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图4–3 扫描文本单词匹配
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当文本被扫描之后，两种不同的OCR（光学字符识别）程序就会将网页上的斑点与已知的单词进行匹配。如果程序不赞同这个匹配，那么这个单词会被认为是尚未解决的问题，然后reCAPTCHAs就成为一个需要用户解决的挑战。但系统如何知道你已经正确地猜出来了一个单词？其实它并不知道！但reCAPTCHAs会将未知的单词与已知的单词进行配对；如果它认为你已经解决了这个单词，那么你是一个人，你对未知单词的猜测就是合理的。当几个人对未知单词都得出统一的答案时，这个单词就会被认为已经解决，关于该单词的信息就会被扫描进去。
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亚马逊土耳其机器人通常用于处理电脑不擅长的任务。但在人类看来，这些任务可能会很愚蠢、很无聊。《科学》杂志上出版的最近一项认知心理试验，正是利用了亚马逊土耳其机器人寻找试验对象。志愿者（每人获得3美元）需要阅读一篇故事，然后参加一个测量同情值的测试。同情需要在相同的环境下、从不同的角度进行切换，这就需要用到大脑的神游模式（负任务网络），以及前额叶皮层、扣带、扣带到颞顶的连接处。共和党和民主党人在思考其他人时，通常不会调动大脑的同情区域。这项研究发现，阅读文学小说（而不是通俗小说或纪实作品）能够更好地检测出人类的情绪，他们提出的理论是，文学小说能够调动读者解码人物的思想和动机，但流行小说和纪实作品通常没有那么复杂，无法达到这个效果。这个试验需要数百名参与者。如果采用试验室物理参与者，试验可能还需要更长时间才能完成。
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当然，欺骗也是大脑的特质之一，任何运用众包的人都需要学会权衡。当我们阅读某家餐馆的在线点评时，你无法知道这些点评是来自那些真正光顾过这家餐馆的人，而不是老板的妹夫。对于维基百科而言，真正的权衡是贡献并浏览过这些文章的人的数量。这里隐含的假设是：在一大群人中，骗子、撒谎的人，以及其他极端反社会分子，只能算作少数。不幸的是，这个假设并不总能成立，但大多数时候，它是成立的、有用的，并且值得信赖的，也是付费专家节省成本的选择。
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专家们认为，“群众永远是对的”，但这个结论并不总是正确。有些人会很固执、很教条，与此同时，还容易被误导。专家监督可以有效改善众包项目的准确性和成功率，如维基百科。纽约散文家亚当·戈普尼克解释说：
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如果大家都轻易赞成，那就很好；但是如果大家对价值或事实，例如资本主义的起源，存在很大分歧，实际上也很好，你可以两者都采纳；但是如果一边是对的，一边是错的，但是你却不知道孰对孰错，那就麻烦了。在维基百科中，莎士比亚作者身份页面和都灵裹尸布页面都有一些相互冲突的场景以及一些不可靠的信息。创造论者与进化论者一样充斥着网络空间，并尽可能将他们的思维延伸到网络空间。我们的问题不是我们不够聪明，而是那些愚蠢的顽固力量。
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现代社会网络，沉闷的老古董与奇妙的新机遇并存。
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现代社会关系是不是太复杂而变得不好组织了？
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文化、社交世界的变化以及与他人的沟通方式，都是我们现在面临的巨大挑战。想象一下如果活在13世纪，你也许会有四五个兄弟姐妹，还有四五个不到两岁就死去的兄弟姐妹。你住在一间只有一个房间的屋子里，地板很脏，屋子的中间有一个取暖的火炉。你跟你的父母、孩子、姑姑、舅舅、侄儿、侄女都挤在这一个房间里。你的日常活动都与其他20位家庭成员紧密相连。你认识好几百号人，他们中的大多数人你都了解。你会带着怀疑的眼光看待陌生人，因为你很难遇到他们。你一生遇到的人加起来还没有现在曼哈顿大街高峰期走一圈遇到的人多。
