?作者 | 汪昊

文化研究是發(fā)展數(shù)百年的人文學科。然而，因為數(shù)據(jù)規(guī)模受限，以及地理區(qū)域等因素的限制，文化研究一直都是使用小規(guī)模數(shù)據(jù)的研究學科。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)等公開數(shù)據(jù)集因為數(shù)據(jù)量大，包含信息豐富，成為了人文學科領(lǐng)域最新的金礦。2022 年，研究人員在國際學術(shù)會議MHEHD 2022 發(fā)表了一篇介紹計算文化研究的文章，講述了如何通過人工智能算法進行文化研究。

這篇論文主要分析了一個名為 ZeroMat 的零樣本機器學習算法的社會學效應。ZeroMat 算法是人工智能領(lǐng)域首個真正不利用任何數(shù)據(jù)進行推薦的算法。眾所周知，現(xiàn)有的零樣本學習算法基本都是遷移學習和元學習的變體而已。而ZeroMat 是首個與眾不同的算法。

ZeroMat 算法假設(shè)用戶物品評分矩陣服從如下分布：

將上述公式帶入概率矩陣分布模型，得到如下公式：

取對數(shù)之后利用隨機梯度下降計算 U 和 V，并設(shè)置方差為常數(shù) 1，得到如下公式：

從公式中我們發(fā)現(xiàn)這個算法本質(zhì)上是個零樣本學習算法。該算法的社會學效應是我們的文化已經(jīng)被鎖死，因為我們不需要任何數(shù)據(jù)就可以非常準確的預測電影等文化消費品的用戶評分數(shù)據(jù)，也就是可以不用歷史數(shù)據(jù)就知道用戶的個人文化喜好。而因為用戶評分數(shù)據(jù)的高度不均衡性，我們知道，人類的文化不僅被鎖死了，而且被鎖死在了一個極不平等的極端狀態(tài)，而這一切發(fā)生僅僅需要很短的時間。

其實不僅僅是文化領(lǐng)域存在著這一現(xiàn)象，在其他社會領(lǐng)域也廣泛的存在著這一現(xiàn)象。而中國政府的許多舉措，已經(jīng)在一定程度上緩解了這一問題。例如大城市集群戰(zhàn)略，利用了馬太效應有助于提高效率的原理，促進了經(jīng)濟的發(fā)展。另外一個例子是政府對互聯(lián)網(wǎng)大V的監(jiān)管，有效降低了信息傳播的馬太效應，避免信息傳播陷入鎖死狀態(tài)。

人類文化被鎖死的根本原因在于冪律分布在各種社會現(xiàn)象中的效應。而冪律分布之所以存在的原因就是因為能讓效率最大化，并且與多樣性有關(guān)。認真的研究冪律分布，能夠讓我們更好的認識各種社會現(xiàn)象，并且?guī)椭覀兏玫难芯克惴ê推渌匀豢茖W。

Is Human Culture Locked by Evolution : https://www.atlantis-press.com/article/125975737.pdf

作者介紹

汪昊，互聯(lián)網(wǎng)老兵，前趣加游戲 AI Lab 負責人，在豆瓣、新浪、網(wǎng)易等互聯(lián)網(wǎng)公司有超過 11 年的技術(shù)和技術(shù)管理經(jīng)驗，成功上線 10 余款科技產(chǎn)品。在推薦系統(tǒng)、風控和自然語言處理領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗和獨到的見解。在國際學術(shù)會議和期刊發(fā)表論文 30 篇，3 次獲得國際學術(shù)會議最佳論文獎/最佳論文報告獎。2006 年 ACM/ICPC 國際大學生程序設(shè)計競賽北美落基山區(qū)域賽金牌。?