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苍云静岳

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苍云静岳 发表的所有内容

  1. 毕竟也是老角色了,其实出卡面之前就应该有不少同人作了吧~ 虽然每次十连出她卡面的礼装的时候真的想打人...和一之太刀绿之破产一样让人绝望...
  2. 啊谢谢大家,我倒是没有什么特别不开心。或者说这种感怀就是常态,我也不觉得很影响心情w~ 我挺幸福的了,哪怕自己将来被B站微博知乎都夹了我还能回到论坛来和大家聊天,大家也愿意听我说些可能并不太政治正确的话,愿意去理解背后的我自己的一些心情,这就是我比很多很多创作者都更幸福的一件事了~
  3. 某种程度上这也是人类需要共同解决的议题之一w
  4. 有啊,何止遍布全网,甚至遍布全国,为了偶像直接把国会冲了呢【不】 极端化和无脑化首当其冲的就是政治领域。像我国这种更多的是小圈子闹腾反而是少数。
  5. 我就知道总有一天我要被逼到回家来写我的过度解读。 文章被B站限制不能发就发回到同盟来吧。 顺便@提辖 即便我可以站在“干岸”上分析某些群体,我依旧很清楚—— 我代表不了任何人,只能代表我自己。 一 有些时候我觉得,在我们偶尔[1]可以嘲笑漂亮国的时候,也不要笑太大声。 因为极化(Polarization)倾向,首先,不只存在于政治领域; 其次,也不只存在于漂亮国一国。 二 如果说,极化和割裂是现实,那么极化和割裂的最底层原因,其实是一场集中于人性的争夺战。 为什么要旗帜鲜明地反对资本? 不只是因为剥削,也是因为,资本在利用人性恶的时候无所不用其极。 这种无尺度的利用是被复杂制度和管理层级层层包裹从而消解的,因为没有人会准确地知道自己在一个复杂系统中的行为后果。譬如,一个科学家在人类研究行为理论,一个经理人利用这个理论在追求利润最大化压榨打工人,一个打工人在压榨过度后产生了某个工作疏忽,从而引发了严重的后果——他们在行动时并没有主观恶意,但是最终却很可能在共同作用下联合产生恶的结果。 我们能说,比如这个科学家,是恶的吗?这值得商榷,但是当所有在这个体系中的人平摊责任之后,事实上是无法追责的。即使我们说存在问题的是整个制度,那么比这个制度更不差的制度又在哪里?没有人知道。 因此,我们会看到这样的现象: 虽然接受过足够教育的每个人,大概都会认为理性是宝贵的。但是当唤起理性的反面能更轻松地赚到钱的时候,一只看不见的手[2]又在努力推动所有人无意中放弃理性。 而且,现在有些人,已经在研究如何“让一个人失去理性时依旧认为自己才是理性的”了。 这是更可怕的。 三 在唤起理性的反面的时候才能更轻松地赚到钱——这个或许是不需要太多讨论的。双十一开抢时间定在午夜,一部分原因就是那是人意志力最薄弱的时候之一。 在经济学的领域,如果一味追求利润,所有厂商都有让自己的目标客户变得更加非理性的需要。最优质的客户是什么样的?当然是“哪怕是你零成本生产的不存在的产品我都愿意掏钱买买买”的客户。 而当我们推而广之,在政治领域亦是如此,在饭圈亦是如此,在UP主群体亦是如此。 在旁人看来,无脑粉丝是傻子。 在当事人看来,这些人是最优质的资源。 四 那么,如何促进自己目标群体的极化呢? 很多人以为构建一个极化的群体,需要共同的价值观、目标、领袖、组织、管理机构等等这些建构性的内容。 但这并不是成本最低的做法。 成本最低的做法是:构建一个共同的敌人。 如果一个极化的群体是建构性的,它对于这个世界的影响倒未必全是负面的,甚至有可能正面影响远大于负面影响,因为一个完整建构的极化群体完全有可能代表了这个世界的前进的一极。 但无共同价值观、目标、领袖、组织、管理机构,而只有共同敌人的极化群体则是构建成本最低,造成的负面影响也越大的。固然,构建这样的群体的核心目的是为了让其成员丧失理性,但其带来的副作用则是这个群体自诞生开始就会开始摧毁和解构的进程。 甚至,为了维护这个极化的群体持续存在,它会自发地,或者在一定的引导下,在摧毁一个敌人之后,开始寻找下一个它要摧毁的敌人。 五 说说我的生活。 我现在生活在这样一个被极化群体充斥的世界中,虽然我并不战战兢兢,但确实掐灭了我很多想做点什么的念头。因为我偶尔也会有想写点什么录点什么的灵感,但我下一秒想的就是: “这可能有一定的概率被XXX群体误解,然后被围攻的吧。” 我没真想做个专门的UP主恰饭,没必要承担这样的风险,所以就作罢了。 但我发现有越来越多的时候,我会摸着下巴对着一些文章和视频想: “...虽然我知道你也是圈里有头有脸的人,但兄弟你这真是‘找死’啊...” 然后,那些文章和视频的作者就真的“社死”了。 六 世界变化太快。很多人其实是根本意识不到“极化”的世界带给自己的风险的。 甚至有的人在自己操盘“极化”的群体的追捧中待太久了,以为自己给自己营造的信息茧房就是世界的全部,以为自己是世界的王。 直到它撞上了另一个,甚至是另一些,“极化”的群体。 然后王座崩塌。 七 总是要撞过南墙,才知道南墙在哪,头上的包好痛。 小到个人企业,大到社会国家,莫不如是。 区别只在于,有的撞过南墙之后会反思为什么墙在这里,为什么会撞上,以后如何不撞上,甚至把墙拆掉。 