小程序抢到了这个包，但是菜鸟的小哥给我弄丢了，赔了钱我就出发去门店了。胆战心惊的出门，一刻也不敢耽搁。到了之后迅速拿起商品火速付款，马上又坐地铁回家。
商场人也不少地铁也是，疫情就在这好像也没什么变化。但是家里有娃的人，真心不敢乱跑，防疫更是无比自觉。生怕一个不注意，孩子就上不了学……[允悲]
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#vol 04#
好像只有混乱（没到不堪）的时候，才记得续写这里的故事。
之前的人生，看到的美好都是基于干得漂亮的活儿，以及干活的人。
现在，逐渐看到在所有事情的上方，笼罩着一层人与人织起的蛛网；自认为是重要的已不重要，以为拿捏住的其实是一直没到下一个层次。
这些变化之中，我会如何改变？
我心里一定是有非常坚韧的核，护我走到看山还是山的境地。 https://t.cn/z8ASjpE
好像只有混乱（没到不堪）的时候，才记得续写这里的故事。
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领英悄悄拿2千万用户做了5年实验，还上了Science
文章来源: 量子位QbitAI 于 2022-10-02 02:59:59 - 新闻取自各大新闻媒体，新闻内容并不代表本人立场！
(被阅读 26290 次)A- A A+
当2000万人在领英搞职场社交的时候，殊不知平台正在悄悄拿他们做实验。
足足五年后，最新结论出现：
那些跟你没那么熟的朋友，比你的亲密友人更能帮你找到工作。
研究来自领英和哈佛商学院等研究机构，已经在Science上发表。
具体而言，他们在5年时间里，利用A/B测试，在“猜您认识”这项推荐功能中，向2000万用户推送了不同版本的算法。
结果发现，对找工作最有帮助的，往往不是那些与你互动最频繁、联系最紧密的好友，而是“中等关系”好友。
对，就是列表跟你有10个左右共同联系人，但平时也不咋互动的人。
具体怎么一回事儿，一起来看。
面向2000万人的5年期社会实验
要说清楚这个事儿，咱们还得从“弱关系”（weak tie）理论说起。
1973年，美国社会学家马克·格兰诺维特发表了一篇名为《弱关系的力量》的论文。
这篇论文被认为是最具影响力的社会学论文之一，引用次数已达到近6.7万次。
格兰诺维特在论文中提出：
人们与频繁接触的亲朋好友的关系，属于一种“强关系”，通过这种关系获取的往往是同质化的信息。
社会上更为广泛的是一种并不深入的人际关系。这种弱关系能够使个体获得通过强关系无法获取到的信息，从而在工作和事业上，在信息的扩散上起到决定作用。
简单来说，就是没那么熟的人往往能提供来自另一个社会关系网络的信息。
具体到找工作这种事上，也就是求职者能从“弱关系”里获得更丰富的职位信息。
此番领英的超大规模实验，正是给这一理论提供了支持性证据。
论文作者、领英数据科学家Karthik Rajkumar提到，在研究中，他们设置了7种“猜您认识”算法的变体。
比如，其中一种变体会让用户之间形成更多的联系，包括更多的弱关系。而另一种变体在给用户推荐更多联系人时，只推荐具有强关系的人。
在为期5年、面向2000万用户的大规模测试之后，领英获得了大量随机实验数据。数据分析结果显示：
在领英上，相对较弱的社会关系在促成就业方面的效果，能达到较强社会关系的2倍。
△左图为最小二乘法回归分析
这里“较弱的社会关系”指的是拥有10个共同好友的情况，而“较强的社会关系”指的是拥有20个以上共同好友的情况。
需要说明的是，尽管在以共同好友数量（上图）和以互动强度（下图）为关系评价标准的实验中，最小二乘法回归分析均显示，强关系与换工作的概率增加有关，但针对大量样本、持续5年、覆盖世界各地区的实验分析结果均显示了相反的情况。
最终，研究人员得到了三个主要结论：
相对弱的关系更能增加工作流动的可能性。
以共同好友数量为评价标准，关系强弱和工作流动之间存在一个倒U型关系，即中等关系增加工作流动的可能性最大，强关系增加工作流动的可能性最小；以互动强度为评价标准，弱关系对工作流动影响最大，强关系则影响最小。
增加共同好友数适中、互动性较弱的关系节点，对找工作这件事最有利。
另外，论文还提到，弱关系的力量是因行业而异的：数字化程度较高的行业中，弱关系力量更强；而在数字化程度较低的行业中，强关系对找工作更有利。
实验引发争议
在领英的这一实验结果引发关注的同时，争议之声也随之而来。
纽约时报就援引专家观点，尖锐地指出：
领英的做法可能改变了许多人的生活。对人们进行长期、大规模的实验，可能会影响他们的工作前景。
