关于性的问题,让大数据来说话

标签: 性文化 | 发表时间:2015-01-29 03:53 | 作者:大头
出处:http://cn.nuangle.net/marry

观点赛斯·斯蒂芬斯-大卫德维茨2015年01月27日

性让你感到迷惑不解吗?我肯定是不解的。

性让人困惑的原因有很多,其中一个是我们缺乏可靠的数据。人们会欺骗朋友、恋人、医生、调查问卷,还有自己。

三年前,还在念经济学的研究生时,我开始写文章探讨新型数据——尤其是谷歌搜索的数据——如何给我们带来关于社会敏感话题的新见解。从那时起,就有很多人建议我写写性方面的话题。

对此我态度谨慎,因为我希望进行更详实的研究。现在我终于准备好了。对于你一直想知道但却没有数据去了解的各种有关性的问题,本文会尝试给出答案。

就从基本的问题说起吧。我们的性生活次数有多少?传统的调查问卷无法很好地回答这个问题。

美国“综合社会调查”(General Social Survey)是一个典型的数据来源,我分析了从那里获得的数据。18岁及以上的异性恋男性表示,他们每年平均进行63次性行为,其中23%使用安全套。这样算下来,每年在异性性行为中用掉的安全套总数应为逾16亿个。

异性恋女性则表示,她们每年平均有55次性行为,其中16%使用安全套。这样算下来,每年在异性性行为中用掉的安全套总数应为11亿个左右。

到底谁说了真话,男性还是女性?

答案是:都没有。尼尔森(Nielsen)的数据显示,每年售出的安全套不足6亿个。

美国人可能还夸大了自己进行无防护措施的的性行为的次数。在15至44岁年龄段的女性中,约11%声称自己有活跃的性生活,但目前没有怀孕,也没有采取避孕措施。即使对她们的性生活次数进行比较保守的假设,估计其中也应该每月会有10%的人怀孕。但是,照此推算的数字将超出美国怀孕女性(每113名育龄女性中有1人在孕育生命)的总人数。

从来没有结过婚的男性,声称自己每年平均使用29个安全套。这样算下来的数据比美国市场上出售给已婚和单身者的安全套总数还要多。

已婚者也很可能夸大了自己的性生活次数。在调查问卷中,65岁以下的已婚男子表示他们的性行为平均频率达每周一次。只有1%的人承认自己过去一年中没有性生活。已婚女性自述的性行为频次略少一些,但相差也不大。

搜索统计发现,缺少性爱是一段感情中的一大抱怨,而且丈夫们的这方面抱怨要比妻子们多。另外,数据还揭示了男朋友们似乎比女朋友们更频繁地逃避性爱。

然而,谷歌搜索数据却显示,在婚姻存续期间,人们的性生活远没有那么活跃。

在谷歌上,人们对婚姻的最大抱怨是没有性生活。“无性婚姻”的搜索量是“不幸婚姻”的3.5倍,是“无爱婚姻”的8倍。已婚者抱怨配偶不愿做爱的次数,是抱怨对方不愿交谈的16倍。

即使是没有结婚的伴侣,也会比较频繁地抱怨自己缺乏性生活。谷歌搜索“无性交往关系”的频次,仅次于“不良交往关系”。(后者显然是一个非常重大的话题,我将来还会探讨。)

在谷歌上,抱怨未婚伴侣不想做爱的次数,是抱怨不回短信的5.5倍。抱怨男友“不肯做爱”的搜索量,要多于抱怨“女友”不愿做爱的情况。而对“丈夫”和“妻子”的抱怨频次大致相当。(请注意关于性向方面的一个小提示:我在研究中假定搜索“我女友”或“我妻子”怎样怎样的人大多为男性。在以前的文章中,我曾谈到,和调查问卷的统计数据相比,有更大比例的男性是同性恋,而他们没有出柜仍是造成许多隐秘痛苦的一大原因。但我也发现,约95%的男性为异性恋。)种种数据综合起来,表明美国人每年大约有30次性行为,即每12天一次。

性爱相当有趣。那为什么我们做爱的次数如此之少呢?

