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第71部分（第1页）

如果你是个20多岁的人，那么你现在应该已经记不得几个小学同学的名字了，而他们的长相你也需要花很长时间进行回忆了。

如果你是个30岁的人，那么你的初中同学差不多也开始步入淡忘的阶段。

以此类推，人对于十年前的关系已经大部分忘却了，就算是5年前的关系也忘却了相当部分。

我们日常能够记住的人，基本上维持在300个左右，这300人是日常经常接触的，现在能够记起来他们长相的。

随着接触频率的降低，以及生活距离的拉大，这些人中必定也有相当一部分慢慢淡出你的记忆。

莫回现在需要做的事情就是将这4000个人找出来，给数字人赋值，让他们在数字世界里建立相互之间的社交联结。

除此之外，莫回还需要给这些社交联结赋值，比如哪个人具体是什么性质的关系，相互影响度如何？关系的亲密度如何？

这些也是非常关键的信息，就是说莫回需要把每个人日常生活中常接触的那300个人找出来，建立准确的关系定义。

这部分数据就是不是一份薄薄的简历能够搞定的了，这些只能从个人的大数据中找了，好在通用利用轨迹2。

0已经将这些数据渠道打通，莫回只需要调用就好了。

除了各种公共信息之外，莫回还能拿到用户在各大网站上的**数据，将所有这些数据汇集起来，利用深度学习软件进行大范围筛选和比较。

比如a和b认识，就可以用深度学习技术，分析a和b的所有网络信息记录，从多个角度定义他们之间的关系，甚至还可以辅助视频监控记录，通过分析两人见面时的表情和肢体语言，进行对应的心理分析，以便更加准确的定义两人之间的关系。

因为很多资料都是现成的，所以分析速度很快，超极本的超级性能在这种大范围高密度数据面前充分发挥着作用。

所有这些数据唯一的障碍就是传输速度和调取速度，很多数据都沉淀在各个运营商机房的磁盘阵列深处，这都需要一点点调取出来。

好在超极本比较给力，让莫回在神不知鬼不觉中，悄悄完成了这项浩繁的工作。

（未完待续。

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第174章　潘多拉魔盒被打开了！

实际上仅仅如此是不够的，在搭建完数据人的社交网络之后，莫回还需要进一步定义和描述数据人的心理和人性的部分。

心理这块倒还好说，有推衍1。

0和调教1。

0打底，苏青姬已经建立了一套规范的分析方法，来帮助建立某个人的心理模型。

这个心理模型实际上也是从大数据中来的，当汇聚一个人的所有网络信息之后，比如他的消费数据、他的浏览数据、他的阅读数据等等，利用大数据分析的办法，通过他摄入信息的偏好性，通过他购物中的色调和款式的选择，通过他在社交网络中的语言风格，等等方面，可以精确的建立起这个人的心理画像。

心理模型建立之后，进行更进一步的分析，就可以根据各种大数据统计和分析，搭建起这个人的决策模型。

调教1。

0的本质是针对人的心理模型，进行定向的调整和调教的；而推衍1。

0实际上就是在调教1。

0的基础上，在某人的心理模型基础上构建这个人的决策模型，然后分析和引导这个人的决策行为。

在给数字人赋予人性的时候，这两块是关键内容，好在苏青姬早已经做好前置工作，莫回只需要调用就好了。

整个纽约的所有网络数据全部被汇聚起来，所有与人相关的，与纽约某个人相关的信息全部被抽取出来，输入到超极本里。

当所有这些公共的、**的数据都被充分提取，汇入超极本之后，被安置在超极本内部的数据世界就显得越来越鲜活。

里面一个个数字人变得越来越灵动，越来越有人性。

在无声无息之间，一个数字化的纽约在一台笔记本内诞生了，现实世界里车水马龙繁花似锦的纽约承载着数千万人的生活和梦想，数字世界里，一个一模一样的纽约市也在运转着。

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