forcode论文：《不确定性与后现代主义》

forcode：这是forcode的另一篇作业，翻译《后现代主义》的附加评论，属于应付式的完成作业，昨天刚写完统计论文，今天花了一个下午，翻看了一下翻译的内容，赶出了这样一篇两千多字的评论，算是交差吧，别太当真，真的没考虑什么逻辑：

不确定性与后现代主义

——"后现代主义"评论

吴锋

 

Milner认为，"后现代主义首先定义为一系列文学上和文化上的运动……我们的世界现在已成为了一个后现代性的世界。在人类活动的所有领域中——艺术、文学、哲学和社会科学——这样一个世界的经历引出了作为一种文化回应的后现代主义"。

从后现代主义诞生的时间来看，诞生于20世纪60 年代的后现代主义恰好紧跟在贝尔所论述的20世纪50年代后期美国转变成为"后工业社会"之后，的确，在后现代主义的思潮涌现之前，西方社会发生了实质性的转变：

1、             无线电广播技术的发展使得大众传媒进一步发展，精英与大众之间的界限进一步打破；

2、             女权运动的高涨，女性走出家门参加社会活动，也进一步模糊了男性与女性的界限；

3、             黑人权利法案的通过和黑人人权运动的兴起使得黑人与百人之间的隔离逐渐被打破；

4、             二战之后，社会主义的发展使得资本主义国家内部向福利国家转变，社会财富的增长使得工人阶级普遍生活富裕，劳资矛盾越来越淡化，而知识经济的发展也使得社会流动性更强，阶级之间的边界日趋模糊和不稳定；

5、             二战之后民族解放运动也使得殖民地与宗主国之间的二元对立被打破，尽管仍然存在两个超级大国的对抗，但整个世界政治朝向多元的方向发展；

6、             而量子力学和测不准原理以及相对论的逐渐普及，二战中原子弹的爆发显示的巨大威力进一步证明了这些理论的正确性，而正是这些理论使得人们传统思维中对于时间、空间、物质与能量、确定性的信任都丧失了；

7、             而工业化所带来的贫富分化、环境污染、世界大战等社会问题也使得"现代性"的缺陷充分暴露，启蒙时期给人们以希望的"理性"也逐渐遭受到前所未有的质疑……

总之，整个西方向着"后工业社会"转型，作为文化和思想界对这种社会现实的反应，后现代主义出现了。后现代主义最初是以文学的形式出现，进而发展成一种文化思潮，但后现代主义从一诞生，就是一种破坏性的力量，具有反理性的本质。

二战之后西方社会的种种变化，让人们感到"这一世界的所有的分类和差异正在消失"，而现代性所赖以存在的土壤——"理性"，其最基本的思维方式就是分析，分析的基本方法就是对研究对象进行分类，分类法是最早在十八世纪被植物学、动物学等自然科学采用的研究方法，导致了达尔文"物种进化论"假说的提出，分类是人类认识世界的第一步，整个西方基于"理性"建立的科学体系，都取决于一个确定的"分类"，随着二战之后，西方社会种种基本的"分类和差异"——精英 /大众、男性/女性、白人/黑人、资本家 /工人、宗主国/殖民地、时间/空间、物质/ 能量——的边界变得模糊和不确定，于是在思想界，人们自然而然地从对社会分类体系的不信任外推到对整个世界分类体系的不信任：

"伴随着差异与区别的消解，这个进程坚定的向前推进。片断性取代了总体性以及完整性。模糊性取代了清晰性的主导地位。旧有的确定性不复存在，留给我们的是不确定性，暂时性，条件性。甚至我们曾经珍视的二元对立，即思想与语言、自然与文化、理智与情感，理论与实践，黑与白，男人和女人之间的等级对立，也都被否定了。在曾经差别界限分明以及逻辑严谨的地方，遍布着反讽、诙谐的模仿、混合以及幽默。"

然而，后现代主义的确过于激进了，对确定性的彻底否定使得后现代主义无法自圆其说，既然不存在二元对立，那么现代主义与后现代主义之间的二元对立是否存在？既然不存在作者的权威，那么后现代主义者如何保证他们的文本是值得尊敬的？如果不存在普遍的真理，那么如何证明后现代主义自身否定现代性的种种观点就是真理？如果我们面临的是一个完全不确定的世界，我们甚至无法再多生存一秒钟，更不要说进行逻辑连贯的思考和行动了，后现代主义夸大了这个世界的不确定性，整个世界包括西方社会传统的分类框架的确发生了深刻的变化，但确定性和分类体系仍然存在，在一定程度上，具有普遍意义的真理也是存在的。