从谷歌搜索数据来看,巨大的焦虑感是一个突出的原因,而很多焦虑却来自于错误的认识。

先从男性的多虑说起。男性对自己的生殖器官忧心忡忡已经不是什么新闻,但是这种担心的程度相当地严重。单是谷歌上的一次搜索,我们无从知晓用户是男是女。但是,如果一个人搜索性器官和身体部位,比如“我的阴茎”怎样怎样,我们通常可以做出相当靠谱的猜测。

对于自己的性器官,男性进行搜索的次数比任何其他身体部位都多:超过了对肺、肝、脚、耳、鼻、喉和脑的搜索次数总和。

男性搜索如何让阴茎变得更大的频次,超过了如何给吉他调音、做煎蛋卷或是换轮胎。关于类固醇,男性搜索得最多的问题是它是否会让阴茎变小。对于变老之后,身心会起什么样的变化,男性最常搜索的问题也是阴茎是否会变小。

另外插一句:在谷歌上,一个比较常见的关于阴茎的问题是:“我的阴茎有多大?”男人们会去问谷歌,而不是去找把尺子来获取答案,在我看来,这是当今数字时代的一种再典型不过的表现。

那么,女人在乎阴茎的大小吗?从谷歌搜索来看,她们真不怎么在乎。女性搜索伴侣阴茎问题的次数,与男性自己搜索它的次数之比大约是1:170。

诚然,在女性对伴侣阴茎表示不满的少数情况下,往往的确涉及尺寸,但不一定是觉得它小。对伴侣阴茎大小的抱怨中,有逾40%是抱怨太大。“疼痛”是人们在谷歌上搜索“性交时”怎样怎样最常见的词。(前五位中的另外四个依次为“出血”、“尿尿”、“哭泣”和“放屁”。)

在寻求如何改变阴茎尺寸的搜索中,有1%是想知道怎样让它变小。

性爱方面的另一个主要关注点是早泄。男性问出的第二常见的性问题,就是如何延长自己的性交时间。

在这方面,男性的不安全感似乎又一次与女性的关注点发生了错位。询问如何让男朋友更快达到高潮和更慢达到高潮的搜索数量大致是相当的。事实上,女性对于男友性高潮最常见的担忧,不是它什么时候发生,而是为什么根本就没有。

我们不常谈论男性在身体上的不安全感。而且虽然从整体上来说,人们对女性的相貌身材有更强的兴趣,但是男女之间在这方面的差距,也没有很多人以为的那么严重。根据我对谷歌AdWords(使用的也是匿名、汇总性在线活动数据)的分析,对美容和健身表示兴趣的人中,有42%是男性;对减肥感兴趣的人中,男性占33%;对整容手术感兴趣的人中,男性占39%。在所有关于胸部的“怎样才能如何如何”的搜索中,约有20%是询问如何去除男性胸部的脂肪。

我们能从这种新型数据中,窥探女性的不安全感吗?在美国,每年有超过700万次关于隆胸的搜索。官方统计数据告诉我们,每年约有30万女性做隆胸手术。

女性对自己的臀部也表现了极大的不安全感。不过对于希望自己臀部有怎样的变化,很多女性的看法发生了逆转。

在2004年,在美国的一些地区,关于改变臀部的搜索中,最常见的是如何让它更小。让臀部变大的兴趣,主要集中在黑人人口较多的地区。但是从2010年开始,这种愿望在美国其他地区也增强了。之后的四年里,这种愿望提高了两倍。2014年,在美国的所有州,如何让臀部变大的查询,都超过了如何让它变小。如今在美国,搜索隆胸和隆臀的搜索次数比例为5:1。

