策，数字化能在根源层面，沿动态演变过程中逐层打开个体行为“黑箱”、理顺群体决策“乱麻”、贯通微观宏观层次、遍达全程关键节点、展现双向反馈机理、破解复杂决策密码，奠定了推理验证型转向探索生成型科学实证的基础；考察深层的异质个体关键行为特征和交互影响的差异化信息、影响他人和被他人影响的程度、网联多向多渠道传导机理和演变过程，可能对总体产出产生的影响，对总体产出和他人策略选择和行动的预判估计，以及对个体决策策略选择的影响等双向反馈机制，以弥补事后的经验数据在反映结构演变、机理动态和临界决策权衡时的信息缺失和不足。

任何宏观形态都有其微观行为成因，微观行为选择的微小差异可能导致宏观的显著变化，同时也在受宏观因素的影响，由于个性异化、交往频繁、路径杂布、维度交叠、边界模糊，使得群体决策复杂、整体形态涌现和“异象”频现。而数字化的核心优势和独特价值就在于直面现实、对主体行为和场景变化及互动的精细深入的刻画，而且又能直接与信息技术对接，手执先进的科技利器，不再困惑于传统框架内的理论建模和数据依赖，不再绕着弯脱开现实进行抽象分析、承受着进出理论体系的双重信息损失。类似于个体心理阈值，组织结构对内部演变和外界冲击有承受的临界点（域），一旦超过结构阈值总体就会发生突变。由此，在处理政府与企业和市场的边界、政策制定者与政策对象的关系和政策出台的时点与方式时，数字政府治理和智慧决策新模式，数字化引领政府治理现代化和国家治理能力的提升，有助于针对个体异质性诉求和行为特性，精准施策、精准治理。

经验数据只是事后被动获取的行为结果，数字化的观察刻画既能通过浓缩提炼一般和共性，又可“放大”任何需要深入研究的细节，聚焦关键主体、行为、环节和节点，主动获取更符合人文（行为和社会运行）特点的数据（信息），贯通和理顺事前、事中和事后及反馈循环，反映团队成员的信念预期、合作意向、公平偏好的强弱高低等个体差异，使有主观意识且善感易变的决策主体、制度和规则等能有更高效的适应性和更广的实践应用。众多异质个体与频发的交互影响和网联传导的叠加，群体认知、社会心理，总体和宏观层面的激增骤降、时强时弱，更多地表现出不确定性、非线性、非平稳和非经典分布等特性。社会经济系统复杂曲折的网联结构，对初始或边界条件的敏感依赖和过程中的发酵酝酿，一旦个体差异超过临界值，总体产出的性质强度可能出现的偏离、扭曲、反差、剧变和涌现等，发生一边倒、偏离甚至是背离线性求和或个量简单算术相加得到的总量和特征。传统观念、理论和方法中的感知刻画、数据（信息）获取和加工，模型算法和程序实证等，都会被数字化赋予新的含义；进一步还可依据结构演变过程和产生的影响来为各组成部分（子群组）动态赋权以加总求和。

四、优化和调适

在人与自然交互的视野下，物尽其用于人尽其才中，市场上的资源配置均衡是以主体的行为均衡为基础，相应的决策研究重点也应从目的优化转移到行为调适。场景转换、异质主体、网联交互、异象涌现、双向反馈，多目标、多因素的交织叠合，多层次、多阶段地通宏洞微，直面现实决策，深入探讨复杂根源和破解关键，必然是聚焦行为、从底层逻辑切入，在真实世界与理论空间之间建立满值映射（1-1对应）的数字化，正在从根本上改变人们对决策的认知和研究。

（一）复杂情景下的决策研究转型

复杂情景下个体临界决策特点及变化，异质性个体诉求形成群体共同意愿，影响因素众多、转折突变分歧加大、人际交往更为复杂、结果一条件的关系更为曲折迂回，决策时就更容易犹豫纠结和摇摆不定，个体差异性及作用就更明显；临界决策前的徘徊，通过数字化对行为的精细刻画和根源分析以求彻底破解复杂奥秘。非常态与常态下的偏好是否稳定一致，个体认知偏差对群体决策究竞会产生什么影响，个体决策与环境条件及其他主体之间的双向反馈机制如何？用数字化研究（复杂）决策行为，对传统的决策科学造成了强烈的冲击，在思路换轨、原理重点、手段方法和一般步骤等方面都发生着显著的转变。

