有時辰 , 你是不是感覺你伴侶的分緣總比你好?他們似乎總有小伙伴一路出去玩 , 而你經常獨自待在家里 。 事實真的是如許嗎?
很遺憾 , 從某種角度來說簡直如斯 。 不外不要悲傷 , 因為現實上我們所有人都是如斯 , 幾乎每小我城市感覺伴侶的伴侶數目比本身多 , 分緣比本身更好 。 你不相信嗎?為了理解這個問題 , 美國研究人員對在線社交收集平臺進行了調查 。 他們存眷Facebook(美國的社交收集平臺)所有的活躍用戶 , 并調查了整個平臺用戶的平均程度 , 發現用戶平均擁有190個伴侶 , 而用戶的伴侶平均有635個伴侶 。 也就是說 , 平均而言 , 每小我的伴侶數目低于伴侶的伴侶數目 。
對于線下社交收集的研究也顯示出同樣的趨向 。 這種現象被稱為“友情悖論” 。 1991年 , 社會學家斯考特·費德初次提出這一概念 , 在研究社交收集布局時他發現 , 年夜部門人的伴侶比他們有更多的伴侶 。 后來 , 跟著研究者不竭研究 , 他們發現這一悖論現實上并不僅限于“伴侶數目”這一層面 , 在年夜大都環境下 , 人們的伴侶會比他們加倍優異、加倍當作功 , 綜合這些研究成長出了“廣義友情悖論” 。

數學闡發:社交花蝴蝶惹的禍
這一結論看上去很違反直覺 , 因為友情是雙標的目的的 , 若是你認為你的伴侶數目比伴侶的少 , 那么你伴侶的伴侶數目該當比他伴侶的多 。 那他怎么還會感覺本身不如本身伴侶的多呢?然而 , 這倒是事實 , 這一悖論從數學上闡發也站得住腳 , 其實就是加權平均和算術平均數的問題 。
我們假設A、B、C、D是四個學生 。 A獨一的伴侶是B;B是社交達人 , 和大師都是伴侶;C和D彼此是伴侶 , 和B也是伴侶 。 為了便利 , 我們把“伴侶數目”界說為得分數 。 那么 , A就有1分 , B有3分 , C和D別離有2分 。 加起來一共有1+3+2+2=8分 , 所以平均每小我的得分是8/4=2分 。
這個平均值“2”即是每小我的伴侶數目 。 那么每個伴侶的伴侶數目是幾多呢?試想一下 , 面臨這個問題 , 四個學生會紛紛喊出他伴侶的伴侶數目 。 A會說 , B有3分;B會說 , A有1分 , C和D別離有2分;C會說 , B有3分 , D有2分;D會說 , B有3分 , C有2分 。 這些加起來一共是3+1+2+2+3+2+3+2=18分 , 因為計較了8個數 , 是以18/8=2.25 。 這個“2.25”即是伴侶的伴侶數目 。 顯然 , 2.25年夜于2 , 也就是說伴侶的伴侶數比每小我的伴侶數多 , 這就是“友情悖論”所說的現象 。
【為什么朋友的人緣總比你好?】這個“2.25”其實是1、3、2和2的加權平均值 , 所謂“權”是指一個數據呈現的次數 。 讓我們再來看看上面這個18是怎么得來的:A被提到過一次 , 因為他只有一個伴侶 , 是以他對總分的進獻是1×1=1;B被提了3次 , 是以他對總分的進獻是3×3=9;C和D別離被提了兩次 , 別離進獻2×2=4 。 換句話說 , 各個得分在加起來之前先平方了 , 這種運算方式所求得的平均值當然比算術平均值高 。 在計較“伴侶的伴侶”這個過程中 , 每小我的伴侶城市被列舉一遍 , 一小我擁有越多的伴侶則越輕易被反復計較進來 。 好比社交達人B有3個伴侶 , 那么“B擁有3個伴侶”這個前提在B的3個伴侶別離計較本身的“伴侶的伴侶數目”時 , 就被反復利用了3次 。 所以社交達人的權重很年夜 , 對總和發生主要影響 , 會拉高平均值 , 換句話說 , 其實是因為存在社交達人 , 會讓你發生你的伴侶分緣都比你好的這種“錯覺” 。
理解現象背后的素質
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