关于身体部位的搜索中,男性们更多地关心自己的阴茎。而关于“我的阴茎”的十大搜索中,九个都和大小相关。

女性希望臀部变得更大,男性是否也希望女性如此呢?很有趣,是的。“巨臀色情”搜索曾经主要集中在黑人社区,最近却风靡整个美国。

男性对女性身体还有什么别的偏好呢?这个问题的答案并不令人惊讶:男性偏爱大胸。在特定色情内容搜索中,有12%都是在寻找巨乳,几乎是贫乳内容搜索量的近20倍。

但是并不清楚,这是否意味着男性希望女性隆胸。大约3%的巨乳色情内容搜索者明确表示,他们希望看到自然的胸部。

在谷歌上搜索“妻子”和“隆胸”的人中,一群人想知道如何说服妻子隆胸,另一群则对妻子想隆胸感到莫名其妙。这两个群体人数相当。

关于女友的胸部,谷歌上最常见的搜索词条是:“我爱女友的胸。”不清楚男性希望用这句话在谷歌上搜到怎样的内容。

和男性一样,女性也搜索了关于生殖器的问题。事实上,她们提出的阴道方面的问题,数量几乎和男性提出的阴茎方面的问题一样多。女性对阴道的担忧往往关于健康。但至少有30%的问题涉及其他方面。比如女人想知道如何剃阴毛、让阴道缩紧、使其口感更好。一个格外普遍的关注点是,如何改善阴道的气味。

女性最经常担心的是她们的阴道散发鱼腥味,接下来依次是醋味、洋葱味、氨气味、蒜味、奶酪味、体臭、尿味、面包味、漂白水味、粪便味、汗味、金属味、脚臭、垃圾味和腐肉味。

总体而言,男性并没有对与伴侣的生殖器有关的问题,进行大量的谷歌搜索。男人搜索女友阴道的次数与女人搜索男友阴茎的次数不相上下。

当男性搜索与伴侣的阴道相关的问题时,往往抱怨的是女性最担忧的那件事:气味。通常的情况是,男性想要知道如何在不伤害女伴感情的前提下,告诉她气味不佳。不过,有时候,男性提出的气味问题揭示了他们自己的不安全感。他们时不时会问到利用气味察觉出轨的方法——比如,怎么分辨安全套的气味,或是别的男人精液的气味。

我知道自己对谷歌搜索等新数据集颇为迷恋,也总是扪心自问是不是走得太远了。每一位研究者,不管靠数据说话的程度有多高,都可能让自己的偏见遮蔽事实。这些数据都是公开的。其他研究人员无疑也将做出自己的诠释,提出新的问题。

杜克大学的心理学者丹·艾瑞里(Dan Ariely)给出了一个应当谨慎解释这组数据的理由。尽管大部分数据来源会低估性方面的想法,但他怀疑,谷歌搜索结果或许是高估了。

正如艾瑞里教授指出的,“谷歌反映的是人们不了解,且需要额外信息的东西。”如果你想知道如何烹调煎蛋卷,可以直接去问亲戚。至于阴茎增大,就不大可能去问亲戚了。

一个更令人惊讶的问题是,这些“大数据”实际上往往很“小”。许多人以为,任何一个问题都会有数以百万计的谷歌搜索次数。看看本文的配图,里头有不同词组的月搜索总量。看过之后,你们大概会想,“就这么点?”

人们不会把脑袋里的每件事都输进谷歌。谷歌数据只是大家所思所想的事情中,很小的一部分样本。它能说明一些问题,但并非确凿无疑。

我绝非性问题专家。从专业角度来说,本人既不是心理学者,也不是性方面的治疗师。

不过我的想法是这样的:

我基于谷歌搜索结果所做的几乎每项研究,都让我对这个世界感觉更糟了。大批人持有种族主义和性别歧视的想法;太多太多的孩子遭受了虐待却没有报案。然而,研究了关于性的这组新数据之后,我的感觉却变好了。

这批数据让我觉得没那么孤单。以前对谷歌数据进行研究时,我总是会发掘出人们惯常隐藏的邪恶。可是这一次,我看到的却是隐藏的不安全感。尘世男女在这种不安全感和困惑感当中,走到了一起。