有的却在撞过南墙之后,直接默认了南墙的存在,甚至默认了“撞南墙”是天经地义的道理,没事就应该去撞一撞,撞个头破血流,声如洪钟。 八 所以有些人或者组织聪明,并不代表它们真的运筹帷幄,料事如神;不过是吃过亏,且善与反思罢了。 但这已经是难能可贵的品质了。 因为伴随着“极化”倾向的普及,另一个变化也在发生,就是越来越多的人们认为立场的转化是可耻的。这本身就是为了给摆脱“极化”提供障碍。 让人保持非理性的最好方法,就是让他试图再次重回理性时,成为众矢之的。 但这里有一个偷换概念的问题: 什么样立场的转化才是真正可耻的? 对理想? 对原则? 对事件? 对某个人的态度? 就在我列出这几个维度的时候,也许真正理性的人就已经开始恍然: 对理想与原则,我们确有忠诚与否之分; 但对事、对人的认知,难道不应该因对其了解之深,和个人成长之高,而自然改变的吗? 这样的立场前后转化,何耻之有? 九 最近发生了一些事情。有些人觉得是大事,但我觉得不是。毕竟什么人一手好牌打得稀烂,并不是什么新闻。 要说真正的大事,是这个“极化”的世界突然更正常了,或者突然走向了更加“极化”的极端。在我看来,这些事情还没发生,还不值得我为之惊诧。 我只是觉得惋惜。 无序的“极化”群体总是想着摧毁什么东西,也总能占领热搜的顶层。作为一个“打工人”,我自己在努力建设些什么的时候,却总是听到“今天他家楼被冲塌了”,“明天她家房被冲毁了”的新闻,即便也许我不喜欢那栋楼或者那间房,我也总会舍不得。 那也是一些人灌注了生命盖起来的东西啊。 说拆就拆了。 十 可是我也没有什么办法。 我只能继续努力保持理性,小心地观察着这个世界,尊重着每一个群体,把握着冒犯与否的界限,圈着自己的一亩三分地自萌。 为什么桃花源是桃花源呢? 是因为: “——闻之,欣然规往。未果,寻病终,后遂无问津者。” 如果大家都找得到,甚至你拿大喇叭吆喝着让大家都来参观游览,那里就不再是桃源了,不是吗? 【END】 [1]至少还有很多方面我们还赶不上美帝。一起努力吧。 [2]这里确实指的是资本主导的市场。
  6. 也不是。这个模板的部分UI确实没有让你想点一下的欲望w
  7. 严重怀疑这从者是“开服约稿受害者”~ 对,就是那种2016-2017年就画好了但是2021年才上架的英灵。 这就很好解释为什么剧情立绘很棒但是卡面拉胯了——因为剧情立绘肯定是后来有钱了之后画的啊~
  8. 大概懂了,比起喜欢ntr其实你更喜欢ntr过程中慢慢调教的感觉吧w
  9. 你还是不够想睡【笑】 要是真累到不得不睡睡眠再浅的人也能沾枕头就睡着。 还有就是wwww睡眠其实是一个习惯的问题。 你培养好自己的习惯之后每天到时间就会困了。 从今天开始调整如何?
  10. ...有那么多人吗【笑】说的好像一个团伙一样【不是 没有的原因你自己都说了呀。感谢你的支持~
  11. 我也这么觉得,业界药丸~ 现在也就看看点兔这样的wwwwww 欢迎入站!
  12. 你可以外链图床啊~ 另外这个似乎不满300字呢~要不要点击修改增加一点内容?
  13. 有一说一,每次看都觉得好像啊...
  14. 回复请点左下角引用哈。 贵站能在线看人外风俗娘评鉴好评。 我站对外事务都是@天空 在负责,我会转告他的,还请稍候消息。
  15. 是的zsbd。 顺便你卡三连了,之后请不要在网页没反应的时候多次点击提交~
  16. 没事你就这么聊一聊很快就能新手上路了~ 不过那个可能也得1-2天才能过判定。 你还是稍微等等吧~
  17. 西北老汉打死你哦,名字都叫不对的【笑】 多水水很快就新手上路了,就能到处去回复了~
  18. 是指这个。 而且指的是x_bar之和是趋于正态分布的。 所以说啦,n这个字母用太多次就会引起误会的w 你可以这么理解,和一次的样本量越来越大相关的,是大数定理;和抽取次数越来越多相关的,是中心极限定理。
  19. 就是说,你搞错了中心极限定理的定义。 中心极限定理说的就是n个独立同分布的随机变量之和服从正态分布... 所以,你说的n,和我说的这个n不是同一个n~【笑】 你说的n是样本容量,我说的n是抽样次数。 而中心极限定理的n,指的就是抽样次数... ——当然,有可能你认为的x_bar的含义和我认为的x_bar的含义也不一样【笑】
  20. 暂时不可以,原因是流量不够,万分抱歉。
  21. 马尔可夫不等式规定均值资源占用上限 切比雪夫不等式规定方差资源占用上限 大数定理,指样本量摧毁标准误差。 中心极限定理,指抽样次数抹平样本均值分布差别。 中心极限定理表明,所研究的随机变量如果是有大量独立的而且均匀的随机变量相加而成,那么它的分布将近似于正态分布。 所以其实这四条想导出的结果很简单,就是: “如果你样本足够大,抽样次数足够多,就可以用正态分布近似完美的模拟一切(大量独立的而且均匀的随机变量相加而成)分布。” 这也是很多应用统计分析的理论基础。 有一说一,“一枚骰子(sample size=1),当采样次数无限的时候x_bar的分布”还真不是uniform distribution。 你想想n=1的时候的x_bar,和n=2的时候的x_bar就知道了。 是求和啊,求和~~~ 求和不是纵向叠加...
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