你以為的自己，真的是你自己嗎？|《無人旁觀時我們是誰》
作者|鹿角灣
淘寶可能知道你是德芙巧克力的粉絲，然後頻繁給你推送與它有關的促銷資訊。
Bilibili可能知道你關注了十幾比特鏟屎官up主，然後在首頁給你推薦更多的吸猫視頻。
穀歌可能知道你是一比特追求刺激、B型血、25~34歲的男性，然後自動為你推薦斯巴魯汽車。
這些都是互聯網大數據能猜出來的小心思。如果你想在現實世界中窺探一個人，這無異於在玩"禁忌遊戲"，但在大數據世界中，這種禁忌可以被輕易消除。
下麵是從交友網站大數據中分析出來的幾種約會現象，快看有沒有在你心裡偷偷安裝監視器。
男性總對年輕女性更感興趣？|伍德森法則
OkCupid是世界最大的交友網站之一，用戶每時每刻都在創造著數以萬計的交友和約會數據。這些數據反映的是無人旁觀的、比較私密的、但在現實中真正發生的事情。
數據團隊從OkCupid大數據中發現一個神奇的現象，無論男性年齡如何新增，他們永遠認為20歲剛出頭的女性最有魅力，這一法則被稱為伍德森法則（Wooderson's law）。
下方的圖表示男性年齡vs男性眼中女性最有魅力的年齡。最左側的一列數位代表男性的年齡，右側的數位表示該年齡的男性認為女性最有魅力的年齡。
我們可以清楚地看到，對於絕大多數年齡段的男性而言，女性最有魅力的年齡只有4個：20歲、21歲、22歲和23歲，男性總對20歲出頭的年輕女性更感興趣。
從進化心理學來看，這可能是因為年輕女性的外貌吸引力、性吸引力、健康水准和生育能力等名額都更高[1]。
更有趣的是，男性口頭聲稱的和大數據記錄的私下行為大相徑庭，可以看下圖。
當你詢問男性他們正在尋找哪個年齡段的女性時，也就是在男性的公開言論中，他們聲稱喜歡的女性類型是與自己年齡相仿的女性（灰色區域），而非20來歲的年輕女性。
而大數據記錄的是更真實的數據，因為如果輸入了錯誤的偏好，網站就會給他們推薦錯誤的人選，而他們知道自己肯定不會喜歡這些人選的。
我們公開宣稱的答案與私下選擇的答案之所以出現差距，這可能是因為我們明白自己在公開場合存在外界壓力，知道自己應該怎麼回答才是合適的，所以才會不願意錶露出真實的願望。
方差大的人更有魅力？|出醜效應
在OkCupid網站中，用戶可以對交友對象的魅力進行5星級的評分，一組魅力相近的女性可以存在多種得分模式，比如下圖中的A~E五種模式< span>。
假設有100名用戶評分，模式A代表這100名用戶都給一名女性打了3分；模式B代表有10名用戶給這名女性打了2分，80名用戶給她打了3分，10名用戶給她打了4分。
以此類推，模式E代表100名用戶中有50名用戶給一名女性僅僅打了1分，剩下50名用戶都給她打了最高的5分。
我們可以注意到，從模式A到模式E，評分呈現出越來越明顯的極端化傾向。雖然每一種評分模式平均得分都是3分，但其表現管道卻呈現出極大的差异。
模式A是一種共識的體現，表明參與投票的男性一致地認為這名女性的魅力屬於中等。然而，模式E代表了最極端的評分，儘管平均值仍然是3分，但事實上沒有一名男性認為這名女性的魅力屬於中等，而是評分要麼特別低，要麼特別高。
這些評分模式體現出了"方差"這個數學概念。
OkCupid網站的資料顯示，評分的方差與收到的交友私信數量具有高度的正相關性。
如果男性對一名女性的評分分化得較為嚴重，也就是說方差較大（比如模式E），那麼這名女性得到的私信數量可能比其他女性多出70% 。
這就意味著男性評分波動足够大的話，完全能够讓一名女性在約會排行榜上上升好幾檔，得到更多的關注。
這些數據的結果告訴我們，方差會產生積極的影響，這被社會心理學家稱為出醜效應（Pratfall Effect）[2]。
用實際生活中的例子來說，如果你是一個非常有能力的人，偶爾犯一個小錯誤沒什麼大不了，不僅瑕不掩瑜，而且更讓人覺得你和別人一樣會犯錯。瑕疵會讓你的優點更加鮮明，讓人更加喜愛你。
同時，我們的大腦也在佐證這一點。嗅覺是與大腦的情感區域聯系最為密切的感覺之一。研究者把少量的臭味與芳香混合在一起，結果發現這樣會增强芳香，對人類嗅覺帶來更大的刺激[3]。這說明我們的嗅覺就喜歡稍稍"出醜"的味道，而不是單一的味道。
另外，在消費心理學領域也存在類似於出醜效應的現象，稱為瑕不掩瑜效應（Blemishing Effect）。這個效應是指，當在一個正面的產品描述中加入少量負面資訊時，人們會更偏好和選擇這種產品[4]。比如，相較於一個裝在極其精緻的收藏盒裡的香檳杯，我們可能會對裝在普通盒子裏的同款香檳杯有更好的評估。
對約會的滿意度取決於我自己的外貌？|自我中心
按照傳統的視角，如果我們與外貌吸引力高的人約會，我們會對這場約會更加滿意。
因為高外貌吸引力的個體被知覺為具有更好的好品質，並且被認為擁有更優質和健康的基因[5]。
但是，來自Crazy Blind Date這款交友網站的真實約會數據可能會顛覆我們的認知。
大數據發現，約會對象的外貌對於約會是否令我們滿意幾乎沒有影響。
事實上，我們在約會中的感受如何，在很大程度上取決於我們自身的外貌與約會對象外貌吸引力的差距。
下圖柱形表示了雙方外貌吸引力的差距對男性約會滿意率的影響。我們可以清楚的看到，當約會時男性的外貌吸引力相對於女性越出眾，男性就對約會越滿意。
對於女性來說也是這樣，當約會時女性的外貌吸引力遠比男性出眾時，女性會對約會更滿意。
這樣看來，人們對約會對象外貌的重視程度並沒有普遍所想的那麼高。
無論約會對象是絕代佳人，還是外貌平平，我們的約會滿意度都取決於雙方外貌的博弈，我們自己長得比對方越好看，那麼我們對約會的滿意度越高。
上面的三個效應都是大數據幫助我們理解人類的全新角度，在大數據時代，哪怕一個最微小、隱秘的網絡動作，也可能讓我們發現，我們的心理和行為模式可能和我們以前想的 完全不同。
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專欄君
篇幅宜人性：★★★★★
趣味可讀性：★★★★★
科學嚴謹性：★★★★
該書展示了大數據方法在觀察並揭露人類真實面目方面的優勢。作者想要借助大數據去發現而不曝光，去探索未知領域而不窺探他人的隱私，去保護大數據科技而非扼殺它。分享關於自己生活的數據，這是給予世界的無價之寶。
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