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如何看待星座?用大数据和机器学习揭开十二星座的真实面目!(上)

2017-10-25 wwqqer COA神秘学

C.O.A. 反 迷 信

还 原 历 史

弘 扬 中 华 文 化



“为什么我的论文总发表不了,是不是我天生就不是做研究的料?”很多同学在写论文中遇到挫折,经常会发出这样的疑问。那么今天我就用星座,真实的数据和“高大上”的机器学习来帮大家分析一下原因。首先声明,我不是宿命论的支持者。本文也不是教大家如何成功,但利用本文的研究成果,可以帮助大家少走些弯路。不管大家之前对星座分析持何种态度,我希望大家耐心读完本文之后,能对星座与天赋有全新的认识。


 温馨提示 




本文完全从科学的角度探讨人类的天赋,期间会借用一些星相学中的名词,但请不要将本文与占星术或星盘混为一谈。本文很长,分上下两部分,上半部分主要讨论太阳星座,下半部分将涉及月亮星座等(本篇为上部分的上)。而且,有同学可能将天文学中的星座(Constellation)与星相学中的星座(Zodiac Sign)混淆,关于这个的科普请见本文下半部分的附录二。




另外,本文讨论天赋与星座的关系,所使用的是客观的数据,不以个人的意志而转移,不会产生所谓“巴纳姆”效应,请个人不要对号入座,因为普通人努力都不够,还没资格谈天赋呢。最后,本文中的“天赋”其实用“本性”更合适些,因为它还包括了性格等因素。 


本文的研究方法很简单:聚天下之天才而观察之。把各行各业中的天才们收集起来,看看他们哪个星座人数多,哪个星座人数少。方法简单,人人都会。但操作细节很重要,这样做出来的结果才会有意思(本文研究方法的具体细节见文末【附录一】)。我们先来看一下有哪些天才被我当成了“小白鼠”。“表一”总结了本文所使用的数据。


表一:数据总结表


本文共选择了27个行业,总共5700多个样本,其中华人约占350个,女性约占600个,南半球约占300个。如果没有特别注明,各行业数据的历史一般是从该奖项(如果有的话)设立开始,直到2017年为止。有些行业有严格的筛选过程,比如每年评选的诺贝尔奖,各种体育竞技项目的国际比赛等,我们就可以利用它们来确定样本。然而,另一些行业没有固定的筛选过程,尤其是艺术类。所以,我们只能靠“时间”来筛选。




具体来说,就是用搜索引擎搜索“历史上著名XXX”(XXX为职业名,比如,建筑师,作家等),来挑选举世公认的行业领军人物。本文使用的数据的总时间跨度大约是最近300年左右。


既然介绍了数据,那么我们就来看一下使用所有的数据统计出的星座分布(图一)(注:由于每个星座内的天数稍有不同,我用得到的每个星座的人数除以该星座的天数,从而算出星座分布的日均数,以排除天数不同带来的影响。本文之后所有的计算和结论都建立在诸如此类的日均数上)。



图一的四种颜色分别代表土(黄色),水(蓝色),火(红色),风(灰色)四大星象。从图一中,我们看到射手人数最少,而与之相邻的摩羯座人数最多,两者的平均数接近全部星座的平均数15.5。另外,两头的白羊座和双鱼座人数也不少。除此之外,就很难看出有其它什么规律了。如果本文的星座分析是这样的话,就太”图样图森破“了。所以,让我们接着往下看。


图一:星座人数总分布图



 关于天赋的星座分析 


我把判断显著差别的计分法则(见文末【附录一】)运用到“表一”的27个行业上,我们就得到了“表二”(简单理解,正2分表示“人数非常多”,正1分表示“人数比较多”,负1分表示“人数比较少”,负2分表示“人数非常少”,0分则表示“人数不多不少,处于平均水平”)。请记住“表二”,因为它是本文上半部分最重要的成果,它记录了星座与人类天赋的关系!


表二:十二星座行业得分表



我在表的上方标注了每个行业可能需要的"(主要)能力"(以我这个外行的角度),有些能力是几个行业共享的。另外,“表二”是仅仅基于北半球的样本所得结果(至于为什么分南北半球,我将在本文下半部分作详细解释)。行文至此,星座与天赋之间的关系就在“表二”建立起来了。


是不是表中出现2分的情况比你想的要多得多?有同学可能会问:“表中某星座在某行业得了2分,说明这个星座在这个行业的领军人物的人数要超过其他星座,会不会是因为这个星座从事这行业的人本来就多呢?”要回答这个问题,就得调查这个行业的所有从业人员的星座了,可惜相关数据很难获得。另外,如果从事这行业的某星座人数很多,这本身就是一个很有意思的现象。与本文的研究并不矛盾。



言归正传,鉴于此表的信息量很大,我们可以先计算各个星座的大类(科研,艺术,体育)平均得分,这样看起来可以更直观一些。如下表所示,在科研方面,处女座和狮子座这两个相邻星座分别占据着科研的头名和末名。艺术方面,白羊座是当仁不让的第一,而双子座,处女座和摩羯座则并列最后。体育方面,摩羯座表现突出,而天蝎座则表现不佳。


总的来说,这些星座如果在某一方面特别强,那么在其它方面就会差一点,甚至很差。反倒是巨蟹座和天秤座虽然没有最强的某一方面,但是在全部三个方面都优于平均水平,属于均衡发展型。