后现代主义尽管偏激，却仍然有助于我们反思一些深层次的科学基础，有时候，这些反思深刻到了哲学层面，这体现了库恩所说的科学革命阶段对基本方法论的重新检查，有助于为下一轮的科学革命提供思想支持，但后现代主义反理性的本质使得它缺少建设性，这注定了后现代主义无法取代现代性成为人类思想领域的主导力量。但后现代主义所反映出的人类社会多元化发展趋势是无法逆转的：

（1）             随着对真理怀疑论调的流传，意识形态势力想要把自己打扮成真理代言人越来越力不从心，随着参与知识创造的劳动力占全人类比例越来越高，知识更新速度也越来越快，真理生产的速度也越来越快，真理的多元化是不可逆转的；

（2）             而教育的普及和新技术的发展使得每一个人都有机会成为作者，这也永久性打破了作者对读者的颐指气使的权威，从此以后，作者不可能再恢复曾经有过的威严；

（3）             而流行文化和大众文化的进一步发展，超级偶像的号召力越来越小，相反，在各个专门领域涌现出来的小偶像越来越多，他们加在一起占据了"大众文化"领域越来越大的市场份额，我们再也无法回到超级偶像一呼万应的"一神教"时代；

（4）             全球化的发展，全球经济一体化使得人类比从前更加紧密地结合为一个整体，跨国跨文化跨种族婚姻将日渐普遍，人种之间、文化之间、国家之间的差异随之将逐渐模糊；

（5）             知识经济的发展使得生产力越来越不取决于体力而取决于智力，这越来越有利于女性的劳动参与，男女之间的经济地位越来越平等，两性其他方面的差异和对抗也将逐渐弥合；

（6）             新一波"用户创造内容"的网络技术、数码技术的发展，使得每一个人都成为了文字、照片、视频的作者，精英的生产更加迅速，而产生精英的领域也无限扩大，一个领域的大众可能就是另一个领域的专家，二者之间的对立越来越少。

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forcode论文：政治身份对中国人婚姻行为的影响

forcode：这是forcode暑期课程的论文：香港科技大学社会科学部吴晓刚老师讲授的《应用社会统计方法》（stata）。吴晓刚老师说了，这篇论文不要求做什么文献综述，主要是让我们练习下学到的统计方法，这个暑期我主要选修的课程就是这一门，基本上stata入门了，也见识了各种多元统计方法用stata实现的命令，虽然还不是很熟练，但是也算开阔了视野，统计方法这东西只要自己用上一遍，就比较熟悉了，我6月份用logistic做了一个老年人自我价值感的研究，对logistic回归有了熟悉感，这次是用刚学会的"事件史分析"做了下面这个研究，对事件史分析也不再陌生了，还是很有收获的。以后不论用这些方法来研究其他别的什么问题，都有自信了。我现在每写完一篇论文，全部都在" 奇想录"和"社会学博客"发表，hoho：

政治身份对中国人婚姻行为的影响

吴锋

 

【摘  要】本研究通过对5612个案例的事件史分析，验证了一个符合人们直觉和常识的假设：改革开放使得政治身份对于择偶成功的影响越来越小。本文还发现了一个有趣的现象：改革之后，父母的党员身份对于男性择偶反而成为一种劣势。并提出了一个待验证的解释性假说。

【关键词】结婚年龄、事件史分析、cox 比例风险模型、政治身份、择偶优势

 

1、 前言：

1949年之后的中国，在一定程度上是一个按照政治身份分层的社会，国家建立了一整套基于政治身份的社会制度，"身份"决定了一个人在这个社会中的位置、资源的获得以及可预期的种种利益，因此，"政治身份"在很大程度上影响着中国人的婚姻行为。然而， 1978年之后的市场经济改革，使得经济因素的作用越来越重要，而政治身份的影响力日渐式微，人们在择偶中的政治考量也越来越少。

 

2、 研究假设：

本研究通过对比党员身份对于改革前后结婚的中国人婚姻行为影响的差异，试图验证这样的假设：1978 年改革开放以后，政治身份（包括本人的党员身份和父母的党员身份）在中国人择偶行为中的重要性减小了。

