大家有聽過PUA嗎?
今天不是來八卦的😂
是有許多感觸,所以來探討感情中
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🌟牙牙的多年好友[小薰姐],18歲結婚
但五年後老公事業有成卻肝癌過世,隨後就一個人用老公留下的大筆財產+保險金生活,
20年來都維持著美貌跟身材,可是事實上沒有什麼男人敢追她,
這輩子只交過三個男友,第二個男生嫌她老劈腿,第三個則是以身體不好為由,大部分都靠她養,分手時還帶走了一台進口車😤
牙牙看在眼裡只希望她開心就好,沒有另一半也無所謂。
今年她說遇到了真命天子,說從來沒有人這麼懂她,想趁她身體健康為他生一個寶寶。
除了恭喜熏姐之外,
覺得很多人都有渣過、婊過、被婊過、被渣過... 放生就好。可是結婚可不是這麼簡單,更何況熏姐抱著很高的期待⋯更怕再受傷害⋯
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關於網路霸凌跟人身騷擾
遭遇網路霸凌及人身騷擾的我,有幾個心得
1、網路上不要寫下任何個資,連facebook所在地哪一國哪一城市都不要寫。不要讓有心人士有掌握你住在哪一地區的可能
2、fb的朋友名單要隱藏:即使隱藏了,有心人士仍然可以透過按讚留言找到你的fb友人挑撥離間,想辦法從fb去拼湊你的交友圈,讓你失去朋友
3、上傳照片時不要露臉:即使上傳照片設定只有你的好友觀看,你不知道何時你的fb朋友會變成有心人士利用的棋子。露臉了,你臉上一條細紋都會變成嘲笑的話題。曾親耳聽見有人對各fb粉專主人及小孩的惡毒批評,我才相信世上真有人會做這種事,而且批評幾乎都針對嫁去國外的粉專。所以自己的孩子們從出生到現在從未露過臉。攻擊一個人的外在長相,是我認為最沒品的事,攻擊一個手無寸鐵的孩子,更是沒品至極
4、甚至,不要上傳照片:因為知道有人一直監視我的生活,在知道此人之後,我就不再使用個人的fb,連一張照片都沒有上傳,一則貼文也沒有過。上傳了即使不公開,心理變態的人,會透過你的友人得到照片,再從照片貼文去找出蛛絲馬跡,在哪裡拍照都會找出來,因此我不再信任任何人。連使用個人帳號按讚留言我都不敢,我已經完全放棄個人fb帳號
5、不要加來路不明的網友為好友:連面都沒見過的人,可以從你的fb取得相當多的資訊,再用這些資訊包裝成「你的熟人」,用匿名假帳號造謠中傷,又因為這些資訊是事實,陌生人一看很可能以為是熟人所言而相信
6、小心私訊功能:有心人士建立假帳號要幾個有幾個,偽裝成無助網友向你求助、套話,你看不到現在和你對話的人是誰,對你來說是很危險的事,對方可以曲解你說的話,再附上證明這是你說的
-
會看我的文章的人,大部分都是溫暖善良的你們,但很可惜地,其中也有等著看我笑話、處處抓我語病、看能否找出可以批評的點來攻擊的人,我在日本待了多久,這個人就監視了我多久
就算我和此人僅止於網友從未見過面,也早已不是fb朋友,但她仍然拼命挖我的隱私,她正等著有個誰能跳出來,和她分享我的每一件事,最好是有爆點的事,這樣她才能加油添醋製造更多並非事實的謠言,也因此我不想去宣傳她的頁面,叫大家去檢舉什麼的。但也因為這個人,我來日本後從未主動去交友,變得小心翼翼,因為我無法確定現在對我示好的人是不是會在背後搞我,我相信現實生活中合得來的人就會成為朋友,也因此對於網路認識人、加群組什麼的毫無興趣只有恐懼,這個人是我來日本後認識的第一個也是最後一個網友,給我上了堂血淋淋的社會課
寫了粉專部落格,就成了半個公眾人物,被批評是早有覺悟的事,我也從中學習到,別人的指教可能是自己的盲點,有理之事虛心受教並謹慎行事