并且领英用户对此实验并不知情。
但也有网友指出，A/B测试是科技公司应用算法的常见手段，阴谋论大可不必。但关键是各组之间的差异到底有多大。
如果差别大到有如白天和黑夜，那么领英这么做确实不道德。
领英的官方发言人亦对此事进行了回应：
我们只是在努力为用户做出更好的推荐。
在测试期间，有一些人比其他人早一两个星期得到了更好的算法，这就会在数据中产生足够的变化，使我们能够观察到并进行分析。
实验的对象是算法而不是人
文章来源: 量子位QbitAI 于 2022-10-02 02:59:59 - 新闻取自各大新闻媒体，新闻内容并不代表本人立场！
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当2000万人在领英搞职场社交的时候，殊不知平台正在悄悄拿他们做实验。
足足五年后，最新结论出现：
那些跟你没那么熟的朋友，比你的亲密友人更能帮你找到工作。
研究来自领英和哈佛商学院等研究机构，已经在Science上发表。
具体而言，他们在5年时间里，利用A/B测试，在“猜您认识”这项推荐功能中，向2000万用户推送了不同版本的算法。
结果发现，对找工作最有帮助的，往往不是那些与你互动最频繁、联系最紧密的好友，而是“中等关系”好友。
对，就是列表跟你有10个左右共同联系人，但平时也不咋互动的人。
具体怎么一回事儿，一起来看。
面向2000万人的5年期社会实验
要说清楚这个事儿，咱们还得从“弱关系”（weak tie）理论说起。
1973年，美国社会学家马克·格兰诺维特发表了一篇名为《弱关系的力量》的论文。
这篇论文被认为是最具影响力的社会学论文之一，引用次数已达到近6.7万次。
格兰诺维特在论文中提出：
人们与频繁接触的亲朋好友的关系，属于一种“强关系”，通过这种关系获取的往往是同质化的信息。
社会上更为广泛的是一种并不深入的人际关系。这种弱关系能够使个体获得通过强关系无法获取到的信息，从而在工作和事业上，在信息的扩散上起到决定作用。
简单来说，就是没那么熟的人往往能提供来自另一个社会关系网络的信息。
具体到找工作这种事上，也就是求职者能从“弱关系”里获得更丰富的职位信息。
此番领英的超大规模实验，正是给这一理论提供了支持性证据。
论文作者、领英数据科学家Karthik Rajkumar提到，在研究中，他们设置了7种“猜您认识”算法的变体。
比如，其中一种变体会让用户之间形成更多的联系，包括更多的弱关系。而另一种变体在给用户推荐更多联系人时，只推荐具有强关系的人。
在为期5年、面向2000万用户的大规模测试之后，领英获得了大量随机实验数据。数据分析结果显示：
在领英上，相对较弱的社会关系在促成就业方面的效果，能达到较强社会关系的2倍。
△左图为最小二乘法回归分析
这里“较弱的社会关系”指的是拥有10个共同好友的情况，而“较强的社会关系”指的是拥有20个以上共同好友的情况。
需要说明的是，尽管在以共同好友数量（上图）和以互动强度（下图）为关系评价标准的实验中，最小二乘法回归分析均显示，强关系与换工作的概率增加有关，但针对大量样本、持续5年、覆盖世界各地区的实验分析结果均显示了相反的情况。
最终，研究人员得到了三个主要结论：
相对弱的关系更能增加工作流动的可能性。
以共同好友数量为评价标准，关系强弱和工作流动之间存在一个倒U型关系，即中等关系增加工作流动的可能性最大，强关系增加工作流动的可能性最小；以互动强度为评价标准，弱关系对工作流动影响最大，强关系则影响最小。
增加共同好友数适中、互动性较弱的关系节点，对找工作这件事最有利。
另外，论文还提到，弱关系的力量是因行业而异的：数字化程度较高的行业中，弱关系力量更强；而在数字化程度较低的行业中，强关系对找工作更有利。
实验引发争议
在领英的这一实验结果引发关注的同时，争议之声也随之而来。
纽约时报就援引专家观点，尖锐地指出：
领英的做法可能改变了许多人的生活。对人们进行长期、大规模的实验，可能会影响他们的工作前景。
并且领英用户对此实验并不知情。
但也有网友指出，A/B测试是科技公司应用算法的常见手段，阴谋论大可不必。但关键是各组之间的差异到底有多大。
如果差别大到有如白天和黑夜，那么领英这么做确实不道德。
领英的官方发言人亦对此事进行了回应：
我们只是在努力为用户做出更好的推荐。
在测试期间，有一些人比其他人早一两个星期得到了更好的算法，这就会在数据中产生足够的变化，使我们能够观察到并进行分析。
实验的对象是算法而不是人
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