1)網絡大數據...竭示人最真實的選擇...男性與女性互相評分(女生給分較嚴格)(女人通常後悔是做了,男人通常後悔的是沒做) ..........1)女人29前偏愛男生比自己大一點,30後偏愛年紀比自己少一點....男生平均只喜歡21(伍德森定律).....但約會的時候,男生還是會選比他最多少10歲的.....女生年紀大,則很難找對象.....
2)變異性高....光譜兩極化的人最吃香...要不很美,要不充個個性.....出醜效應(偶爾有點小失誤).....因為每個人都一定有缺憾,勇敢的做自己就對了.一心想融入大眾,只會適得其反......
3)百大用詞(用詞愈來愈簡單,愈來愈短).....用詞頻率可做文化記錄...文句信件都用60字左右的短訊.....一訊多寄.....
4)夫婦社交圖,共同朋友的關係愈緊密,離婚分手的機會愈低....六度分隔....弱連結(正是那些你生命中可能不太熟的人,有助讓想法傳布出去的)=>共同連結愈多,關係愈穩固....如果你和配偶忽然離開了中心位置...整個社交圈會突然崩潰.....夫婦高度同化,不會各自各的.....量化生活........
5)愛情盲目日....還沒見面之前,在綫上好像大家都很挑....但真正見面之後,外表似乎不再重要....標示(以為很重要的條件),到最後可能不是那麼重要......
6)干擾因子(指的是分析時沒考慮到,但仍會影響結果的因素.....種族觀感(亞裔.黑人.拉丁裔.白人)黑人的確普遍受到某程度歧視(觀感大概打75折).....
7)美女(90/10法則).....美真的很重要.....女比男這方面的優勢會更明顯.....
8)常常那些最醜惡,最分歧的態度躲在自我和文化規範之後,想要透過直播提問來突破,幾乎絕不可能...(社會期望偏誤)不論世界各地,受試者回答問題時都想顧及顏面)=>谷歌搜尋趨勢...谷歌流感趨勢.....奧巴馬選舉期間,黑鬼搜查變化.....看谷歌相關詞的連結詞條目,看搜查趨勢......
9)網絡公審....地球2014歲....種族言論....
媒體殺一救眾....(謠言,重點是跟誰說,而不是謠言的當事人)...網路白爛理論(正常人+匿名性+觀眾＝徹底白爛傢伙.....美國追蹤社交言論的兀鷹系統.........異步性,匿名性,逃避現實,沒有中央權威......當社會運動參與者,都用正面的用詞,活動就變化多端,充滿活力...當開始出現"恨""非""爛""絕不"字眼,就代表運動走下坡....沒有人應該句式......(人類究竟為何能透過羞辱自己的同類,感覺自己得到光榮,這事我一直百思不解.....
10)介紹自己...齊夫定律(排名x次數=常數).....各族群的男性/女性...都有典型的用字, 與反用字.....
11)演算法大數據判斷同性戀非常準確....男女同性戀和異性戀都有他們的典型用字...女同志的用詞列表比較屬於內在的探尋,有較多的自我描述....男同志充滿流行文化,少談到親近的人和家人....雙性戀男生,多數只是隱藏起來的同性戀,女則不一定.......
12)地理位置,從大數據中,可以到相近的文化特色....DOLLY計劃(地區大數據流行文化歷史)(燒國旗)(洗澡)(性開放程度)....Reddit社群(建構特殊的集體意識地圖)=>想像的共同體....
13)品牌=>啤酒=>你是不同的,差異化就是建立個人品牌最重要的面向.....玩票的半調子/專業的明日之星,用字有好大的不同.....跟隨人少的,用詞較傾向負面/癈話與抱怨.....追隨者(富者愈富)用錢買追隨者...用綫上影響力klout分收來請人....將具体的人簡化為去人性化的使用者ID心態的傾向......群眾外包(時會有反效果...如M記的活動.....
14)從按讚的模式,能推斷你是甚麼人....企業用Cookies監控用家的生活.....損失了隱私,卻換回了eg國家安全(稜鏡計劃)....也換來了便捷性=>資料化科學研究(社會物理學) ....很多人其實也不大重視隱私....大數據也不能神化其功效.....
END)Shazam(音樂搜索軟體),搜歌
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