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智器械（民眾號：zhidxcom）,編譯 | 溫淑,編輯 | Panken,智器械1月11日新聞，據報道，普林斯頓大學研究職員舉行了一項大規模協作研究，試圖用机械學習算法對人生軌跡舉行展望。,效果显示，模子的展望與現實相差較大。研究職員稱人生軌跡的可展望性極低。,現在這項研究已經揭曉在《美國國家科學院院刊（Proceedings of the National Academy of Sciences）》上，論文問題為《通過科學的大規模互助來丈量生涯效果的可展望性（Measuring the predictability of life outcomes with a scientific mass collaboration）》,論文鏈接：,https://www.pnas.org/content/early/2020/03/24/1915006117,一、靈感來自維基百科，用“配合義務方式”研究,據普林斯頓大學社會學教授兼信息手藝政策中央暫且主任馬特·薩爾加尼科（Matt Salganik）先容，這個項目的靈感來自於維基百科。,維基百科是一個開放式協同的百科網站，確立於2001年，是天下上最早一批大規模互助項目之一。,馬特以為這種大規模互助的方式也可以用於研究社會問題。為此，他與普林斯頓大學威廉·托德（William S·Tod）社會學和公共事務教授薩拉·姆克拉納漢（Sara McLanahan）、普林斯頓大學社會學研究生伊恩·倫德伯格（Ian Lundberg）和亞歷克斯·金德爾（Alex Kindel）互助，提議了這個項目，劃定用配合義務方式舉行研究。,據悉，這種研究方式常用於机械學習，但很少用在社會科學中。研究歷程中，組織者先設計一項展望義務，然後招募大量差異類型的研究職員，提供應他們完全相同的數據。研究職員基於這些數據來確立展望模子。,項目介入者可以自由選用任何手藝來剖析數據、完成展望。同時，被展望事宜的真真相形由組織者掌握，不向研究者公然。,配合義務方式有幾個優點：,首先，它能夠對可展望性舉行可靠的估量。也就是說，若是實驗效果显示可展望性凌駕預期，研究職員不必由於對太過擬合或研究職員自由度的擔憂而把這個效果拋棄。相反，若是效果显示可展望性低於預期，也不能由於特定研究職員或研究方式的局限性而對這個效果不予思量。,另外，配合義務方式能夠實現差異研究方式和理論之間的橫向對照。,二、“懦弱家庭研究”，跨學科招募大量研究者,普林斯頓大學牽頭的這個項目旨在研究人生軌跡的可展望性。研究職員將其命名為“懦弱家庭和兒童福利研究”（the Fragile Families and Child Wellbeing Study），簡稱為懦弱家庭研究。研究工具是1998到2000年間美國大都會的未婚生子家庭及非婚生子女。,1、數據泉源,為了舉行社會學研究，懦弱家庭研究舉行了耐久而麋集的數據網絡流動。,在鎖定要研究的非婚生子女家庭后，研究職員分6次網絡數據，劃分是在兒童出生、1歲、3歲、5歲、9歲和15歲時。每次的數據網絡包羅差異方面的信息。,隨着時間推移，數據網絡涵蓋的方面不停增多。例如，在兒童1歲時，數據僅包羅對母親或父親的訪談；等到孩子9歲時，就要增添對孩子的先生及孩子本人的訪談。,網絡的數據最多由10個部門組成，每個部門有一個特定的主題。,例如，第一次網絡數據時（孩子出生時），對孩子母親的訪談包羅以下主題：兒童康健與生長、怙恃之間的關係、父親的情形、婚姻態度、與遠親的關係、環境因素與政府項目、康健與康健行為、人口特徵、教育與就業、收入水平。,在第五次網絡數據時（孩子9歲時），訪談則涉及以下主題：怙恃監視與關係、怙恃管教、兄弟姐妹關係、一樣平常生涯、學校、早期犯罪、義務完成與行為、康健與平安。,除了上述觀察，研究職員還在孩子3歲、5歲、9歲時到孩子家裡舉行了實地評估，評估內容包羅心理測試、生物丈量（身高、體重等）及對鄰人和家庭的考察等。,通過手段，免費八字算命精批(關於生辰八字算命)
研究團隊掌握了翔實的數據。,2、職員招募,要知足配合義務方式的要求，除了積累數據外，還要有大量研究者介入。,組織者接納了聯繫同事、與希望學生介入的西席互助、接見大學和課程等方式招募介入者。,最終，457位來自差異領域、差異職業階段的研究職員投遞了申請，並在之後組成團隊介入研究。由於來自差異領域，許多團隊使用的机械學習方式並不局限於社會學領域。,研究竣事後，組織者收到了160個有用效果。,3、展望歷程,在項目舉行歷程中，組織者將網絡的前5次數據製作成一個靠山數據集提供應研究職員。憑證論文，靠山數據集涵蓋了4242個家庭、每個家庭有12942個變量。為了珍愛隱私，組織者清掃了遺傳和地理信息。,第六次網絡的數據中，6項作為培訓數據被提供，剩餘的則用作展望的主題。,研究最先後，各組研究職員接納差異方式，基於靠山數據和培訓數據確立模子，對孩子的人生軌跡舉行展望。,三、展望效果出人意料，與現實相差較大,組織者對比了研究工具的現真相形與各界研究職員提供的展望效果。出人意料的是，在160份講述中，與現實最靠近的展望效果也並禁絕確。,論文中寫道：“懦弱家庭包羅了數以千計的變量，網絡這些數據是為了輔助科學家領會這些家庭的生涯，研究職員無法對他們未知的數據做出準確的展望。”,組織者還注重到只管研究團隊接納了差其餘方式來搭建展望模子，但最後的展望效果是十分相似的。即即是差異最大的展望效果之間，差異之處也少於最靠近現實的展望與現真相形之間的。換句話說，差異研究團隊之間相互展望的準確率會更高。,另外，有一些項目（好比某個孩子的GPA分數）被所有團隊準確展望了，但也有一些項目的展望效果普遍禁絕確。這說明誤差與被展望家庭的相關性更高，而與接納的展望手藝關係甚微。,結語：人生軌跡無法展望，手藝應用要鄭重,對於研究的效果，懦弱家庭研究的組織者之一馬特·薩爾加尼科說：“這些效果向我們解釋，机械學習並不神奇，在生命歷程方面，顯然另有其他因素在起作用。”,另一位組織者麥克拉納漢也示意“效果令人大開眼界”，“要麼運氣在人們生涯中飾演着主要的角色，要麼社會科學家的理論遺漏了一些主要的變量，現在下結論還為時過早。”她說道。,無論若何，這項研究都說明晰至少在現在，人生無法被準確展望，机械學習算法也不應被神化。,此外，論文的112位配互助者還指出，由於人生軌跡的可展望性並不高，社會學家和數據科學家應當鄭重使用展望模子，尤其是在刑事司法系統和社會項目中。,文章泉源：Princeton University，Proceedings of the National Academy of Sciences,易經是算命的嗎(千萬不要再隨便算命了)
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