有人说“星座对自己的运势预测和性格描述很准”。请谈读你的看法。 “星座热”的社会学解读

本文介绍了巴纳姆效应,也称福勒效应或星相效应,这是一种心理学现象,表明人们倾向于认为模糊笼统的描述符合自己的特点。文章通过一项实验说明了这一效应,并探讨了它如何应用于星座预测和个人性格描述。

巴纳姆效应

 

又称福勒效应,又称星相效应,是1948年由心理学家伯特伦·福勒通过试验证明的心理学现象。他给自己的学生做完一套人格测试题后,分发给学生告诉他是报告是“独一无二”的。其实每一份内容都一样的性格分析报告,他让学生以05分对报告的准确度进行打分,最终平均分为4.26分。

 

分析报告的全文内容如下:

 

“你希望他人能喜欢并仰慕你。你倾向于对自己要求严格。你还有很多潜力尚未开发。虽然你的性格中有些缺陷,但你整体上可以想办法克服。你在与异性相处时遇到过困难和难题。在外人看来你显得自律稳重,但实际上内心却缺少安全感。有时你对自己的决定有过严重疑虑。你更喜欢自由与转变,在受到限制和桎梏时会感到不悦。你以独立思考能力为傲,在没有满意证据之前不会轻易接受别人的观点。你认为过于坦诚地向他人吐露心声是不明智的。有时你很外向、和蔼、容易相处,但有时你很内向、矜持、充满警惕。你的部分愿望不太实际。你人生中的主要目标是为了追求稳定。”

 

噢,我的老伙计!是不是觉得说的就是你?我想手机屏幕前的大多数朋友都觉得这些描述很像自己觉得准哭了吧?但这不是因为写的人神机妙算,而是因为这篇报告的笼统模糊,大部分描述都适用于大部分正常人。和前文中提到的“可证伪性”相对应,正是由于模糊描述的涵盖面极广、具备坚不可摧的“不可证伪性”,才会让人们找不到对立证据反驳而乖乖对号入座。这个实验的解释为:人们容易相信一种笼统、模糊、空洞的人格描述符合自己的真实情况。

 

“所有科学命题都要有可证伪性,不可能为伪的理论不能成为科学理论”,这是著名科学哲学家卡尔·波普尔的著作《猜想与反驳》中提出的概念。正因为一些由“星座学”产生的预测和描述太过宽泛模糊,以至于现实中出现的任何结果都能被认为符合这个预测。笔者随手搜索了处女座今年的运程:“学业方面,一向努力的处女座会没有压力,但如果还没做好规划,走一步看一步的话,上半年将会比较难熬。”处女座的朋友乍一看这句预测会不由点头,但不难看出这句话实则适用于任何智力正常、学业在身的同学,根本不可能被推翻,没有被证伪的可能性,所以星座预测有让人相信的神奇魔力。

 

我们为什么会相信星座?

 

笔者又随意搜了一篇网站上天秤座对爱情的态度,结果是这样:摩羯双子天蝎天枰都是专一的。人的共性和个性都是多面的,并且共性出乎你意料地多于个性。所以每一个星座的描述都有重合之处,都有自己人格的投射。

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案,专为软件工程计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务,结合Vue.js前端框架,实现了完整的权限控制管理功能,适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架,提供高性能的HTTP服务;使用GORM作为ORM框架,简化数据库操作;集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发,提供现代化的用户界面交互体验。系统采用分层架构模块化设计,确保代码的可维护性可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查状态管理;角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限;权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制;菜单管理模块动态生成前端导航菜单;操作日志模块记录系统关键操作,便于审计追踪。 技术栈方面,后端使用Go语言开发,结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架;前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术;数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库;采用RESTful API设计规范,确保前后端通信的标化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式,提升代码质量可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目,它提供了完整的源码论文文档,帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范,代码结构清晰,注释完整,非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了克里金(Kriging)模型与多目标遗传算法(NSGA-II)相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合。通过构建克里金代理模型近似复杂的目标函数,有效降低了计算成本,并利用NSGA-II算法进行多目标优化,实现了在多个相互冲突的目标之间寻找帕累托最优解。文中详细阐述了克里金模型的构建过程、超参数估计方法以及与NSGA-II算法的集成方式,最后通过Matlab代码实现该方法,并应用于实际案例中验证其有效性。; 适合人群:具备一定数学建模优化理论基础,熟悉Matlab编程,从事工程优化、数据分析或相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①解决高维、非线性、计算代价高昂的多目标优化问题;②在缺乏显式函数表达式的仿真或实验系统中,利用代理模型加速优化进程;③获取最优性能指标(因变量)的同时确定对应的最佳设计参数(自变量组合)。; 阅建议:建议者结合文中提供的Matlab代码,深入理解克里金模型的构造与交叉验证方法,掌握NSGA-II算法的关键操作,如非支配排序拥挤距离计算,并通过实际案例调试程序,加深对代理模型辅助优化流程的整体把握。
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