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KnowYourself 这个公众号是营销号吧？它这个文章是不是都是瞎写的？某个群里有个人分享了一篇#^用dating app找对象，如何避开风险成功上岸？的文章，我点进去读了读。
里面有一个小节说“共同点多不等于合适”，这马上吸引了我的注意，因为我也看过一点心理学，我一直都知道共同点越多越容易互相吸引，它这样说不符合我的直觉。文章里面是这样写的：
我非常好奇这里面“合适”的含义是怎么定义的，便拉到最后找到了这篇文献：Joel, S., Eastwick, P. W., & Finkel, E. J. (2017). Is romantic desire predictable? Machine learning applied to initial romantic attraction. Psychological science, 28(10), 1478-1489.
然后就谷歌搜索一下，读一下这篇文献的摘要：
人家摘要说得挺清楚的，每个人都会对自己的特征是什么样的以及自己喜欢什么样的人有个想法，有理论认为这两点结合起来，就可以决定两个人在最一开始能不能互相吸引。这篇文章就找来一堆人，做了一大堆题目（回答自己的特征和偏好），这些题目在过去被认为和伴侣选择是有关的，然后用机器学习预测每个人会被谁吸引、对谁有吸引力。然后这些人真的开始进行快速约会，检验一下机器学习是不是预测对了。最后的结论是：在真正见面之前，是很难预测俩人是不是合适的。这里面 compatibility elements of human mating 的含义应该是指 actor variance（渴望另一个人，被别人吸引）和 partner variance（被另一个人渴望，吸引别人）。
而在公众号的这篇文章里，这篇文献就被概括为了：“相似性对两个人相处是否合适并没有显著影响”，我认为这是极其错误的概括。如果实验是找来一群人，只记录每个人的特征，仅用这一个数据预测，那这么概括还说得通。因为只有特征的话似乎只能看相似性了。但这篇文献还包括了每个人的偏好呢！虽然不排除这里面会有相似性的影响，但是不是更有可能是看——比方说我喜欢蓝眼睛的人，你有蓝色的眼睛——机器学习就会预测我会喜欢你？直接写成“相似性”这绝对是有问题的吧！
所以这是什么辣鸡营销号，装模作样拼凑点文献就写一篇辣鸡推文，最后还附上参考文献……然后就 10+ 万的阅读量……Finkel 的文章能告诉我们的应该是：在社交软件上靠算法匹配认识的人不一定就一定能互相喜欢，以及你觉得你会看重的一些特征特点其实根本没那么重要！（
里面有一个小节说“共同点多不等于合适”，这马上吸引了我的注意，因为我也看过一点心理学，我一直都知道共同点越多越容易互相吸引，它这样说不符合我的直觉。文章里面是这样写的：
我们也倾向于认为，两个人的共同点越多，在一起的可能就越大……但其实，事实可能并不完全是这样。心理学家 Finkel （2017）通过实验发现，相似性对两个人相处是否合适并没有显著影响。这种对「相似性」的过度痴迷可能会阻碍我们找到「真爱」。
我非常好奇这里面“合适”的含义是怎么定义的，便拉到最后找到了这篇文献：Joel, S., Eastwick, P. W., & Finkel, E. J. (2017). Is romantic desire predictable? Machine learning applied to initial romantic attraction. Psychological science, 28(10), 1478-1489.
然后就谷歌搜索一下，读一下这篇文献的摘要：
Matchmaking companies and theoretical perspectives on close relationships suggest that initial attraction is, to some extent, a product of two people's self-reported traits and preferences. We used machine learning to test how well such measures predict people's overall tendencies to romantically desire other people (actor variance) and to be desired by other people (partner variance), as well as people's desire for specific partners above and beyond actor and partner variance (relationship variance). In two speed-dating studies, romantically unattached individuals completed more than 100 self-report measures about traits and preferences that past researchers have identified as being relevant to mate selection. Each participant met each opposite-sex participant attending a speed-dating event for a 4-min speed date. Random forests models predicted 4% to 18% of actor variance and 7% to 27% of partner variance; crucially, however, they were unable to predict relationship variance using any combination of traits and preferences reported before the dates. These results suggest that compatibility elements of human mating are challenging to predict before two people meet.
人家摘要说得挺清楚的，每个人都会对自己的特征是什么样的以及自己喜欢什么样的人有个想法，有理论认为这两点结合起来，就可以决定两个人在最一开始能不能互相吸引。这篇文章就找来一堆人，做了一大堆题目（回答自己的特征和偏好），这些题目在过去被认为和伴侣选择是有关的，然后用机器学习预测每个人会被谁吸引、对谁有吸引力。然后这些人真的开始进行快速约会，检验一下机器学习是不是预测对了。最后的结论是：在真正见面之前，是很难预测俩人是不是合适的。这里面 compatibility elements of human mating 的含义应该是指 actor variance（渴望另一个人，被别人吸引）和 partner variance（被另一个人渴望，吸引别人）。
而在公众号的这篇文章里，这篇文献就被概括为了：“相似性对两个人相处是否合适并没有显著影响”，我认为这是极其错误的概括。如果实验是找来一群人，只记录每个人的特征，仅用这一个数据预测，那这么概括还说得通。因为只有特征的话似乎只能看相似性了。但这篇文献还包括了每个人的偏好呢！虽然不排除这里面会有相似性的影响，但是不是更有可能是看——比方说我喜欢蓝眼睛的人，你有蓝色的眼睛——机器学习就会预测我会喜欢你？直接写成“相似性”这绝对是有问题的吧！
所以这是什么辣鸡营销号，装模作样拼凑点文献就写一篇辣鸡推文，最后还附上参考文献……然后就 10+ 万的阅读量……Finkel 的文章能告诉我们的应该是：在社交软件上靠算法匹配认识的人不一定就一定能互相喜欢，以及你觉得你会看重的一些特征特点其实根本没那么重要！（
@zero know yourself 这个公众号正如他的缩写一样，在我看来就是纯纯的ky