一直知道私底下有這樣的人在攻擊我,而最近又出現了公開我的個資、散佈關於我的壞話及謠言的帳號,從我個人的fb找出和我同姓的友人,貼出友人及其小孩的照片批評,造謠那個孩子是娜醬的真面目,雖然那個小孩並不是娜醬,但牽連到無辜的孩子和友人,我還是感到自責且憤怒,任何小孩絕不應該在沒得到同意的情況被公開照片,這是一個人的道德底限,在日本偷拍小孩與擅自使用小孩的照片是多嚴重的事,相信住日本的人都知道。為了保護無辜友人跟孩子,我們已聯絡該父母孩子照片遭盜用一事,並已將證據全數備份。因為擔心我的孩子人身安全,無論台灣或日本,都會在警方備案,請有心人士自重
-
基於以上,我考慮了很久,我想可能需要調整一下這個粉專目前的模式
1、今後網友們的訊息我都會看過,但是不一定會回覆還請見諒,如有出現謾罵騷擾的私訊,我將會關閉私訊功能
一直以來所有網友的私訊留言,我都很認真一一回覆,不惜花時間長文開導、分析、解釋或是分享自身經驗,但是我忽略了一個可能,就是當有一天我無法一一回覆時,是不是會傷害到某些網友,造成「某網友已不再受重視」的誤會。也許我這樣有一點矯枉過正,但是我想經歷了一些教訓後,我必須採取一些手段來保護身邊的人,所以日後如果有需要回覆時,就以匿名的方式替網友馬賽克,回覆也一起公開發出來,這樣有回覆到,其他相同處境的人也可以參考
2、孩子們的照片會再更嚴格檢視,馬賽克可能會變多
現實生活中無論親友或是巧遇,請不要拍娜醬跟太郎的照片,不要拍攝錄影傳送給他人甚至是上傳到網路上,偷拍更是我無法接受的,如果是我的親友,請重視我們不願讓小孩被拍攝的心情,我單純的想要用一個我能做到的方式保護他們,希望你們諒解。孩子是我最珍視的寶貝,我絕不能任由自己疏忽而讓他人傷害到我的孩子
但是我還是要說,我是很喜歡看小孩粉專的,其他孩子無論天真、可愛、調皮、有趣,都覺得好喜歡好療癒,露臉其實對我來說不是什麼不好的事,錯的都是那些攻擊人的酸言酸語。也因為受到這些酸言酸語的攻擊,我無法自在地分享自己與孩子們的照片,往後為了避免有心人士拿我的照片「看圖說故事」,有必要上傳照片時我會更嚴格審查細節
至於質疑我沒在帶小孩整天寫文顧粉絲團的人,寫文是我的紓壓及興趣,佔不到我多少時間,我寫文非常快也沒佔到妳的時間,謝謝擔心。而其他的,我想不必一一反駁,老天有眼,相信一個正常的讀者看到謠言會明辨是非
3、關於營利一事,包括業配、團購、出書等
大家都知道,我的粉專部落格ig是完全沒有營利的,連一毛錢都沒收過,曾有人以為部落格的廣告我是有收入的,但我得澄清,部落格廣告對我並沒有任何收入,一塊錢都沒有。我想一旦有了賺錢的事實後,鐵定要被說得更加難聽,為了明哲保身,過去我沒有考慮過營利這一塊,但現在看來這似乎跟我有沒有營利沒有關係。以前是因為我顧慮「有心人士」,怕營利後攻擊變本加厲,但現在霸凌騷擾再起,我認為「有心人士」無論我做甚麼都會攻擊,那就做自己吧。目前為止業配都禮貌回絕,之後我想是可以認真考慮的
出書一事,在ig有寫過,這是一個我認為很有挑戰的事,是為了養我長大的阿嬤。阿嬤不識字,告訴她寫著我名字的書可以在書店買到,她就會覺得很棒。有人批評,我自己都把別人寫的教養書當娛樂看了還想出書,我覺得說得很好,我說了很多次,但還是想跟大家再一次闡明,任何關於孩子教養的資訊,我認為都應該諮詢官方及專業人士,可以從「政府文宣、官方發佈的資料、醫院、醫師的文獻」得到,我在教養路上最受到幫助的就是這些,去親子館可以得到營養師的孩童飲食建議,這是專業的營養師,不是你的鄰居或來歷不明的路人說的,可信度一定比較高;孩子有什麼狀況,就是看醫生問醫生,而不是問其他媽媽;孩子成長有疑慮,就是看母子手冊上的量表評估,而不是聽說誰的小孩長很好,自己的小孩果然太瘦了;區公所市公所的育兒文宣也是很好的參考資料,對我來說,相信官方文宣,比相信坊間的教養書、相信網路媽媽來得好。而我也不是不看教養書或網路的媽媽文章,只是非專業人士的教養書,都是當娛樂看,看看其他家怎麼養小孩,原來還有這個idea,還有這種做法,但不需要因為看了教養書而懷疑起自己,甚至有了負面情緒,如果會這樣那不看還比較好。所以如果有一天我真的寫了教養書,也希望讀者要有自我判斷的能力,不是照著我的方式做,而是從中找到適合自家的靈感,可以把我的書或文章當成娛樂看是最好的了,盡信書不如無書,要相信還是相信專家說的