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1850年，欧洲居住在一起的家庭人口平均数从20人跌至10人；1960年，每个家庭平均只有5人居住在一起。今天，一半的美国人都单独居住。我们中越来越多的人没有小孩，那些有孩子的人也不像以前有那么多小孩。万年光阴，人类生活始终围绕着家庭演变。在工业化世界的大部分地方，我们的社交世界已经完全不一样了。我们会建立许多重叠的社交世界——通过工作、爱好和社区。我们会与孩子们的家长成为朋友，会与狗狗的主人成为朋友。我们会与大学、中学结交的朋友建立并维持着社交网络，但却越来越疏于与家庭维持社交网络。我们会结识更多的陌生人，会以新的不同方式让他们融入我们的生活。
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我们现在认为理所当然的隐私的概念，与200年前大有不同。19世纪之前，在路边客栈与他人共享房间与床铺都是很常见的事情。客栈的日记里会记录下某位客人抱怨另一位晚到的客人半夜三更爬上他们的床铺。正如比尔·布赖森在他《家中》一书描述的那样，“那时候，很多仆人都睡在主人床脚的位置，无论他的主人会在床上干什么”。
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人类的社会关系建立在互惠互利、利他、商业、身体吸引以及传宗接代等有关的行为习惯之上。我们已经从离我们最近的生物学亲属——猴子和类人猿身上学到了很多心理现实。社会亲密也会出现不愉快的副作用——竞争、嫉妒、猜疑、感情伤害和社会地位竞争。猩猩和猴子生活在比我们现在更小的社会世界，通常一个生活单元的个体数量还不到50。超过这个数量就会导致他们竞争分裂。相比之下，数以万计的人类一直生活在同一个城镇和城市，并且还共同生活了好几千年。
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怀俄明州的农场主或佛蒙特州的农村作家可能一个星期也遇不到一个人，但沃尔玛的迎宾员可能每天会与1700人进行眼神接触。我们看到的人构成我们的社交世界，我们会含蓄地对他们进行分类，将他们划分为各种各样的组别：家人、朋友、同事、服务提供者（银行柜员、杂货店店员、干洗店店员、汽车修理工、园丁）和专业顾问（医生、律师、会计师）。这些类别还可以进一步细分——你的家人可能包括你的核心家庭、你希望看到的亲戚以及不希望看到的亲戚。有些同事你可能愿意下班后与他们一起喝啤酒，但有些不会。这都取决于具体情况：你喜欢在工作时应酬的人不一定是那些你会与他们周末一起去海边的人。
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一些环境因素——你的工作住所、个性，都会增加社会关系的复杂性。怀俄明州的农场主也许会将比较稳定的少数人算进他的社交世界；艺人、《财富》500强企业首席执行官，以及一些公众人物也许每周都会遇见上千人，出于某些个人原因或工作原因，他们也许会希望与其中一小部分人继续接触。
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那么，你究竟该如何记住这些你希望联系的人呢？著名律师罗伯特·夏皮罗给了我们一个实用的系统。“每当遇到一个不认识的人，我都会做笔记——无论是在他们的名片上还是在一张纸上。我会记录下是怎么遇见他们的、他们的专业领域，如果是别人引荐的，我还会记录下推荐人。这有助于记住我与他们之间的联系。如果我们在一起吃饭，我会记下还有谁一起吃饭。我把这一切都给我的秘书，她会将这些打印出来，存入到我的联系人列表。”
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“当然，对于那些我经常见面的人，这个系统会更加复杂。当我最终了解他们时，我还会在联系人列表上增加他们配偶的名字、他们孩子的兴趣、我们一起做事时的地点与时间，也许还有他们的生日。”