 

3、 数据和研究方法：

本研究使用的数据来自1996年加州大学洛杉矶分校 (UCLA)调查的"当代中国生活史与社会变迁"（Life Histories and Social Change in Contemporary China, 1996 ）项目 [1]，共有案例 6090个，经过筛选，删除在婚后才入党的案例410个（因为本研究考察党员身份对婚姻行为的影响，因此，在婚后才入党的案例排除在本研究之外），删除父亲党员身份未知的 52个案例和母亲党员身份未知的9 个案例，删除入党年份未知的7个案例，剩下案例5612 个。变量"父母是否党员"是根据父亲和母亲的党员身份生成的一个新变量，父亲和母亲至少有一人为党员的编码为1，其他编码为0 。另外，根据结婚年份生成一个新变量"是否78年以后结婚"。各变量具体情况如表一所示：

表1 ：各变量的特征和描述（N=5612)
变量	平均数	标准差	描述
是否结婚	0.898	0.303	0为未婚（参照组）， 1为结婚
是否党员	0.053	0.224	0为非党员（参照组）， 1为党员
父母是否党员	0.171	0.376	1为父母至少一人为党员， 0为参照组
性别	0.510	0.500	0为女性（参照组）， 1为男性
受教育年数	5.149	2.286	最小值为1 ，最大值为13
是否78 年以后结婚	0.515	0.500	1为78 年以后结婚，0为78 年以前结婚

本研究使用COX比例风险模型进行"事件史分析"，因变量为"结婚的概率"，自变量为"调查对象的党员身份"、"调查对象父母的党员身份"，控制变量为调查对象的性别、受教育年数。

 

 

4、 描述分析：

4.1  党员与非党员在各个年龄段的结婚概率情况：

图1显示，党员与非党员在不同年龄段的结婚概率存在非常明显的差异：（ 1）非党员在各个年龄段均面临着结婚"风险"，在28 岁左右，结婚概率达到最大值。（2）约23 岁之前，党员的结婚概率低于非党员，而在23岁之后，党员的结婚概率超过了非党员的结婚概率，并在30 岁左右达到最高峰。（3）30 岁之前，党员结婚概率随着年龄增长迅速上升，而非党员的结婚概率在达到高峰前增长缓慢，这显示了党员身份对中国人婚姻行为的巨大影响。

4.2  78年前后，党员与非党员在各年龄段的结婚概率：

从图 2可以很明显地看出，1978年以前的中国，党员与非党员在各个年龄段的结婚概率有显著差异，约 23岁以后，党员的结婚概率远远超过了非党员，这意味着，在婚姻市场上，党员相对于非党员具备绝对的优势。

图3显示，相比 1978年之前党员与非党员在各个年龄段结婚概率的差异，1978年以后，二者的差异已经大大减小了，对比 1978年前后两图，可以发现如下的现象：（1） 1978年之后，党员与非党员结婚概率-年龄曲线的第一个交点从 1978年之前的23岁左右向右变动为 25岁左右，这可能与国家计划生育政策的实施，党员带头晚婚有关；（2） 1978年之后，非党员在各个年龄段的结婚概率均有大幅度的提升，其峰值从1978年之前的 0.15上升到0.25左右；而党员结婚概率的峰值也从 0.45左右下降到0.35左右；这样一升一降，缩小了党员与非党员结婚概率峰值的差异，但党员在婚姻市场上仍然占优势。（ 3）一个有趣的现象是78年之后，非党员中仍然有少数人是在 18岁之前甚至更小的年龄结婚的，这导致非党员在20 岁之前的结婚概率不为零；另一个有趣的现象是非党员结婚的概率在35岁之后依然保持着非常高的值，并且持续到45 岁左右。

 

4.3  78 年前后结婚的人中，男性党员与非党员在各年龄段的结婚概率：

对比图 4和图5可以发现，改革（78 年）前后，男性党员与非党员的结婚概率差异发生了重大变化：改革之前，男性党员的结婚概率峰值远远高于非党员，显示党员在婚姻市场上占据明显优势；而改革之后，男性党员的结婚概率在各个年龄段均小于非党员，男性党员在婚姻市场上反而处于劣势。这是一个反差非常巨大的现象，通过控制父母的党员身份，我们可以进一步看到，这种戏剧性的变化主要是因为父母的党员身份对于当事人结婚概率的影响在改革前后的变化导致的：

