H市统计公报显示，2019年末全市各级各类学校总数达2642所，比上年增加91所；毕业生51.49万人，招生63.97万人，在校学生232.24万人，分别增长2.9%、0.5%和5.1%。年末全市有幼儿园1836所，增加65所；在园幼儿54.50万人，增长4.0%；有小学340所，减少4所；在校学生106.90万人，增长4.0%。普通中学417所，增加27所；在校学生47.74万人，增长6.6%。普通高等学校13所，与上年持平，在校学生数增长9.0%。全年全市普通高等学校本专科招生3.00万人，在校生9.22万人，毕业生2.13万人；普通高等学校研究生教育招生0.81万人，在校生2.10万人，毕业生0.47万人。

2019年末，全市各类专业技术人员183.50万人，比上年增长10.1%，其中具有中级及以上技术职称的专业技术人员54.69万人，增长7.4%。年末全市各级创新载体2258个，其中，国家级重点实验室、工程实验室和技术中心等创新载体116个，部级创新载体604个，市级创新载体1537个。全年专利申请量与授权量分别为26.15万件和16.66万件，分别增长14.4%和18.8%。其中，发明专利申请量与授权量分别为8.29万件和2.61万件，分别增长18.4%和22.3%；PCT国际专利申请量1.75万件，减少3.4%。

2019年A市专利密集型产业实现增加值6918.8亿元，比上年增长9.6%，分别高于战略性新兴产业、高技术产业增加值增速2.3个和1.7个百分点；专利密集型产业增加值占GDP的比重为19.5%，比上年提高0.4个百分点。

2019年专利密集型产业发明专利申请量占专利申请总量的比重为66%，比规模以上重点企业高5.1个百分点。专利密集型产业每亿元R&D经费产生的发明专利申请量为73.1件，比规模以上重点企业高3.6件；企业户均拥有有效发明专利15.6件，是规模以上重点企业的2.2倍。从成果转化看，已被成功实施的发明专利数为5.2万件，占有效发明专利数的58.4%。

在专利密集型产业中，2019年信息通信技术服务业实现营业收入10198.5亿元，增速达41.3%；实现利润197.6亿元，比上年增长1倍；单位企业实现营业收入12亿元，是专利密集型产业平均水平的3.3倍。 

在专利密集型产业中，2019年医药医疗产业营业收入、利润分别增长13.7%和5%；收入利润率达到17%，高于专利密集型产业平均水平4.1个百分点；单位企业营业收入、利润分别为4.5亿元和0.76亿元。

截至2019年底，广东省常住人口11521万人，比上年底增加175万人。其中，男性6022.03万人、女性5498.97万人，人口密度为641人/平方公里。2019年底，全省城镇化率（城镇常住人口占常住人口的比重）为71.40%，同比提高0.70个百分点。其中，珠三角九市的城镇化率为86.28%。

2017年上半年，B市全市第三产业实现增加值10198.2亿元，按可比价计算，同比增长7.2%。

上半年，信息传输、软件和信息技术服务业实现增加值1319.5亿元，同比增长9.3%；累计完成电信业务量361.1亿元，同比增长38.8%；科学研究和技术服务业实现增加值1211.8亿元，同比增长10.0%，比一季度增幅扩大1.4个百分点。

上半年，旅客周转量同比增长8.7%；货物周转量由上年的下降转为增长，其中铁路同比增长7.7%，民航同比增长8.0%。上半年，快递业务量累计达到9.9亿件，同比增长13.3%；交通运输、仓储和邮政业实现增加值554.2亿元，同比增长13.1%，增幅比上年同期扩大7.8个百分点。

上半年，批发和零售业实现增加值1190.6亿元，同比增长7.7%，增幅比上年同期扩大7.1个百分点。第二季度，全市实现电子商务交易额8324.5亿元，同比增长12.7%。

上半年，B市规模以上文化创意产业法人单位、战略性新兴产业法人单位、高技术服务业法人单位分别实现收入6902.7亿元、3870.0亿元和6924.9亿元，同比分别增长8.6%、12.6%和9.1%。

上半年，服务业扩大开放六大重点领域的规模以上非公有制经济单位实现收入7864.6亿元，同比增长15.7%，快于六大重点领域整体增速8.0个百分点，占六大重点领域整体收入的比重为32.3%，比上年同期提高1.1个百分点。

①心理学领域有个术语叫作“羊群效应”，专门用来形容人类的从众心理。羊群有个习性，那就是跟着头羊走，无论前面那个大坑有多宽，只要有一头羊率先跳过去了，后面的羊便会跟着它往前跳。羊群效应一直是心理学研究的热点之一，社交网站的出现提供了一个绝佳的实验场，研究者们可以通过大数据的研究方法排除个案的影响。
②众所周知，在心理学领域单独研究某件个案是不科学的。就拿羊群效应来说，不可能把网民们对某件产品的评价单独拿出来研究，因为这件产品有可能确实质量很好。为了避免这个问题，美国麻省理工学院附属的斯隆商学院的希南·阿拉尔博士和他的同事们决定借鉴自然科学的研究方法，进行一次大规模随机对照实验。他们和一家社交网站合作，花了5个多月的时间对这家网站所有的网友评论做了一次实验。
③这是一家综合性社交网站，先由网友上传文章，再由其他网友做出评论。评论的内容是可以被打分的，要么点赞（大拇指朝上），要么给差评（大拇指朝下）。点赞的数量减去差评的数量就是每段评论的最终得分。研究人员和站方达成协议，事先为这5个月当中出现的101281篇评论进行打分。也就是说，每出现一篇评论，都立即由机器自动生成一个网友评论。当然，到底是点赞还是差评则是随机决定的，和帖子的内容无关。另外还有一定数量的评论不事先打分，作为对照组。
④结果显示，社交网站上的羊群效应还是相当明显的。研究人员一共收集到30.8515万次网友打分，发现事先被点赞的评论最终得正分的可能性比对照组高出，最终的得分也比平均值高了。相比之下，事先被点差评的评论则不受影响，和对照组没有区别。
⑤“如果机器给出的是负面评价，后面往往会有很多人试图进行修正，最终导致负面评价对一条评论的总得分没有影响。”阿拉尔博士评价说，“正面评价则没有这种情况，说明人们对于不符合自己意见的正面评价和负面评价的态度是不一样的，对于前者比较宽容。”
⑥牛津大学互联网学院的伯尔尼·霍根教授认同这一判断，他认为正面评价往往是一种广告，做出正面评价的人是想让更多的网友喜欢某件东西，而负面评价则是一种个人化的情绪发泄，这就是为什么一般社交网站点赞比差评多的原因所在。
⑦另外，评论的内容对于实验结果也有影响。文化、社会、政治和商业类的新闻评论容易受到羊群效应的影响，普通新闻和经济新闻则影响较小，这大概是因为前者比较主观，受个人观点影响大，容易走极端，而后者属于事实类新闻，比前者要客观得多，不太受个人因素的影响。