关注对象：由表象、数据、一般规律到场景、行为、机理和涌现等，更加强调问题导向，全方位地拓展观察价值引领下各类主体的决策活动、行为方式及其与复杂场景的互动。

研究目的：不仅仅是特定情景中个体策略的优化选择，更关注真实行为的关键特征、传导机理和对决策结果的影响及其研究方法与科技进步的对接，由常态下单一（有限）理性行为假设的个体相对独立的优化决策，到具有多元差异化行为属性的真实个体相互影响下群体调适（适优）的非常态决策。

思维逻辑：由外界条件（影响）论到内因本质（决定）论，在对象与目的、感知表达和思维认知上，于机械思维的形式逻辑、或然逻辑中融入思辨的人文逻辑和相应的研究方法（论）、术语概念及研究范式等。

分析手段：由高度抽象、机械式的（比较）静态分析到智能化的动态过程探索转化，由基于表象和数据的“黑箱”式分析转向内在行为机理生成，尤其是针对社会网络背景下的人文复杂性，不仅是（大）数据驱动和前沿技术支持下的大规模、高耦合、高精度的系统仿真，还是聚焦现实问题、赋予人文灵魂、体现人本价值和转换底层逻辑的适优决策生态的分析框架和技术手段。

方法特点：从可行和择优性研究到行为响应与环境条件的互动研究，修正中性假设（目的偏好、要素选择、技术信息、规则制度等），改进比较静态分析，回归人文初心（考虑精神、文化等因素），按关键行为特征（而非因素变量的维度）将行为序列及关系进行数字化转换，从基于数理关系的因果/相关分析到基于异质行为的分布式关联整合分析，这尤其在对非常态、非线性、非均衡、非对称和非平稳等非经典情形的探索研究中能表现出更大的优势。

应用领域：几乎可涵盖和应用于现实中常态与非常态场景中所有的决策行为。

反馈精进：由技术进步和数据驱动的理论+实证的逻辑检验，到现实复杂情景中主体行为内源驱动的应用实践检验，并逐步构建“科技+人文”的评价标准。

简言之，数字化思维和技术就是跳出传统决策研究框架，努力开辟揭示复杂决策奥秘的新途径，促进决策研究全面转轨转型。需要指出的是：一方面，数字化转换得到的个体行为属性和相互间交互影响的邻接矩阵等大数据广义矩阵难免有一定的主观性；但另一方面也说明关于人的行为和社会活动的研究，对观察、测度、表达、关联、算法、编码、程控、释义、应用和评价等数据信息处理的各个环节，要更加注重人文特点的针对性，这是科技与人文融合的基点，也是数字化应用必然性的缘由。

临界决策的关键点分析，如：策略（商品）替代率——两种可选策略之间的替代比；营销决策中究竟是市场的价格竞争还是消费者行为特征在影响和如何影响；风险类型和程度不同的两种可相互替代的方案（观点），类似的在组织认同（权威、制度、文化）选择与执行、交互途径与方式，网络平台的二（多）选一和两难抉择等问题上究竟该如何取舍？在数字化技术对行为精细刻画的支撑下，能深入和聚焦到临界决策的理论内核和关键节点上，而不是先入为主的高度抽象和理论设定，有利于辨析和捕捉市场运行中商品偏爱、惯性因素与市场价格波动的交替关系，揭示演变过程和传导机理。

我们把一个目标群体（集合）分成K类次级群体（子集）：N₁（子集1），N₂（子集2）……N_k（子集K）；设置多少子集、每一子集中的成员（元素）数均由实际情况和研究需要来确定。由前述分析，身份和作用明确的各类成员，所依据的决策准则和行为方式通过综合考虑个体特性、交互影响和宏观加总等聚焦行为，通宏洞微地来设定，并运用拟贝叶斯决策准则和矩阵校准方法的原理逐步改进修订，动态地逼近预设的研究精度。为了便于说明个体与群体决策行为关系和算法可行性等主要问题且又不失一般性，可先着重考虑类别差异，暂时忽略各类次级群体内成员的个体异质性和所有成员在团队活动中决策能力的差异性，即可对子群作均质化处理，对所有成员的决策模式（函数形式）作通行化处理，此后可再逐步对类别细分直至异质性个体。一般而言，可先考察两层次三子集、N个成员的群体或组织的基本情形：第一层次是起主导作用的领导层或组织者；第二层次是具有从属和互补属性的两个子集或子群，如团队内的男性或女性成员，企业中的制造与销售部门等。从差异化个体的意愿到群体决策形成的整个分析过程，可分为三个主要步骤。