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辉瑞制药区域医疗产品专家戴维·戈尔德，也采用了类似的方法。“假设我在2008年遇见了威尔先生，我会在手机备注程序上写下我们谈话的内容，然后发送给我自己。然后，当我在2013年再次见到他时，我可以说‘我记得我们曾经谈过纳曲酮之类的话题。’”这不仅为我们的沟通提供了背景，也提供了连续性。这种方式帮助我们的大脑厘清了头绪，也深化了两次会面与交流。
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纽约大西洋唱片公司的董事长兼首席执行官克雷格·卡尔曼——他的职业生涯依赖于能够保持数量庞大的联系人：经纪人、经理、制片人、员工、业务同事、电台经理、零售商，以及许多他标签上的音乐家，从艾瑞莎·富兰克林到芙洛·里达，从齐柏林飞船乐队到杰森·姆拉茨、布鲁诺·马尔斯、米西·埃莉奥特。卡尔曼拥有一个多达14000人的电子联系人列表。这些文件可能还包括他们上一次谈话的时间，以及他们是怎样与数据库中的其他人联系在一起的。计算机带给这种规模的数据库最大的优势在于，你可以根据几个不同的参数进行搜索。一年之后，卡尔曼也许只能记住刚刚见过的人的一两件事情，但他可以搜索联系人列表，找到正确的词条。他也许只记得一年前他们在圣莫尼卡吃过午餐，或者他通过昆西·琼斯认识了一个人。他可以搜索联系人见面的最后时间，确定有哪些人他已经很久没有见面了。
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正如我们在第2章所看到的那样，当界限灵活模糊的时候，分类是最有用的。社会分类因此获益良多。朋友这个概念取决于你离家多远，你的社交生活有多繁忙，以及许多其他因素。如果你在布拉格旅行时碰到一位高中时期的朋友，你会很高兴地与他一起吃晚餐。但是回到家，你认识许多你愿意与其共度时光的人，你也许再也不会跟他一块出去。
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我们会根据不同的动机和需要来组织朋友关系。这些可能出于历史原因（我们与学生时期的老朋友一直保持联系，我们喜欢维持早期时代的感觉）、互相倾慕、共同的目标、物理吸引、互补的特征、追求更高社会地位……理想状态下，朋友是那些跟他们在一起我们可以卸下防卫，做真正的自己的人（可以说，亲密的朋友是可以让我们进入神游模式的人，跟他们在一起，我们可以自由调节注意力模式，而不会感觉尴尬）。
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显然，友情也会通过共同的爱好与憎恶对象而发展起来——我们很容易跟那些喜欢与自己做相同事情的人成为朋友。但这也是相对的。如果你是一位绗缝爱好者，镇上只有一个人跟你有相同的爱好，这个相同的爱好会让你们走到一起。但在绗缝大会上，你也许会发现某人的品位更适合你，因此你们有更深厚的基础，这也会无形中让你们联系得更紧密。这就是为什么在布拉格时一个来自家乡的人会成为你所欢迎的伴侣（终于有人会说英语了，可以跟我谈论超级碗比赛了）；这也是为什么当你回到家时，你对这位朋友的兴趣会减弱，因为这时还有更多与你拥有相同兴趣爱好的人。
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由于我们祖先所在的社交群体变更很慢，他们一生遇见的都是几乎相同的人，他们几乎可以记住每一个需要记住的细节。现在，我们中的许多人发现，自己越来越难记住所认识的人以及新认识的人。认知神经学告诉我们，我们应该外化信息，清理大脑。这就是为什么罗伯特·夏皮罗和克雷格·卡尔曼会在通信录中记录背景信息，例如他们在哪儿认识新朋友、具体谈论了什么、是谁介绍他们认识的。此外，文件中的小标签和小备注可以帮助我们组织词条——工作上的朋友、学校认识的朋友、儿童时代的朋友、闺蜜、熟人、好朋友——当然你也可以为一个条目添加多个标签。在电子数据库中，你不需要对条目进行分类，你只需要搜索感兴趣的关键词。
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我意识到这也许看起来像是一种繁忙的工作——你花时间组织社交世界的数据，而不是真正花时间与他们待在一起。记住生日、记住某人最喜欢喝的酒，并不会与生活相矛盾，也并不意味着我们必须紧密安排每一次相遇。这只是在组织你所拥有的信息，让这些自发的交往变得更具情感意义。
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