關於業配,我對於其他人的業配沒有負面觀感,那就是每個人在用自己的方式討生活,我無償觀看他人的分享,也應該容許觀看時看到「廣告」,畢竟別人也要先「生存」才能「生活」,我現在能看到免費的資源,都是建立在他人的無私分享。因為這個部落客都給我免費看,所以無法接受她開始賺錢,她最好一輩子不賺錢都寫對我有用的資訊,這樣真的是好的嗎?我讓渡部桑獨力扛一家生計心裡也過意不去,很心疼他,所以為了他,我不想再閃躲業配這件事,若是我能夠幫忙家計,有機會我想盡量試看看,畢竟沒試過我也不知道自己做不做得來。當然,對於業配抱有負面觀感的人,我也完全尊重,我也被說過「只要妳業配就要退讚」,讚不讚、追不追蹤是個人自由,但可以不需特意告知,我從未貪求一個「讚」,從未為了讚數寫文拍照,相信讀者很清楚
也因此,我特別感謝願意「讚」、願意「留言」的你們。其實因為上述原因,無法跨出去交友,是我的問題,但因為有了這個日本生活記事,許多熱心網友提供了在日生活的情報,也告訴我很多好用的資訊,對於交友障礙的我非常感激,不得不說這彌補了我在交友部分的不足,我誠心謝謝你們,這個部落格因為有你們得以互補互助,讓我寫文抒發
謝謝看到這裡的大家,希望大家永遠不會遇到「有心人士」,希望每個人可以無憂無慮分享自己和孩子的生活,不要像我一樣
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【#欣西亞怎麼辦:老婆相信跟男人做愛會衰,從此不開機】
之前曾經上刊為大家解答「十個月沒開工,是老公出了什麼問題嗎?」,結果釣出非常多的苦主。
很多人男人紛紛和我分享自己婚後多少年沒開機這件事,似乎對於十個月頗不以為然...「十個月算什麼?我們可是用年份計算哦!」雖然並非是場 #不做愛、#不開機、#不滾床單的三不競賽,奪得衛冕者寶座好像也有些心酸,但是啊,我一定要告訴各位:次數低、頻率少,你們真的不孤單,符合資格的大有人在,而且我私自認為比每天開機的比例更高,所以請勿太過驚慌,若想改善,好好和另一半提出討論才是王道。
那麼,來回答這位苦主的提問。因為他確實提出討論了,對方給出的答案卻很宮廟。
以我諮詢的經驗來說,當你提出溝通,另一半通常會給你兩種反應:
1️⃣是「#要我說毋寧死」。堅決不開口外加森七七,叫你他媽的leave him/her alone。
2️⃣是「#亂給答案搪塞」。為啥要亂給答案?因為要擺脫你的盧洨,然後叫你他媽的leave him/her alone。
因此如果配偶願意說,先別高興得太早,答案不一定是問題的起因,得繼續旁敲側擊、抽絲剝繭。
對於這則提問,我先假設老婆講的是真的。
坦白講,本人並不迷信,但陰陽調和、採陰補陽的歪理深植人心,導致有些傻女人覺得跟男人做愛就好像是插入幫浦補氣,一般都認為會幫助改運才是。但苦主的老婆竟相信此舉會讓好運流失,除非苦主真是 #奧懶覺 跟 #衰洨 的組合(應該不是吧?🤣),否則一定是發生了什麼特殊事件使然。
建議苦主從她的交友和社團活動觀察起,會不會是受了什麼seafood的開示?從此相信只能跟seafood開工,而不是自己的老公?(宗教騙財騙色很常見)
如果老婆是亂給答案,我也在這裡引導大家:若要一個人吐實,#給予完整的安全感非常重要,告訴她無論原因是什麼你都會對她不離不棄,你認真想改善這樣的關係,她做了什麼你也不會怪罪她,請她信任你,多半會讓她卸下心防誠實溝通。
假設她什麼都說了,結論就是老娘此生不會再跟你做。也請你誠實告訴她你的感受跟打算,然後跟老婆討論出一些配套措施:口?手?口手並用?以及任何她能接受的親密舉動。
