数据的网络效应：与瓦里安商榷(5)

未来的智能商业，将越来越强调算法设计与商业设计的整合，因而不能把算法驱动的互动排除在网络效应之外。

第三，数据规模的边际效用递减吗？ 网络效应要求边际效用递增。Varian通过展示算法精度提升幅度随着数据量投入递减的趋势，证明所谓的数据网络效应不满足这一点，直接且有力。这一点发人深省。用“越多...越多...”来描述网络效应，通常没有考虑这个多的程度和速度，从而很容易混淆一般正反馈与网络效应。

然而，我质疑以预测/推荐/识别精度作为衡量网络效应的效用变量。我注意到，这是一个百分比，极限为1。该变量本身注定不可能持续增长，更别提边际递增了，因此必然会得出网络效应不存在的结论。这不妥。

那么应该如何定义呢？我进一步追问：搜索精度提升意味着什么？它本身可能并不是网络效应的目的，还需要展开。我思考的结果是：

搜索精度提升意味着一些原来通过该引擎无法获得有用信息的用户，可能现在可以了，于是这个用户会加入网络，又贡献新的数据（搜索请求等）。这个数据的加入，进一步提升在另一些搜索任务上的精度，从而强化搜索引擎捕获/服务新用户的能力。 关键在于理解 ，一方面，一个用户的需求总是多样化的，他最大的价值不是在既定问题上提升搜索引擎精度，而是不断为搜索引擎设定新的问题，形成新的索引；另一方面，精度永远不可能达到1，但捕获新用户和满足既有用户新需求的能力可能一直增长，不仅体现在精度，更体现在对长尾问题的响应能力。 这个过程，不是一个给定任务的算法精度提升曲线能表达的。

这些思考，《 平台领导到生态共演：产业互联网制度视角 》一文的第三部分也有过勾勒。搜索引擎只是一个思考原型，其一般要义在于， 网络效应不是在一个确定性网络空间不断连线，而是不断挖掘不确定性空间的价值创造潜力，用0边际成本创造新的可能性 。这与我所看到的成功平台实践一致：平台从来不是在一个既定市场获得成功，而是通过降低交易成本让新要素入市、创造新市场。

3 对技术网络效应的进一步思考

Varian(瓦里安)是《信息规则》一书的第二作者，2000年版张帆译已绝版，可买影印版或直接阅读英文电子版

Varian的文章我爱看。他早年的information rule一书是我网络效应研究的启蒙读物。 他的论述其实与我的若干一贯观点是一致的：