步骤一（微观层面）：a_i是个体i（∈=N）在特定时期综合考虑共性与个性的可行策略或备选方案，受其对宏观指标（或总体形态）的预判y、个性行为属性λ_i的影响和同类（或他类）主体的行为选择x（或a_-i），考虑到个体行为异质性和非线性演变特征。

步骤二（中观层面）：根据行为属性的相似和相互关联影响的程度，构建邻接矩阵和划分子类（群），x是基于a_i和分布结构、群体关联及网络演化的某类主体的可行策略选择（多数情况下，可忽略同类群体中的个体差异，而着重处置不同类别中的个体差异）。

个体关键行为特征参数：异质行为矩阵。

主体间行为相互影响度：邻接矩阵。

基于（多）主体行为矩阵，还可进一步根据研究需要分阶段动态地刻画。

步骤三（宏观层面）：y是基于x的依适定的加总模式或函数得到的宏观指标（拟合总体形态），分类加权求和得到宏观指标y。

其中，K为N中的类别或子集数，即 

其中，k_i表示属于第i类的主体，做决策时周围邻居的决策对他/她的影响系数。当k_i越大时，越趋近于网络动态博弈；当ki越小时，越接近于传统意义上的静态博弈。

通过个体异质性和邻接矩阵式的数字化建模处理，对组织群体中的个性化成员和相互关系，结构的均匀与非均匀和对称与非对称，组织措施的影响，文化生态和演变，非线性加总生成与总体形态异象等，都有新的探索途径。若团队成员对集体目标都有较高的认同和期待，在具体建模、估参和模拟实验时都可先做均质化处理。

（二）案例分享

下面以郊游模型为例，示意性地说明用数字化研究组织行为与个体意愿的关系、集体决策行为的方法和算程。我们的算例经过了2006年9月至2021年4月的教学实践和科研团队活动的经验检验，不断验证、改进和充实，依据此思路和结论思考相关问题、安排团队活动，收效良好。一般来说，郊游的选择和组织方式是影响集体活动效果的主要影响因素。在真实情况中，往往是哪些人可能参与，他们的个体意愿如何是值得考虑的另一类影响因素，我们的具体做法和实施过程如下。

每一个体对本次集体活动效果、他人的参与度等方面和因素的预估和自身的参与意愿（度）是不同的，可由如下的公式判定任一个体的行为特性属于哪个子集（类别）、不同子集的成员之间的相互影响（相关度）的邻接度（密切关系）矩阵。考虑到参与者对郊游和集体活动都比较感兴趣，可做均质化处理，相对集中地考察个体的真实参与意愿对集体活动收效和其他同伴是否参与的预判之间的关系。为此，通过真实的相处接触、观察和经验性评估，构建郊游（更为广泛的集体活动）的基础行为属性和邻接矩阵。个体异质性和交互影响程度用行为大数据广义矩阵（数字化建模），考察n主体中任一个体的m种行为属性（关键行为特征）构成。

宏观层面的加总按照前述步骤三具体化，先在基准情形中做简单平均化处理，在后续的模拟对比中可根据实际需要调整。

基准情形的模拟结果，如图1所示（限于篇幅，其他的模拟结果不一一列出）。

图1  郊游模型模拟列示

图1中（a），横轴是“博弈/交互的轮数”，纵轴是“总体参与度”，也就是说，图中所示的总体参与度最后会稳定到0.67左右（≈2/3），这是一个相对稳定的平衡点，与经验感觉相符；图1中（b）、（c）和（d），为不同类型博弈者的决策演化过程。整个模拟过程用Matlab R2018a（9.4）完成算法实现。