(我知道你在高喊著想要全套,但,請不要心急,得寸進尺聽過吧?總要有開端,才有可能達跑完全程)
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fb交友建議對方也會有嗎 在 Re: [請益] Facebook 的朋友建議機制是怎麼回事? - 看板ask-why 的美食出口停車場
我簡單說一下~~如果有錯誤 煩請指正
因為我有在寫facebook app
所以對於它的好友trace方式大概有了解
你提到的三點基礎線索(同一個 network 學校 共同的朋友)
的確是facebook的優先考量
但facebook有一種特殊的演算機制
這可能要拓樸學領域的會比較了解
據說街上每隨機抽取50個人 其中至少有兩個人是同一天生日
這是建構在機率系統上的假說
同樣的 在網絡的平面概念中一樣適用
只是把一維的機率 延伸到平面而已
用通俗一點的解釋如下:(假設你是A)
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
BCDE是在"基礎線索"上與你有關的好友
於是BCDE出現在好友的建議名單中
這時候你會加入他們的機率幾乎是99%
於是進入第二層
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
| | | |
第2層 F-G H-I J-K L-M
FGHIJKLM是在拓墣觀念上與你有關聯的好友
這時你可能只加入G.J或M
加入機率可能可能只有37.5%
此時演算法會去檢討0-1與1-2的路徑
然後重新調整方向 提升你的加入機率
(為方便說明 舉極端的例子)
簡單來說 在第2層中FGHIJKLM GJM是你的高中同學的同學
FHIKL是你的高中同學的家人
演算法發現你加入GJM的機率為100% 而FHIKL為0%
因此"同學的同學"這項關聯就會成為未來第3層建議名單的原則
而"同學的家人"這項關聯就會被捨棄
理想上 之後你的建議名單都是"同學的同學的同學...無限延伸"
而你的加入率也會接近100%
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
| | | |
第2層 F-G H-I J-K L-M
| | |
第3層 N O P .......
以上~你會發現 facebook給你建議的名單好像神一樣!! 準到一整個不行
看到這別先END
如果只有這樣 facebook也沒比無名高明多少
facebook的野心還不只這樣
就如同有案例發現 有的人之間的關聯完全消失在網路上
facebook一樣神的出來 有時候讓表特版的鄉民也自嘆弗如
這就要牽扯到平面機率(或網狀機率) 以及部分的心理學
FB演算法由兩部分組成
一部分是先前提到的"基礎線索"
另一部分是針對前一部分的盲點所設計的"機率線索"
一開始我們有提到"每隨機50人中至少有兩人生日相同"
我們先假設50人的生日完全不同
機率P=(365/365)*(364/365)*(363/365)......*(316/365)
=0.0296
也就是說 假設"生日"是人與人之間的"關聯條件"
那麼我隨便找50人 這50人完全沒關聯的機率小於3%
因此facebook只要隨便把沒關係的50人的湊一推
會有97%的機率其中"至少"有兩人看對眼爆出愛的火花
有這樣的基礎 就可以產生很多玩法
例如以"學校"作為人與人之間的關聯條件
假設全台灣一共有160所大學 (基數)
那麼50人(庫數)無關聯的機率P=(160/160)*(159/160).....*(111/160)
=0.000185
天哪 0.0185耶~ 隨便都中 同學會到處開!!
