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26、特别关注 她每天访问 ...
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沈潜川把检索范围扩大到了简初静离校之前,硬盘里的所有非学术访问记录。
沈潜川当年尝试用自己写的爬虫脚本抓取燕大BBS“燕鸣湖畔”镜像的时候,出于对数据完整性的强迫症,顺带保存了全站访问日志和用户关系数据库。
燕鸣湖畔会给每个燕大入学的学生分配一个缺省的UID,格式是“名字全拼_入学年份”,当然,大部分人都会把显示UID的缺省ID改掉,但是初始UID是不变的,而且,很多人会申请小号,这种小号需要通过燕大学生证的关联,一般UID就是缺省UID后面加上2、3、4……
他将简初静的账号UID在BBS数据库做了交叉检索。
ARCHIVE> USER.RESOLVE uid="JianChujing_2010" include=linked_accounts,rename_history,post_count ¹
返回的结果有点出乎沈潜川的意料。
JianChujing_2010 | VesperQueen | RENAMES: 0 | POSTS: 4,372
1 USER FOUND ²
简初静在燕鸣湖畔只用过一个ID,而且这个ID没有变过,和MacroHive最初的ID一样,VesperQueen。
沈潜川很好奇,在他完全不关注这个和他同校的高中同学的这四年来,她究竟在燕大留下了怎样的痕迹,于是他又进一步检索了简初静关注的BBS板块和发帖情况。
ARCHIVE> USER.BOARDS uid= "JianChujing_2010" metric=posts include_zero=true ³
很快显示器上返回了相关数据。
SEM | 2,845
FE | 891
MACRO | 417
READER | 219
DSCT | 0
TOTAL | 4,372 ⁴
沈潜川发现,她关注板块很少,发帖也很集中,只分布在5个板块,经济管理学院(SEM)发帖最多、金融工程(FE)其次、宏观经济(MACRO)和读书心得(READER)就少一些了,最后一个……
沈潜川顿了一下,是计算机科学与技术系(DSCT),没有发过帖,数量为0。
沈潜川随手点开其中一个板块,发现简初静的发帖风格很符合她在MacroHive第一阶段的特征,频率很高,而且喜欢给别人解答疑问。
但为什么独独在计算机系的板块,她从来没有发帖?这样的话,她关注计算机系的板块干什么呢?
沈潜川越来越看不懂了,总觉得有一团薄雾遮在眼前,差一点就可以看清楚。思考半晌,他决定搜索一下简初静在BBS上的关联人。
ARCHIVE> USER.FOLLOWS uid= "JianChujing_2010" group_by=type ⁵
返回了一个看起来非常异常的数据。
NORMAL | 216
SPECIAL_ATTENTION | 1 ⁶
沈潜川看到简初静正常关注了216个人,这个量级很正常。异常的是,她的特别关注只有1个人。
燕鸣湖畔自带的“特别关注”对外是静默不可见的,但却会在用户关联表里面留下一条订阅数据。而简初静的这组订阅,只有1个人。
沈潜川直觉地认为,这一个人可能就是那个系统建议替换的关键变量。
他要把这个变量单独拎出来研究,看看简初静究竟关注的是谁,他们在这四年又是以一种什么频率交流。
虽然特别关注的对方并不会知道谁关注了自己,但是每一次的访问,都会在后台留下浏览的时间戳,这些在他看来都非常有价值。
ARCHIVE> USER.SPECIAL_ATTENTION uid= "JianChujing_2010" include=target, timeline, visits, interactions ⁷
几乎没有延时,数据库很快返回了结果。
TARGET: ShenQianchuan_2010
CREATED: 2010-09-02 08:17:03
TERMINATED: 2014-08-15 09:12:44
VISITS: 5,847
INTERACTIONS: 0
STATUS: PERMANENTLY_DELETED ⁸
沈潜川愣住了。
这一瞬间,他的大脑罕见地返回了空值。他盯着特别关注目标结果返回的自己的UID:ShenQianchuan_2010,他觉得这个数据返回一定是错了。
他换了一条查询路径,又跑了一遍。
CHECKSUM: 9f2c...e041 (unchanged)
结果没有变化,返回的依然是他的主页链接。
怎么会这样?
