情绪栖息地（2）

爱好美剧的朋友们肯定对以下的警告十分熟悉：“ 你有权保持沉默，但你所说的每一句话都可以在法庭上作为指控你的不利证据...”。一般影片中警察一边给嫌疑人上手铐，一边要喋喋不休的在耳边宣布这条“米兰达警告（Miranda Warning）”。美国的宪法（和大多数海洋法系）给予犯罪嫌疑人“不被强迫自证其罪的权利”。

在读一些大数据论文的时候，常常就莫名想起这条警告。因为在论文的讨论部分，甚至在介绍部分，许多作者就防御性地写到：“我们承认我们采用的海量（车迹/手机/移动/刷卡/照片/twitter...）数据存在一定的大数据固有偏性，但由于数据量巨大，还是很有现实代表性。退一步讲，我们的仅仅对我们的数据负责，但同时结论给真实世界问题提供了重要的参考”。这其实就是在说，“审稿人女士/先生，你我都知道你如果问起大数据的偏性，我后面所有的结论都会打个问号。这让我们彼此都尴尬，这明明是大数据的原罪，这个问题上你可不能让我自证其罪”。于是，自己先来一条 “米兰达辩护”。

在我们的情绪研究中，这个大数据偏性的问题，是个很突出的问题。现实中温文尔雅的人，在网络中可能是憋着一股邪火；现实中横冲直撞的人，网络中可能爱细嗅蔷薇... 更可怕的是，在情绪的表达上，这似乎不是一个可以互相抵消的随机误差，而是系统性的偏性：你看那些美女自拍，多是一张张明媚的笑脸，或真或假的秋波电眼... 男人们更愿意从斜下方向上自拍，显得伟岸冷酷；大多数女子们更喜欢从上向下自拍，显得温柔娇小... （来符合男权社会对其的幻想，我实在忍不住加上这一句。）我们想要从各种带有地理标记的照片中提取人们的面部表情，分析其情绪，然后如果一个区域的情绪存在共性，那末这种共性就成为这个区域，或曰场所的情绪特征。如果大家都在不同的地方假笑... 那么我们得到的岂不是也只是一堆虚假的情绪嘛！这研究还怎么做嘛！

在之前的文章中，“米兰达辩护词”我也写过——“既然人们在哪儿都假笑，反正我关心的是情绪在空间上的模式，那些假笑只会让全人类都显得更欢乐一些，并不会干扰我们的研究结论，所以——走自己的路，让别人笑去吧！”。 但——搞不清楚是谁在假笑？笑得又有多假？让我们路走得心里发毛。于是我们开始了一个有趣的验证性研究。

我们划定了一个时间和空间范围为例，或者说定义了一个场所——武汉大学的一个校园，然后在一定时间内，同步在线上和线下监测关于这个校园的所有情绪信息。在线上，我们24小时监听微博平台上传的带有地理位置的照片。只要照片是在我们圈定的校园里拍摄的，马上爬下来看看有没有人物。一旦有人，那先看有没有清晰的人脸，一旦有脸，马上分析情绪：

多么甜蜜的一对儿

然后我们马上删除原始照片，保留这些情绪数据（We do privacy right！）, 存进数据库作为这个场所的线上情绪数据。这是比较无趣的一部分。

有趣的另一部分是，我们在校园里设置了一堆摄像头，遍及公共道路和绿化带各处，为了采集这个场所的“线下情绪”。插入声明，摄像头的安装通过了学校保卫处的审查，拍摄到的所有照片立刻在计算成情绪数据后永久删除（Your privacy is finger licking safe！）。然后在一段时间后，线上线下采集同步停止，开始进行比较。

果然，线上线下收集照片里的人口学特征都不同。线下是男多女六四开；线上照片里是女性多多了。也是，一般的大老爷们有什么好看的，就算一男一女出去，也是男给女的照相的多。线下场所成人占多数，而线上年龄要明显年轻化。再比二者的情绪差异——除了人们在线上故意夸张了开心的情绪，人们在线上有意展示的自己或别人，都或多或少隐藏了其他的情绪：伤心，厌恶，愤怒，惊讶和恐惧。

smiles sold online (在线卖笑)

你看看，社交行为也塑造了我们的情绪展示行为。除了社交性开心以外，其他几种情绪似乎对社交起不到积极作用，因此受到了抑制。其中愤怒情绪受到了最多的抑制。但在线下数据中，由于不知道身边摄像头的存在，人们还是会或多或少展示出其他的情绪。这也基本在我们的预料之中。但其实我们最想问的是，究竟是男是女，是老是少，在真实和虚拟世界中，表达情绪的差异最大？