人與人之間認識的可能性 當然不只是表面上的關聯表徵
可能是機率表徵 (你無法預測機天可能會在路上遇到誰 然後和誰成為朋友)
使用機率表徵的計算原則相同
公式化後如下:
關聯A 基數=a
庫數=a'
關聯A完全沒命中機率P(a)=a!/{[a^(a')]*[(a-a')!]}
把所有關聯集合起來 P=P(a)*P(b)...... P會趨近於零
假設FB很衰小 取樣這50個人在任何關係上通通不認識沒關聯
"機率趨近於零"!!!!!!!!!!!!!!!!! (尤其是考慮越多關聯)
因此 咱們的facebook又再度神奇的從陌生人猜出你可能認識誰!!
這樣還不夠嚴謹
facebook還有一招
根據社會網絡心理學 認識的人其中必定有某種層度的關聯
可能是興趣.居住地.語言.喜愛的食物.善長的技能等等...
如果今天有兩個認識的人之間完全查不到任何表面關聯
那麼那麼它一定落入"完全沒關聯區"
恩...什麼跟什麼 一定有人會聽不懂
那用下圖來說明好了
(下面的數線代表與你有相關的線索數目)
高度相關 輕度相關 完全無相關
<------------------------------------------>
你認識的人 你不認識的人 你可能認識的人
如果畫成座標圖如下:
你 |*
可 |*
能 | *
認 | * A B
識 | *
的 | * *
人 | * *
數 | * *
|_______*******________
與你相關的線索數目
一般A的狀況很能理解 與你共通線索特徵越多的人 你越可能認識他
但是大家往往忽略B的區段
這有點像"反常態曲線"
有部分你認識的人會落在幾乎與你沒相關的區域
雖然曲率沒有A的高
但很明顯的可以看出
所謂的半生不熟的關係 卻是人們最不可能認識的陌生人
所以 facebook只要把與你"最不相關"與"最相關"的人丟到你的建議名單
你就會有一長串 看似神奇的建議名單嚕!!
當然心理學上來說 facebook給你50人 你有49人不認識 但有1人你認識
你的注意會在那一人上 並且直呼好神奇
而"猜錯的49人"會被你忽略或是遺忘!!
說了這麼多 麼複雜的演算在程式撰寫上來說卻不是很難
配合資料庫與資料定義演算 就可以在很短的時間算出建議名單了
facebook應該不會無聊到去偷窺大家的信箱啦
雖然技術上是辦的到 但完全沒C/P值!?
除非是你主動匯入名單~
以上 因為我不太會畫BBS圖
若難以理解敬請見諒!!^^
※ 引述《Equalmusic (Cosmajoonitist)》之銘言:
: 我知道他會建議
: 1. 同一個 network 的人
: 2. 同一所學校的人
: 3. 如果你們有共同朋友
: 但是有的時候他會出現我認識的人, 但是我跟她在 facebook 上根本沒有共同朋友的情況
: 不是同一個 netowrk, 也沒有去過同一所學校
: (另外就即使是同一個 network 或是去過同一個學校, network 那麼大, 學校那麼大
: 他卻知道要建議誰, 這也還蠻神奇的...)