对比图 6和图7，再对比图8 和图9，可以发现：在改革前后，男性党员身份对于结婚概率影响的变化，主要是由于父母中至少一人为党员的男性中，党员与非党员结婚概率的相对变化引起的，也就是说，在改革之后，父母的党员身份对于男性党员择偶反而是一种劣势。 一种可能的解释是：改革之后，个人能力和标志能力的学历、职业等因素对于择偶更加重要；在男性党员中，父母为党员的男性党员，其党员身份的更可能是通过父母的政治资本而获得；而父母为非党员的男性党员，其党员身份更可能是通过自身的能力和标志能力的学历、职业等因素获得，而这些导致其获得党员身份的因素，同样也有利于其在婚姻市场上的成功，因此，父母的党员身份反而成为男性党员在婚姻市场上的一种劣势。

 

4.4  78年前后结婚的人中，女性党员与非党员在各年龄段的结婚概率：

图 10和图11显示，改革之后，女性非党员的结婚概率则比改革之前有了明显提高，说明党员身份对于女性择偶的重要性有所削弱；而女性党员的结婚概率峰值仍然远远高于女性非党员，显示了党员身份对于女性择偶仍然具有重要性。相对于男性党员与非党员结婚概率的差异在改革前后戏剧性的变化，女性党员身份对其婚姻行为的影响变化比较小。

 

5  模型分析：

表2 ：党员身份对结婚概率影响的Cox比例风险模型分析结果
	模型1		模型2		模型3		模型4		模型5
	Coef	HR值	Coef	HR值	Coef	HR值	Coef	HR值	Coef	HR值
是否党员  （党员=1）	-0.135**	0.874	0.025	1.025	-0.330***	0.719	0.374***	1.454	-0.213**	0.808
父母是否党员  （党员=1）	-0.105***	0.901	-0.420***	0.657	-0.021	0.979	-0.403***	0.668	0.081	1.084
性别       （男=1）	0.569***	1.767	0.668***	1.950	0.455***	1.577	0.454***	1.575	0.383***	1.467
受教育年数  （1-13年）	-0.076***	0.927	-0.116***	0.890	-0.031***	0.969	-0.039***	0.962	0.027**	1.027
LR chi2	622.13		496.76		196.46		69.14		81.21
Df	4		4		4		4		4
N（案例数）	5612		2721		2891		1801		1903
说明	所有样本		将分析对象限定为78 年之前结婚的人		将分析对象限定为78 年之后结婚的人		将分析对象限定为78 年之前结婚，且结婚年龄大于22岁的人		将分析对象限定为78 年之后结婚，且结婚年龄大于22岁的人

注：

1、*** ：p<0.01；** ：p<0.05；*： p<0.1；

2、模型中的HR 值为Cox模型的Haz Ratio 值；

3、五个模型的区别见表2 相应的说明文字。

5.1    本人党员身份对结婚概率的影响：

模型1中，本人党员身份对结婚概率的影响是负向的，且统计显著（ p<0.05）；模型2 显示，改革之前结婚的人中，党员身份对于结婚概率的影响是正向的，但这种影响并不显著；模型4将分析对象限定为结婚年龄大于22 岁的人 [1]，这样，本人党员身份的影响系数变得非常显著，并且其值非常大，对于 78年以前结婚且22岁之后结婚的人中，党员比非党员结婚的概率高 45.4%。由此可见，改革之前，在法定结婚年龄内，党员相比非党员在择偶市场上具有明显优势。

模型3显示，改革之后，党员的结婚概率反而更小，并且统计显著（ p<0.01）；模型5 将分析对象限定为结婚年龄大于22岁的人，该系数变化不大，依然显著。这说明，改革之后，本人的党员党员身份并不能带来择偶优势。

 

5.2    父母党员身份对结婚概率的影响：

在五个模型中，模型1、 2、4中该系数是统计显著的，并且系数为负值，这意味着，改革之前，父母是党员的人结婚概率反而更低，这与图 6和图8显示的情况不一致，这种结果也与常识存在矛盾，一般认为，父母为党员应该是一个择偶优势。通过控制结婚年份（结婚年份在 49年以后且在78年以前的案例，），得到了一个新的模型（本文未列出，为了方便称之为模型 6，相对于模型4，该模型排除了 49年以前结婚的案例），在该模型中，Haz Ratio 为1.254，且统计显著（p<0.1 ），这意味着，49年到78 年结婚的人中，父母为党员的人比父母为非党员的人，结婚概率要高25.4%。这与我们的常识保持了一致。