返回数据告诉他,简初静的账号在BBS上特别关注了他,只有他。
从她到燕大报道的第二天2010年9月2日8点17分03秒开始,一直到2014年8月15日9点12分44秒。
在特别关注他的这四年里,简初静一共访问了他主页5847次,平均一天4次。
但是,INTERACTIONS: 0,0互动。
她每天访问他的主页4次,但这四年里没有留下任何痕迹,没有一次点赞,也没有一次留言。
沈潜川不解,随后他又疑惑,2014年8月15日9点12分44秒,为什么她取消了对他的特别关注?而且这个日期,刚才好像看到过。
他PageUp了两页,发现了之前检索简初静发言时候被他直接忽略的三条警告。
燕大经管学院2010级大乱炖 | 1,061
[WARN] RANGE_TRUNCATED: SENDER EXITED GROUP AT 2014-08-15 09:15:07
燕大榕城人 | 143
[WARN] RANGE_TRUNCATED: SENDER EXITED GROUP AT 2014-08-15 09:17:52
燕城榕城三中高考幸存者联盟 | 43
[WARN] RANGE_TRUNCATED: SENDER EXITED GROUP AT 2014-08-15 09:21:36
当时他只以为是常见的归档范围被截断的警告,并没有在意,因为这种不影响主查询的警告,曾经无数次地出现在他写代码的时候。但现在他看到这三组警告当中的时间,发现都在简初静对他取关之后。
那天,发生了什么?沈潜川想了2秒钟,立马记起来,那天是他飞往波士顿的日子,但是细节他有一点模糊。
他切到他主页那一天的快照。
一张照片映入眼帘。
照片上是他和郑曼宁,他的前未婚妻亲昵地挽着他的手臂,站在VIP登机口,笑得很甜,而他依旧没什么表情地看着郑曼宁的自拍镜头。那时候,他们仍有婚约。这张照片应该是当时郑曼宁发到他BBS主页上的,当时她的原话是她要“宣誓主权”。
沈潜川一直对除了数学和模型之外的事情无所谓,所以没有阻止郑曼宁的举动。
他看了一下,2014年8月15日,9点整。
简初静在这张照片12分44秒之后,删除了她持续4年的特别关注。
并且在这之后的15分07秒、17分52秒、21分36秒,退掉了所有和他共同的群。
如果没有简初静取消对他的特殊关注,沈潜川认为这就是程放之前和他说的情形:“她爸爸的葬礼办完,她就把高中校友群、燕城老乡群,和所有国内能联系到她的方式全清理了,消失得干干净净,大家都不知道她去了哪儿。”
现在看来,好像不是这样,她是在本科毕业那年的8月才退了群,究竟是不是退了所有群,其实他和程放是不知道的。也有可能,她只是把他和程放排除在外了。
所以,这到底是不是一组有价值的输入变量?如果是,为什么这个变量会是他?
沈潜川的脑子罕见地陷入了无法逻辑自洽的混乱,他缓慢抬起手,按住了额头,往后靠在人体工学椅上。
混乱大概持续了10秒钟,特别关注和各种搜索到的数据在沈潜川大脑当中徘徊,他隐约有种陌生的感觉,但是他无法对这种感觉命名。
然后他坐直身体,重新回到屏幕面前,既然自己想不明白,就让模型跑一下逻辑,这是沈潜川过去岁月中最熟悉的处理过载的方式。先把问题从大脑卸载到计算机里,然后计算机会帮他分析出各种结果。
他把VINCENT_INITIAL_STATE替换成了SHENQIANCHUAN_2010。
要按下回车的那一瞬间,他顿了一下。他发现无法分辨出自己到底希望模型收敛,还是希望模型不要收敛。
如果模型收敛,那么报错的那个断点,就是他,他和简初静的改变有关。
如果模型不收敛,他就又回到了没有合适输入变量的状态。
两个答案,他都不想要。
但他最后还是按下了回车键,因为对于一个信奉数学和计算机语言的人来说,需要模型收敛就像需要呼吸。
计算机瞬间返回了数据。
[SUBSTITUTION ACCEPTED]
[LOCAL INFERENCE CONVERGED]
[PIP: SHENQIANCHUAN_2010 = 0.61]
[GLOBAL CONVERGENCE: FAILED]
[UNRESOLVED LATENT VARIABLE: 1] ⁹
模型依旧没有收敛。
但沈潜川盯着那个0.61,浑身难受。
这是一个很尴尬的数值。
0.61这个数值意味着他这个变量和简初静的人生断点之间存在着强相关,任何诚实的统计口径,都不能把他从模型的变量里剔除。
但0.61又没有高到能让这个模型收敛。
他把VINCENT_INITIAL_STATE重新代入,PIP只有0.18,数值低到可以直接从模型中排除。
所以,计算机最终返回的结果非常诚实,他是这个模型的显著变量,但没有显著到让模型可以收敛。
他完全没有办法解释他自己这个变量,他无法理解,为什么他在简初静这个模型当中会有这么高的相关性。
他又盯着0.61这个数据几秒钟,他决定先把这个变量留在模型里。
[STATUS: PENDING]
他发现他虽然在数学和模型上是个天才,但是依旧解析不了这0.61背后他无法模拟的那部分。
他刚才其实想拿着这组数据,再去调动程放这台社工引擎帮自己分析。但不知道为什么,这个念头从他脑中闪过,就被他快速否定了。
他很难定义他此时的感受,这个变量是他自己,他的UID,简初静对他BBS主页5847次的静默访问却0互动,还有那12分44秒之后的取关。
他觉得这当中有一些模糊的东西,一闪而过,但他抓不住。
可能还是数据不足,才让模型停留在0.61这么尴尬的检验值之上。
他需要更多的数据。
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