分析这些照片就发现 , 随着时间的推进 , 越接近现在 , 照片上笑的人就越来越多 , 而且是从微笑到开口大笑 , 女生比男生更明显 。 为什么会出现这种变化?研究者发现 , 主要原因竟然是柯达的市场营销术 。 早期人们拍照时 , 总会很正式 , 正襟危坐 , 很严肃 。
当时用的老式照相机 , 个头比今天的电影摄像机还要大很多 , 摄像师要把头钻在黑布套里面 , 拍个照片费事得很 。 结果 , 照相变成了很重要的场合 , 不是随时随地就做的事情 。 柯达对此很担心 , 为了推广更多人使用的照相机器 , 柯达想出了新的市场推广方式 , 把照相和快乐捆绑在一起 , 鼓励更多人随手拍下身边快乐的场景 。 当人们不再把照相那么当回事之后 , 也就开始习惯对着镜头微笑 , 而且笑得越来越开 。
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第二部分 。
无论是有意还是无心 , 每个人都可能说谎 , 他们可能在调研时掩藏自己真实的想法 , 他们的常识可能是错误的 。 一句话 , 无论是调研的结果 , 还是人们的直觉 , 甚至是许多人相信的常识 , 都不一定能反映真实的世界 。 而大数据研究恰恰可以戳穿各式各样的谎言 。
过去的认知 , 总以为市场调研的数据可信 。 但如果你用调研的方式去了解每个人的想法 , 每个人都可能说谎 , 因为人们没有动力在调研中提供真实的想法 。
一个明显的例子就是 , 为什么美国2016年总统大选的民调那么不靠谱 。 在大选前一天 , 希拉里还领先特朗普好几个百分点 , 哪知道大选结果却是特朗普反超 。 这其实是美国人不真实的回答可能导致川普的支持率少报了至少两个百分点 , 因为不少特朗普的支持者并不愿意在接受民调的时候说出自己真实的想法 。
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社会学中将这种行为称作社会期望偏差 , 也就是人们会把自己非主流的想法藏起来 , 担心自己的想法跟别人不一样而遭到歧视 。 美国选民对待特朗普的态度就凸显了这种偏差 。 这些“地下”的特朗普支持者觉得 , 主流民意把特朗普包装成一个大嘴巴的笨蛋 , 自己如果公开对他的支持 , 就可能会被别人嘲笑 , 因此选择在人前隐藏自己的想法 。
类似的偏差很多 。 比如说一些人明明心里存在性别歧视 , 但是如果别人问起来 , 他会说自己支持男女平等 。 像谷歌的工程师公然在内部邮件里鼓吹男性比女性更适合当软件工程师的案例 , 凤毛麟角 , 非常少 。 无论是出于社会压力 , 还是希望表现得“政治上正确” , 调研可能无法发现很多隐藏着的性别歧视者 , 这就是社会期望偏差在起作用 。
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人们撒谎的例子还很多 , 有些时候是善意的谎言 , 有些时候是情不自禁的“自欺欺人” 。 有时候我们对自己撒谎 , 很可能自己有好高骛远的想法 , 或者宏大的计划 , 却无法抵挡住诱惑 。 比如我们说要读高深的书 , 其实更喜欢小道消息;声称自己喜欢文艺片 , 其实还是更愿意看火爆的商业大片 。
那么 , 大数据如何发现人们在说谎呢?可以观察人们在互联网上的行为 , 就能更好反映他们的倾向 。 说回2016年美国总统大选 , 其实 , 仅仅对搜索信息做一个梳理 , 也能发现特朗普获胜的苗头 。 比如说在特朗普逆袭的美国中西部几个州——这几个州的选前民调数据显示 , 都是希拉里的基本盘 , 希拉里因此也没有在这里投入多少精力——但是谷歌的搜索就显示 , 搜“特朗普希拉里”的人数 , 多于搜“希拉里特朗普”的人 。 显然 , 如果你倾向于投票给谁 , 就可能把谁的名字放在前边 。
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