: 我想過一個狀況就是這個人先在 Facebook 上搜尋我, 查看我的資料
: 但後來我稍微 google 了一下發現了這個討論串
: https://www.topix.com/forum/com/facebook/TIM2PL2T0O5BQJO1C
: 裡面有人舉了一個例子排除了這個可能性
: 1. 他們八年沒聯絡, 所以這個人主動查詢他的可能性不高
: 2. 就算他真的搜尋他的資料, 他的名字是菜市場名, FB 上有千百個跟他同名的
: 3. 如果他用的是他的 email, 他的 email 早就換了
: 我沒有看完整個討論串, 一來實在文章太多, 二來文章的相似性太高
: 特別很多人提出提出 FB 會 tap into 你的 email contact list, yahoo 或 MSN 帳號
: 我覺得是 nonsense
: 雖然我對網路安全不是特別了解, 不過 FB 只是一堆 web applets
: 不可能跑到我的電腦裡來碰我的資料(如果是這樣那瀏覽器的安全性也太低了吧)
: 另外有些人也不在我的 AIM, GTalk 或是 MSN 裡面
: 但是 FB 還是很盡職的把他們都找出來了 ~_~
: 想請教一下有沒有板友對 Facebook 這種查找機制有研究的
: 好想知道阿!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 60.248.76.222
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fb交友建議對方也會有嗎 在 Facebook「你可能認識的朋友」建議的依據 的美食出口停車場
「你可能認識的朋友」可為您提供Facebook 交友建議。 ... 若要從「你可能認識的朋友」名單中將某人加為朋友,您可以向他們傳送交友邀請。如果不喜歡某項建議,您可以將 ... ... <看更多>
fb交友建議對方也會有嗎 在 Re: [請益] Facebook 的朋友建議機制是怎麼回事? - 看板ask-why 的美食出口停車場
我簡單說一下~~如果有錯誤 煩請指正
因為我有在寫facebook app
所以對於它的好友trace方式大概有了解
你提到的三點基礎線索(同一個 network 學校 共同的朋友)
的確是facebook的優先考量
但facebook有一種特殊的演算機制
這可能要拓樸學領域的會比較了解
據說街上每隨機抽取50個人 其中至少有兩個人是同一天生日
這是建構在機率系統上的假說
同樣的 在網絡的平面概念中一樣適用
只是把一維的機率 延伸到平面而已
用通俗一點的解釋如下:(假設你是A)
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
BCDE是在"基礎線索"上與你有關的好友
於是BCDE出現在好友的建議名單中
這時候你會加入他們的機率幾乎是99%
於是進入第二層
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
| | | |
第2層 F-G H-I J-K L-M
FGHIJKLM是在拓墣觀念上與你有關聯的好友
這時你可能只加入G.J或M
加入機率可能可能只有37.5%
此時演算法會去檢討0-1與1-2的路徑
然後重新調整方向 提升你的加入機率
(為方便說明 舉極端的例子)
簡單來說 在第2層中FGHIJKLM GJM是你的高中同學的同學
FHIKL是你的高中同學的家人
演算法發現你加入GJM的機率為100% 而FHIKL為0%
因此"同學的同學"這項關聯就會成為未來第3層建議名單的原則
而"同學的家人"這項關聯就會被捨棄
理想上 之後你的建議名單都是"同學的同學的同學...無限延伸"
而你的加入率也會接近100%
第0層 A
|
第1層 B---C---D---E
| | | |
第2層 F-G H-I J-K L-M
| | |
第3層 N O P .......
以上~你會發現 facebook給你建議的名單好像神一樣!! 準到一整個不行
看到這別先END
如果只有這樣 facebook也沒比無名高明多少
facebook的野心還不只這樣
就如同有案例發現 有的人之間的關聯完全消失在網路上
facebook一樣神的出來 有時候讓表特版的鄉民也自嘆弗如
這就要牽扯到平面機率(或網狀機率) 以及部分的心理學
FB演算法由兩部分組成
一部分是先前提到的"基礎線索"
另一部分是針對前一部分的盲點所設計的"機率線索"
一開始我們有提到"每隨機50人中至少有兩人生日相同"
我們先假設50人的生日完全不同
機率P=(365/365)*(364/365)*(363/365)......*(316/365)
=0.0296
也就是說 假設"生日"是人與人之間的"關聯條件"
那麼我隨便找50人 這50人完全沒關聯的機率小於3%
因此facebook只要隨便把沒關係的50人的湊一推
會有97%的機率其中"至少"有兩人看對眼爆出愛的火花
有這樣的基礎 就可以產生很多玩法
例如以"學校"作為人與人之間的關聯條件
假設全台灣一共有160所大學 (基數)
那麼50人(庫數)無關聯的機率P=(160/160)*(159/160).....*(111/160)
=0.000185
天哪 0.0185耶~ 隨便都中 同學會到處開!!