表三:十二星座大类行业平均得分表



下面我就基于“表二”对十二个星座依次进行分析。(请注意,下文括号内的代表人物是一些个例,是按影响力大小选择的,并不一定符合这里统计意义上的性格特征描述)




一,白羊座(代表人物:欧拉,格里高利·派克,黑泽明,卡拉扬,梵高)


白羊座在艺术类得分之高,无人能出其右,尤其是需要运用感情和强烈的肢体语言来表达的表演,指挥和钢琴演奏。再加上导演和绘画,网络上对白羊座的评价是:冲动,积极,思维活跃。我觉得还是有些靠谱的。同时,也说明他们擅长表达和诠释事物的内涵。这样才能做出出色的数学研究,去诠释世间美妙的真谛!白羊座在计算机和围棋上得分很低,说明他们不喜欢按部就班地进行计算和算计。



二,金牛座(代表人物:高斯,萨缪尔森,哈耶克,贝聿铭,范斯哲,奥黛丽·赫本)


金牛座在艺术类中的导演和时装设计得分比较高但绘画得分一般,说明他们画面感很强,而且善于运用到实际中。金牛座在斯诺克和宇航员这两项中得分较高,说明网络上流传的“金牛座可靠,有耐心”并非空穴来风。优秀的斯诺克选手需要时刻保持绅士风度,斯诺克本身就是一项需要克制情绪的运动,如果过度兴奋或者过度悲观,都难以打好。


至于宇航员更是如此。众所周知,宇航员的选拔条件非常严苛,必须具有非常坚强的意志品质和忍耐力来面对各种恶劣的生存环境。金牛座在网球项目上得到了为数不多的负2分,这更说明他们“稳重,缺少爆发力” 。至于金牛座的其它性格,比如,吝啬,古板,我们无法从行业表现中得到答案。



三,双子座(代表人物:纳什,赫伯特·西蒙,特朗普,吴清源)


双子座不擅长做“大生意”,而喜欢“耍小聪明”,摆弄“小玩意儿”,比 49 31263 49 15289 0 0 1191 0 0:00:26 0:00:12 0:00:14 3009如,下个棋,照个相。他们也不擅长需要热情冲动的行业,比如,表演,绘画,时装设计等,而且在斯诺克上表现也不好。这倒挺符合网络对双子座的评价:“机智,善变,不安分”。


即使是做研究也是关注“小”的方面,比如,在诺贝尔经济学奖获得者中,有10位是双子座的,竟无一人研究宏观经济学。倒是有4人研究博弈论(John Harsanyi,Lloyd S. Shapley,Robert Aumann,John Nash),4人研究微观经济学(Maurice Allais ,Herbert Simon,George Akerlof,William Vickrey)。



四,巨蟹座(代表人物:图灵,梅丽尔·斯特里普,乔治·阿玛尼,伊隆·马斯克)


巨蟹座在表演,尤其是时装设计中得了高分。如果把表演细分成男演员和女演员,巨蟹座在女演员分布中的得分比在细分前还要高(仅次于天蝎座,“蛇蝎美人”原来是有数据支持的!)。再结合他们在时装设计中的抢眼表现,果然如同网络所说,这是一个“母性泛滥”的星座!照这个情况,巨蟹座不应该在钢琴演奏中获得低分。获得低分的原因可能是因为它们对于枯燥的反复训练缺乏坚持下去的毅力。这一点得到了宇航员的佐证。


在重压之下,巨蟹座早早地就躲进了自己的蟹壳中。尽管如此,巨蟹座因为他们的小心谨慎使得他们在玩德州扑克时立于不败之地。难道这是传说中的凯利公式(Kelly Formula)的真实写照?(注:在重复赌局中,凯利公式根据赢输的概率及获利多少来决定投资(赌注)的大小使得(长期的)总预期收益最大,使用此公式就永远不会有破产无注可投的情况出现。)而且,巨蟹座的小心谨慎帮助他们在科研中取得成就,巨蟹座在科研中的得分超过十二星座的平均水平。



五,狮子座(代表人物:香奈尔,聂卫平,雷-达里奥,索罗斯,李嘉诚)


自信大胆且具有大局观的狮子座在商界和投资界傲视群雄,果然名不虚传!这点也体现在了下棋,建筑,文学和时装设计上。另一方面,过分自信的狮子座就会变得武断鲁莽,做事不仔细考虑,观察力不强,这一点在高尔夫球和哲学上表现尤具代表性。与之相关的,他们在绘画,作曲,物理,医学表现也不佳。



六,处女座(代表人物:黎曼,安藤忠雄,歌德,小泽征尔,巴菲特)


处女座是个很有意思的星座。他们在科研类中的得分是十二个星座里最高的,尤其擅长关注结构里的细节。而他们在艺术类的得分是最低的之一。另外,如同金牛座,处女座的忍耐力也是杠杠的,他们在斯诺克和宇航员这两项中取得高分。由此可见,处女座既仔细又有忍耐力,但不按部就班,还有很强的观察力,这是他们在搞科研时的制胜法宝。


但另一方面,不感情用事的处女座缺少艺术创作中的那“神来一笔”。处女座在网上的评价,“完美主义,吹毛求疵,头脑清晰”。这一点在这里应该是说得通的。



未完待续,见下篇~


作者:wwqqer
來源:简书
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