《无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目》克里斯蒂安·鲁德尔【文字版_PDF电子书_推荐】_心理科学 (无人旁观时我们是谁)
《无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目》克里斯蒂安·鲁德尔【文字版_PDF电子书_推荐】
书名:无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目 作者:[美]克里斯蒂安·鲁德尔 出版社:中信出版集团 译者:蒋宗强 出版日期:2020-12 页数:352 ISBN:9787521720730 |
6.4 豆瓣短评 |
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内容简介:
为什么脸谱网上的点赞情况可以预测一个人的性取向,
甚至可以预测一个人的智商?
为什么容貌姣好的女子获得的面试机会比普通人多?
为什么有些人对你的讨厌反而促使其他人更喜欢你?
那些我们意识不到的数据信息滚滚而来,告诉我们是如何奋斗、如何恋爱、如何变老的,以及我们是谁,我们正在如何变化。
大数据时代,即使无人观察,但哪怕一个微小的网络动作也能揭示出我们的行为方式。
数百年来,我们只能依靠民意调查或者小型实验去研究人类社交行为。今天,一种新的研究方法成为了现实,那就是大数据观察。
随着我们的生活越来越多地依赖网络,我们终于可以直观地了解自己的生活,通过分析社交网络上的大数据,作者向我们展示了人们在公开场合以及私下场合的自我表达方式以及社交方式。本书为我们审视自我提供了一条新路径,让数学具有了人性化特征,并演绎出了我们这个时代的方方面面。
作者简介:
克里斯蒂安·鲁德尔
OkCupid交友网站的共同创始人和总裁,同时也是备受欢迎的博客OkTrends的作者。
毕业于哈佛大学数学系,后来担任SparkNotes的创意总监。其作品在《纽约时报》《纽约客》等媒体上反响热烈。
目 录:
前言
第一部分 我们因何而聚
第一章 伍德森法则
第二章 出丑效应
第三章 “作家”的世界
第四章 社交图谱
第五章 “约会大冒险”:虽败犹荣
第二部分 我们的隔阂从何而来
第六章 混淆变量
第七章 被神化的美貌
第八章 隐秘的选择
第九章 愤怒的时代
第三部分 影响身份认同的因素
第十章 你是谁?
第十一章 你坠入爱河了吗?
第十二章 了解自己所处的位置
第十三章 个人品牌
第十四章 蛛丝马迹
后记
关于本书数据的说明
注释
致谢
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摘要:《无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目》克里斯蒂安·鲁德尔的心理科学着作,通过大数据分析揭示了人类的真实面目。本文将从四个方面对该书进行详细阐述,包括人类行为的预测、个人隐私的泄露、群体行为的影响以及社交媒体的心理效应。
1、人类行为的预测
《无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目》通过分析大数据,揭示了人类行为的一些规律和趋势。大数据分析可以从人们的购物、搜索、社交等行为中获取大量的信息,通过对这些信息的分析和挖掘,可以预测人们的行为和偏好。例如,通过分析一个人的购物记录和搜索记录,可以预测他的消费习惯和偏好,从而为商家提供精准的广告推荐。
然而,人类行为的预测也引发了一些问题和争议。一方面,人们担心个人隐私的泄露,担心自己的行为被监控和操控。另一方面,预测的准确性也存在一定的局限性,因为人类行为受到多种复杂因素的影响,不可能完全预测和控制。
2、个人隐私的泄露
大数据分析给个人隐私带来了巨大的挑战。在数字化时代,人们的个人信息和行为越来越容易被收集和分析。《无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目》揭示了个人隐私的泄露可能会导致的一些问题,例如个人信息被滥用、个人行为被操控等。
为了保护个人隐私,人们需要意识到自己的信息可能被收集和利用,同时需要加强个人信息的保护意识,采取一些措施来保护自己的隐私。
3、群体行为的影响
大数据分析不仅可以预测个体的行为,还可以揭示群体行为的一些规律。《无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目》通过分析社交网络数据、人群流动数据等,揭示了群体行为的一些特点,例如信息传播的路径、群体决策的过程等。
群体行为的研究对于社会科学和管理学具有重要的意义。通过了解群体行为的规律,可以更好地理解社会现象和发展趋势,为社会管理和决策提供科学依据。
4、社交媒体的心理效应
社交媒体在现代社会中扮演着重要的角色,对人们的生活和心理产生了深远的影响。《无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目》研究了社交媒体的心理效应,揭示了社交媒体对个体行为和情绪的影响。
社交媒体的使用可能会导致个体的焦虑、孤独感和自我展示等问题。通过分析社交媒体数据,可以深入了解社交媒体对人们心理的影响机制,为个人和社会提供更好的社交媒体使用指导。
总结:
《无人旁观时我们是谁:大数据下的人类真实面目》克里斯蒂安·鲁德尔的心理科学着作通过大数据分析揭示了人类的真实面目。从人类行为的预测、个人隐私的泄露、群体行为的影响以及社交媒体的心理效应四个方面进行了详细阐述。大数据的分析和应用给我们带来了很多便利,但也带来了一些问题和挑战,我们需要在充分利用大数据的同时保护个人隐私和提高数据的安全性。
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