人與人之間認識的可能性 當然不只是表面上的關聯表徵
可能是機率表徵 (你無法預測機天可能會在路上遇到誰 然後和誰成為朋友)
使用機率表徵的計算原則相同
公式化後如下:
關聯A 基數=a
庫數=a'
關聯A完全沒命中機率P(a)=a!/{[a^(a')]*[(a-a')!]}
把所有關聯集合起來 P=P(a)*P(b)...... P會趨近於零
假設FB很衰小 取樣這50個人在任何關係上通通不認識沒關聯
"機率趨近於零"!!!!!!!!!!!!!!!!! (尤其是考慮越多關聯)
因此 咱們的facebook又再度神奇的從陌生人猜出你可能認識誰!!
這樣還不夠嚴謹
facebook還有一招
根據社會網絡心理學 認識的人其中必定有某種層度的關聯
可能是興趣.居住地.語言.喜愛的食物.善長的技能等等...
如果今天有兩個認識的人之間完全查不到任何表面關聯
那麼那麼它一定落入"完全沒關聯區"
恩...什麼跟什麼 一定有人會聽不懂
那用下圖來說明好了
(下面的數線代表與你有相關的線索數目)
高度相關 輕度相關 完全無相關
<------------------------------------------>
你認識的人 你不認識的人 你可能認識的人
如果畫成座標圖如下:
你 |*
可 |*
能 | *
認 | * A B
識 | *
的 | * *
人 | * *
數 | * *
|_______*******________
與你相關的線索數目
一般A的狀況很能理解 與你共通線索特徵越多的人 你越可能認識他
但是大家往往忽略B的區段
這有點像"反常態曲線"
有部分你認識的人會落在幾乎與你沒相關的區域
雖然曲率沒有A的高
但很明顯的可以看出
所謂的半生不熟的關係 卻是人們最不可能認識的陌生人
所以 facebook只要把與你"最不相關"與"最相關"的人丟到你的建議名單
你就會有一長串 看似神奇的建議名單嚕!!
當然心理學上來說 facebook給你50人 你有49人不認識 但有1人你認識
你的注意會在那一人上 並且直呼好神奇
而"猜錯的49人"會被你忽略或是遺忘!!
說了這麼多 麼複雜的演算在程式撰寫上來說卻不是很難
配合資料庫與資料定義演算 就可以在很短的時間算出建議名單了
facebook應該不會無聊到去偷窺大家的信箱啦
雖然技術上是辦的到 但完全沒C/P值!?
除非是你主動匯入名單~
以上 因為我不太會畫BBS圖
若難以理解敬請見諒!!^^
※ 引述《Equalmusic (Cosmajoonitist)》之銘言:
: 我知道他會建議
: 1. 同一個 network 的人
: 2. 同一所學校的人
: 3. 如果你們有共同朋友
: 但是有的時候他會出現我認識的人, 但是我跟她在 facebook 上根本沒有共同朋友的情況
: 不是同一個 netowrk, 也沒有去過同一所學校
: (另外就即使是同一個 network 或是去過同一個學校, network 那麼大, 學校那麼大
: 他卻知道要建議誰, 這也還蠻神奇的...)
: 我想過一個狀況就是這個人先在 Facebook 上搜尋我, 查看我的資料
: 但後來我稍微 google 了一下發現了這個討論串
: https://www.topix.com/forum/com/facebook/TIM2PL2T0O5BQJO1C
: 裡面有人舉了一個例子排除了這個可能性
: 1. 他們八年沒聯絡, 所以這個人主動查詢他的可能性不高
: 2. 就算他真的搜尋他的資料, 他的名字是菜市場名, FB 上有千百個跟他同名的
: 3. 如果他用的是他的 email, 他的 email 早就換了
: 我沒有看完整個討論串, 一來實在文章太多, 二來文章的相似性太高
: 特別很多人提出提出 FB 會 tap into 你的 email contact list, yahoo 或 MSN 帳號
: 我覺得是 nonsense
: 雖然我對網路安全不是特別了解, 不過 FB 只是一堆 web applets
: 不可能跑到我的電腦裡來碰我的資料(如果是這樣那瀏覽器的安全性也太低了吧)
: 另外有些人也不在我的 AIM, GTalk 或是 MSN 裡面
: 但是 FB 還是很盡職的把他們都找出來了 ~_~
: 想請教一下有沒有板友對 Facebook 這種查找機制有研究的
: 好想知道阿!
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