在模型3和模型 5中，该系数均不显著。这意味着，改革之后，父母的党员身份对于择偶没有显著帮助。

 

5.3    控制变量对结婚概率的影响：

在所有模型中，男性的结婚概率都显著高于女性的结婚概率，78 年之前结婚的人中，男性比女性的结婚概率高95%，将近一倍；78 年之后结婚的人中，男性比女性的结婚概率高57.7%，即改革之后，男女的结婚概率差异有了显著减小，但是男性在婚姻市场上仍然占据明显优势。

78年之前结婚且结婚年龄超过22 岁的人中，男性比女性的结婚概率高57.5%，将近一倍； 78年之后结婚且结婚年龄超过22岁的人中，男性比女性的结婚概率高 46.7%，可见改革之后，男女的结婚概率差异在法定结婚年龄人群中有了显著减小，但是年龄超过22岁的男性在婚姻市场上仍然占据明显优势。

受教育年数对结婚概率的影响主要与年龄有关，因为教育一般会推迟结婚年龄，因此，虽然在没有控制结婚年龄的模型1 、2、3中，受教育年数对结婚概率的影响是负值（主要是结婚较早的人群中受教育年数较少导致的），但模型 4和模型5控制了结婚年龄大于 22岁之后，改革前后该变量的影响差异得以突显出来：22 岁以上的人群在改革之后，受教育年数每增加一年，结婚概率增加2.7%。如果将分析对象限定为25 岁以上结婚的人群，改革之后，受教育年数每增加一年，结婚概率就增加7.3%，并且统计显著（p<0.01 ）；而改革之前，教育的系数是不显著的。这说明改革使得教育成为一种择偶优势。

 

6、 讨论：

本研究通过对5612个案例的事件史分析，验证了一个符合人们直觉和常识的假设：改革开放使得政治身份对于择偶成功的影响越来越小。另外，本文发现了一个有趣的现象：改革之后，父母的政治身份（父母至少一人为党员）对于男性择偶反而成为一种劣势。并提出了一个解释性的假说：父母为非党员的党员，其党员身份更有可能是凭借其自身的能力、教育和职业等因素获得的，而这些导致其获得党员身份的因素也是一种择偶优势因素，有助于其在婚姻市场上的成功。对该假说的验证，有待进一步的研究。对该假说的验证，需要控制男性结婚前的职业、能力和教育等因素，而 UCLA1996年的"当代中国生活史与社会变迁"（Life Histories and Social Change in Contemporary China, 1996 ）调查的数据仅仅提供了研究对象当前的职业信息，而没有研究对象结婚前的职业信息，而控制了受教育程度之后，每一个分类中的党员人数过少，使得该数据库中的"教育"这个变量也无法有效使用，因此，利用该数据无法完整地检验该假说。

 
【参考文献】

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[1] 国家法律规定，男性最低结婚年龄为22岁，女性为20 岁，而78年之后，国家施行计划生育政策，鼓励晚婚晚育，党员尤其带头晚婚，这使得22岁之前结婚的人中，党员人数非常少，为了简化问题，本研究排除所有 22岁以下结婚的人，以方便对比党员与非党员的不同结婚概率。

[1] 更多信息见该网址：http://www.sscnet.ucla.edu/issr/da/lhsccs/chinaweb.html

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forcode奇想：未来的智能广告（基于统计模型能够与用户互动学习的广告系统）