各类主体参与意愿（个人兴趣）不对称时，降低总体参与度；交互影响系数大的主体之间的郊游意愿的匹配度高时，提高总体参与度和活动效果；对传统方法难以涉及或有意无意忽视的个体差异、组织结构、规则和文化生态、结果形态以及变动趋势等总体特征有更合理的解释。为满足不同研究目的和精度的需要，还可推广到任意多个主体和所要研究的行为属性（关键行为特征），探索和开辟研究组织行为、协调个体与群体关系的新途径。这也可以说是某种意义上的智能（慧）或群智决策计算。数字化建模和ABM结合的决策行为研究底层逻辑和方法，与传统意义上（有限）理性个体优化决策的显著不同，在一定程度上减轻数据（信息）获取的依赖性和转化成决策影响因素的难度。

为了便于说明问题，我们可依据放大的参数变动范围来分类提高集体决策的正确性、增加组织活动的积极收效。从原理上说，通过数字化建模将有机关联、构成形式和作用类似于可计算一般均衡（CGE）的社会核算矩阵（SAM），UGC（用户生成内容）数据的主动获取和刻画演变机理与个体行为特征、加总生成与个体异质、结构变动的内在密切关联，进行主体行为的关联分析，而不只是苛求显性的相对稳定的因果/相关关系……

可信性检验：以原始组和复验组的平行对比方式，从基本形态的拟合度、结论的稳定性和对参数变化的敏感度、结构关联和动态演变趋势的一致性，分别取三组不同的参数。

1.增大组织者的影响力。

K₁=0.4，K₂=0.5，K₃=0.5。

2.增大组织者和女生对总体参与度的影响。

K₁=0.4，K₂=0.6，K₃=0.4。

3.增大女生和降低组织者对总体参与度的影响。

K₁=0.6，K₂=0.5，K₃=0.4。

与基准情形（参数设为K₁=0.5，K₂=0.5，K₃=0.5，并对各自成员的策略选择作同质化处理）下的模拟结果进行了比对，都获得了比较理想的效果。

主要结论：（1）群体参与意愿与个体异质性和互联结构等人的因素密切相关；（2）不同类群对其他类群的影响和依赖程度不同；（3）通宏洞微分析和揭示个体与群体决策的复杂行为关系及相应的算法在一定程度上是可行和可信的。

在复杂多变的人文社会场景中，单靠发生的、独立个体决策的经验数据，应用价值和说服力都非常有限。数字化行为采用大数据一揽子表示，具有遍达性和数据与数据场景的对应性，使理论分析与研究对象的关系更为紧密，数据获取更具主动性和针对性。

五、结语

数字化深究精准的刻画，不只是记录反映，而是能在各类事物现象（场景）的演变、异质性主体的多样化行为，或连续或间断、或模糊或清晰，与人们多层次、多阶段无止境的探索认知之间搭建更有效、更便利的通途。数字化行为矩阵是与现实联系的数据底座，可有效地减少复杂决策中的信息损失；ABM是建模技术的骨架，以宏观形态涌现和典型化事实来计量、校准和验证，以及在微观-宏观之间进行双向反馈，这是其他科技手段、认知方法所不及的，加深和拓展了对观察感知、数据信息、理论推证、建模实证、算法程序（应用系统）和平台等概念的理解及应用。数字化汇聚和借助新一轮科技革命的强大势能，带来思维认知的变革和前沿技术手段的应用，深刻而广泛地影响社会经济的发展，也在极大地改变着人们对决策行为的研究与认知，促使决策实践中模式的转型与跃升，也是人类社会进入数字（智）时代的内在必然性。运用数字化从行为根源上探讨，跳出传统思维框架，聚焦真实场景中鲜活主体的关键行为特征，破解“黑箱”模式和表象分析方法，揭示复杂决策奥秘（内在关联逻辑）及研究者背后的利益导向和驱使；回归初心、勇于创新，揭示内在本质和重构底层逻辑，是极其艰巨而又极具诱惑力的研究领域。由于数字化能全方位、全过程、任选性地深刻、精细和便利地刻画主体的行为特性、响应模式、交互影响和作用机理（演变过程），有望能更好地以人为本、科技支撑、双向转换，细分对象、精准施策，解释、揭示和展现复杂决策行为、总体突变、各类异象的微观行为成因与机理影响，以及它们之间的双向反馈机制。

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