責編 | 清野
深度好文：1342字 | 4分鐘閱讀
每週末， 在筆記俠遇見吳曉波
在這個世界上， 誰最瞭解我們？
標準答案是配偶。
除了配偶之外， 最瞭解我們的應該是家人， 再接著是朋友， 最後是同事。 大家想一想， 是不是這樣的一個順序？
但是不久前， 《美國國家科學院院刊》發表了一份新的調研報告， 它所給出的順序似乎並不是這樣， 最瞭解我們的其實可能是“贊”。
有一批來自劍橋和斯坦福大學的教授團隊做了一個實驗， 他們召集了北美86000個志願者請他們完成兩件事情：
第一件事情是邀請這些志願者的配偶、家人、朋友和同事對志願者們進行性格分析， 然後讓這些志願者在“我的性格”軟體中完成一份100道題目的性格測試問卷， 由此來全面瞭解這個人的性格特質。
第二件事情是打開這些志願者的Facebook， 取樣他們在過去一年裡點過的幾百個贊:
通過電腦分析志願者們的其中10個贊， 便能比其他同事更準確預測出這個人的性格。
通過分析70個贊， 電腦對他的瞭解程度就能超過他的朋友或者室友；
分析150個贊以後， 電腦就會超過他的家人；
而300個贊的樣本採集和分析後， 電腦就能擊敗他的配偶， 成為最瞭解他的人。
也就是說， 通過對一個人在社交網路上300個贊的分析， 電腦就可以比他的配偶更瞭解他。
研究還表明， 人對於性格評價的平均值相當於電腦“閱讀”100個“贊”，
這就是今天所謂的大資料時代， 你在互聯網環境下點下的每一個贊， 看過的每一條新聞， 甚至產生的每一個互動和購買行為的背後， 都無意識地洩露了你這個人的審美、消費特質， 甚至性格特徵。
美國數學家Chris McKinlay就曾利用這一點在社交網站上找到真愛。
作為一名數學家， McKinlay在多次相親失敗後， 決定利用自己的天賦。 他在社交網站創建了一個自製的機器人程式， 它可以利用帳號從網站上搜集大量女性的購買資訊和日常關注的問題。
於是， 他花了三周時間從美國2萬女性收集到6萬個問題和答案， 之後將這些女網友分成7組存在差異的集群。
通過建立數學模型計算的方式， 優化出兩組女性進行約會。 在後期約會中他發現， 此前搜集的資料幾乎可以預測每一名女性生活中93%的行為， 好像科幻電影裡的讀心術。 而且隨著後期獲取的資料量越大， 能挖掘到的價值就越多。
通過不斷地優化資料， 在見到第88個女網友之後，他找到了自己的真愛。
這些事情在我們的生活中也在發生。
上個禮拜有對奇葩的夫妻來看我，他們都是吳曉波書友會的書友，在一次線下活動中結識，三個月後就結成了夫妻。
為什麼說他們奇葩呢？
他們跟我講了一件有趣的事：從相識、相愛到談婚論嫁的時候，他們倆人互相提了個要求：
女生對男生說，你把你的手機給我，打開你的今日頭條，讓我看看在你的今日頭條推薦欄裡，看的都是哪些新聞。
通過你的推薦新聞，我可以瞭解你的性格、知識結構和興趣點所在。
男生說，那我要看你的手機，把你的手機給我，打開購物網站，我要看看你的購物車，通過你的購物清單，我可以瞭解你的消費特質和審美趣味。
然後這兩個奇葩的人就真的互相交換手機，互相查看對方今日頭條的推薦欄目和淘寶的購物車。
他們的這個行為很好笑，甚至還存在侵犯對方隱私的意味，但是這個小動作的背後，其實體現了我們當今生活兩個既真實又無奈的事實：
第一，一切的生意都是大資料的生意。
第二，一切的人生都是大資料的人生。
在見到第88個女網友之後，他找到了自己的真愛。
這些事情在我們的生活中也在發生。
上個禮拜有對奇葩的夫妻來看我，他們都是吳曉波書友會的書友，在一次線下活動中結識，三個月後就結成了夫妻。
為什麼說他們奇葩呢？
他們跟我講了一件有趣的事：從相識、相愛到談婚論嫁的時候，他們倆人互相提了個要求：
女生對男生說，你把你的手機給我，打開你的今日頭條，讓我看看在你的今日頭條推薦欄裡，看的都是哪些新聞。
通過你的推薦新聞，我可以瞭解你的性格、知識結構和興趣點所在。
男生說，那我要看你的手機，把你的手機給我，打開購物網站，我要看看你的購物車，通過你的購物清單，我可以瞭解你的消費特質和審美趣味。
然後這兩個奇葩的人就真的互相交換手機，互相查看對方今日頭條的推薦欄目和淘寶的購物車。
他們的這個行為很好笑，甚至還存在侵犯對方隱私的意味，但是這個小動作的背後，其實體現了我們當今生活兩個既真實又無奈的事實：
第一，一切的生意都是大資料的生意。
第二，一切的人生都是大資料的人生。