关于幸福度的伪论文

豆丝儿提出过一个 关于幸福度的衡量公式 。该公式将幸福量化为可实现的稳定生活质量（achievable stable quality of life， asQOL)和自我预期的可实现生活质量 (estimated achievable stable quality of life, estimated asQOL) 之比。(其实我觉得分子应该是achieved，即幸福度采取observed/expected的形式）

虽然豆丝说该公式已经不代表她目前的观点（personal communication, unpublished)，但我仍认为它很实用（这里我给QOL一个广义的理解，包括心理上的生活质量，比如成就感，安全感，助人为乐的满足感等等）。它简单明朗地指出了人增加幸福度的两种方式： 可以从提高可实现的生活质量（asQOL)出发，但也可以降低预期（E[asQOL])。为什么随着人类社会的进步，我们的绝对生活质量明显上升，但是幸福度总的来说并不提升呢？尤其是最近几十年，我明显感到周围的人表达出的郁闷和抑郁远远超过文献显示的历史水平。只是因为我们这一代人对asQOL的估计明显偏高吗？是因为我们估计的算法有错误吗？

我觉得并不是这一代人对asQOL的 estimator 跟以前有多不同，或特别好高骛远。恰恰是因为我们还在用以前的estimator，无法适应新的社会状况。

1.自由度的增加带来对asQOL估计的困难
几十年以前，我们的上一代人享受到的自由度要少得多。在一个限制极多的社会状况下，首先，准确估计出自己的asQOL是相对容易的，因为很多参数都已经固定了。剩下可以改变的余地也很小。于是，多数人都在一个很小的一维neighborhood里追求局域极值，然后在相对短的时间内，实际上实现了局域极值。好像做一个旧式读书人要保全名声，在乱世，只要不出仕就得了-- 谁也不会知道他们若得了官到底会不会做。当一切机遇都摆在眼前没处闪躲的时候，习惯于作怀才不遇状的读书人立刻手忙脚乱起来。现在，限制越来越小，虽然可实现的极值可以越来越大，但求极值的范围增加得如此之快，可变参数又如此之多，而我们的大脑实际上对多维空间求极值的计算并不是很有效。所以，对asQOL的估计过程就明显加长了-- 表现之一就是很多人30多岁还没确定自己到底该干哪一行。张爱玲说，成名要趁早。可是一代人在“早”已经过了以后还没估计出自己该在哪行哪道成名呢。

2.asQOL是conditional maximum

那么，我们是不是可以简单地对asQOL强行低估呢？在信息社会，这也很困难。因为会有无数的实例向普通人显示，基本参数和他们类似的人所达到的asQOL有多高。asQOL这个概念里，achievable关键，因为它实际上代表一个conditional maximum， 而不是conditional mean。即根据你的个人条件，所可能实现的最大值。以前你一辈子也就认识村里那几十个姑娘，你要娶到村花也就到头了。现在你看见很多更美的鲜花插在也不比你强的牛粪上，achievable 和achieved 的 差距就拉大了。在一个信息相对闭塞的时空里，很难找到数量众多的条件跟你自身极端相似但achieved QOL差异很大的个体，所以一般一个理性人不会对asQOL过度高估。信息越发达，observed conditional maximum和条件期望的差距越大，幸福度的分母增长越多。

3. 估计asQOL和逼近估计值都需要时间
幸福度的实现并不是一个目标为逼近真值的数学问题：估计asQOL是一回事，估计完了，还得朝那个估计值努力把它实现呢！首先，估计这个值用的时间已经比以前多了，以前的人早早知道自己要干嘛（年十五而有志于学），现代人快30了还梦想选秀成功当偶像（因为有人成功了呀）。结果，可用来逼近这个估计值的时间比以前少，而这个估计值又比以前的更加遥远。以越来越短的有涯之生，追求越来越遥远的目标，按豆氏幸福度公式来看，当然是越来越惨淡了。还有的人，陷在估计asQOL的过程中迟迟converge不了，就根本没进入追求幸福的第二步。这种人往往是talent太杂太分散，所以估测asQOL时参数特别多，加上asQOL是一个动态概念，所以一个慢的算法会导致asQOL总也估计不出来。土豆就是一个典型例子。



怎么想起这个问题呢？其实很早以前和大哥就说起过,现代人的烦恼，有时竟是因为选择过多。什么都可以自己选择的时候，你总疑心选的不是最优。事实上，绝大多数人选的一定不是最优组合。就算每一个选择你都有（1-ε）的可能性选到最优，架不住（1-ε）^n呀。

最近又想起来这个问题，缘由就比较离谱了。我在pandora听广播的时候，从apocalyptica台里听见了Clint Mansell，大爱，改用Requiem for a dream设台，结果，这几天反复听的都只有不上30首曲子。我意识到pandora的算法被我stuck住了。random walk的步长太短了？看来Clint Mansell这个主儿太偏，以他为中心找相似者，竟然找来找去就是他自己的各个不同版本和一个瑞典乐队。这怎么就联想到豆丝儿的公式了呢，其实我也不甚了然。这更应该联想到的，是自定义媒体的时代，我们会不会因为总是选择跟自己观点相似的阅读对象，反而不断加深各种偏见，导致narrow minded。正常情况下我一向认为无须顾虑，因为没人看法跟我完全一致，自然会引入新想法，新想法又会引入新的阅读对象，就好像pandora选歌虽然大多不出意料，总是隔一阵能给我推荐出我喜欢的新人。直到pandora陷在Requiem for a dream出不来，我才考虑它的算法应该添加一个检验：如果在固定时间内，譬如一天，播放的曲目不超过n（比如50），就应该考虑一个大的跳跃，别在周边选了。也就是说，如果我发现自己长期只能阅读来源极为有限的东西，我就要考虑重新设seed搜索，不能依赖于目前来源的周边推荐了。

这次跑题跑得多远啊！