forcode刚才写了那篇：

forcode奇想：用"事件史分析"来研究网络用户广告点击行为的设想

http://www.inblogs.net/forcode/2007/08/forcode_13.html
我立刻意识到，广告可以做得更加智能更加聪明，现在所谓的google的关键词匹配广告，其实还是非常原始的广告投放机制，如果能够加入统计模型，基于模型能够自我学习的广告系统将投放更加符合用户需要的信息，这几乎就是一个智能机器人了，能够随时观测用户的需要，追踪用户的眼睛凝视的位置、鼠标的位置来猜测用户正在阅读的内容，结合用户以往的搜索习惯和兴趣，及时与用户互动，反馈给用户正需要的信息。
这样一个智能机器人，能够实时搜集用户行为数据加以综合归纳，并且结合用户以往行为数据和背景数据，输入到建立好统计模型中，计算出用户需要的信息分类，并且呈现给用户。如果再高级一点，甚至可以基于模型的基本原理，自动选择使用何种模型，并且可以设计新模型（这就几乎是具备创造性了）。
对于新浪新闻首页这样同时在线人数可能超过一万人的网页，智能模型可以搜集这一万个用户从进入该页面到离开过程中的所有信息，并且统计计算出前面一个小时内离开该网页的用户的行为特征以及这些特征与用户背景以及用户以往行为之间的关联，并且可以最终锁定一些关键词或者信息链接，出现在推荐框内。由于这个模型的输入是实时更新的，因此它对于用户行为的归纳也是实时更新的，所以它推荐的结果是不断变化的，对于用户同一个行为，在不同时刻会给出不同的推荐。这些推荐一定是综合考虑了用户的种种以往特征和行为而作出的。
比如，一个网页内容主要是关于笔记本的，于是adsense给出了大量笔记本的广告，联想笔记本、惠普笔记本、华硕笔记本等等，然后模型基于摄像头搜集的用户眼球图像分析发现用户在联想笔记本的广告上停留的时间更久，于是将用户视野边缘的非联想笔记本广告调整为联想笔记本的其他型号、配置和价格信息，当摄像头或者鼠标跟踪发现用户对8000元以下的广告的凝视时间更久，就将广告刷新为8000元以下的机型，并且自动将购买量最多的机型排在前面，并且减少了广告的条目，增加了每个广告条目的内容，比如配置信息，当再发现用户对具有DVD刻录机的机型更有兴趣，就将所有广告刷新为只带DVD刻录机的机型，如果此时模型统计出用户对惠普笔记本的点击率在过去一个小时内突然增长，模型还将给出惠普也带有dvd刻录机的广告，并且，还会考虑到用户的地域、年龄、性别等因素来统计出更加精细的模型，给出更加具体的推荐，模型的推荐未必是与用户阅读的内容关键词匹配，而是结合用户的特征和行为信息给出此时此刻用户有可能最需要的信息，这些信息有时候未必是广告，可能就是非常实用的一条信息（比如用户对该机型的评论），这样，智能模型与用户不断反馈，给出更加符合用户需要的广告信息。
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forcode奇想：用“事件史分析”来研究网络用户广告点击行为的设想

因为forcode正在用事件史分析的方法来研究影响中国人结婚的因素和各个年龄点不同人群结婚概率，所以对事件史有了更加深刻的体会，刚才在查看网站访问统计的时候，突然想到对于网络用户也可以用类似的方法来研究，而且，由于网络上一切用户行为实际上都可以被追踪和记录，所以，网络公司往往保存了大量用户行为数据，这就为用统计方法来研究用户行为提供了数据基础，forcode的设想如下：
假设一个网络公司的数据库有非常完备的用户行为数据，至少有如下变量：
1、用户进入某网页的时间；
2、用户离开某网页的时间；
3、用户的年龄；
4、用户的性别；
5、用户的地域；
6、用户的机器特征（浏览器、操作系统、分辨率等）；
7、是否新访客；
8、广告的位置（比如位于顶端还是sidebar还是正文中）；
9、广告的类型（图片、文字、链接还是其他）；
10、广告的颜色设置（比如是否与背景融合等）；
11、用户点击广告的时间；
12、文章的类型；
13、文章的访问量；
14、是否原创文章；
15、文章的吸引力；
……
然后，可以计算出用户在该网页停留的时间，以及用户点击广告的时间（时刻），于是就可以做一个事件史的分析，可以计算出用户在访问某个特定网页的不同时刻点击广告的概率，也可以用同样方法计算出用户在不同时刻离开该网页的概率，以及用户跳转到同一网站其他页面的概率，以及是哪些因素影响了用户的这些行为。
如果我能够去某个网络公司从事数据分析，就可以得到一些非常有商业价值的研究结论，对于网络用户行为就可以有更加好的了解。甚至就可以预测每一个特定用户点击广告的概率，再结合google之类公司保存的用户个性化材料，就可以更好投放更有可能被用户点击的广告，总之，统计方法对于研究人类行为非常有帮助，而网络公司有史以来第一次提供了如此全面的人类行为数据，不需要花费大量金钱去调查，就可以得到这些信息，传统的社会研究数据真的太有限了，网络公司一定是做社会研究的好去处。
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