谷歌还给了我们一些正当的理由,让我们少一些担心。关于性伴侣如何看待我们的许多深层担忧,其实并无必要。在独自面对电脑的时候,在没有理由撒谎的时候,伴侣们体现出的面貌,其实并不肤浅,也相当宽容。实际上,我们都太忙于苛责自己的身体,根本没留下多少精力来苛责他人的身体。

也许,如果我们对性少一些担忧,就能多一些时间享受性

相关 [问题 大数据 说话] 推荐:

关于性的问题,让大数据来说话

- - 结婚为何
观点赛斯·斯蒂芬斯-大卫德维茨2015年01月27日. 性让人困惑的原因有很多,其中一个是我们缺乏可靠的数据. 人们会欺骗朋友、恋人、医生、调查问卷,还有自己. 三年前,还在念经济学的研究生时,我开始写文章探讨新型数据——尤其是谷歌搜索的数据——如何给我们带来关于社会敏感话题的新见解. 从那时起,就有很多人建议我写写性方面的话题.

大数据排序或取重或去重相关问题

- - 学着站在巨人的肩膀上
给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件共同的url. 方案1:可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G. 所以不可能将其完全加载到内存中处理. s 遍历文件a,对每个url求取 ,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为 )中.

Facebook“三棱镜计划”有助于解决大数据问题

- - 行业资讯
  据国外媒体报道,当前,无数网站正面临着如何高效管理海量在线数据的问题,而这一问题在5年前也同样困扰着Facebook. 但是,根据Facebook技术专家杰-帕里克(Jay Parikh)的说法,人们没有必要过分担忧这些问题. Facebook的“三棱镜”计划(腾讯科技配图).   这是因为在过去几年,许多互联网的巨型公司(包括Facebook)搭建了大量的软件平台,并通过数以万计的分布式服务器来解决在线信息爆炸的问题.

大数据将改变人类解决问题的方式

- - 互联网分析沙龙
哲学家康德在《纯粹理性批判》中提到,真理有分析真理和综合真理之分. 简单而言,分析真理可以由逻辑论据推导出来,综合真理则需要经验证据和外部数据来证明. 以往我们主要是通过分析方法来解决问题,首先建立模型和定律,然后通过逻辑推演出新的模型和定律. Innovation Endeavors 的 Zavain Dar 提出,由于计算机系统和网络的发展,大数据崛起和 API 的蔓延将改变我们解决问题的方式.

飘逸的python - 大数据TopK问题的quick select解法

- - CSDN博客推荐文章
TopK问题,即寻找最大的K个数,这个问题非常常见,比如从1千万搜索记录中找出最热门的10个关键词.. 先排序,然后截取前k个数.. 时间复杂度:O(n*logn)+O(k)=O(n*logn). 维护容量为k的最小堆.根据最小堆性质,堆顶一定是最小的,如果小于堆顶,则直接pass,如果大于堆顶,则替换掉堆顶,并heapify整理堆,其中heapify的时间复杂度是logk..

大数据面试可能遇到的问题

- - 数据库 - ITeye博客
1、你处理过的最大的数据量. 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目. 3、什么是:提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则. 4、什么是:协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离. 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库.

MySQL数据库如何解决大数据量存储问题

- - 数据库 - ITeye博客
利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题. 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime). 基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢.

机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题

- - IT瘾-bigdata
· 机器学习、大数据相关岗位的职责. 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/推荐算法工程师,甚至有的并入后台工程师的范畴,视岗位具体要求而定. 机器学习、大数据相关岗位的职责. 根据业务的不同,岗位职责大概分为:.

大数据架构和模式(五)——对大数据问题应用解决方案模式并选择实现它的产品

- - 博客园_知识库
第 3 部分 描述了针对最常见的、经常发生的大数据问题及其解决方案的原子模式和复合模式. 本文将推荐可以用于架构大数据解决方案的三个 解决方案模式. 每个解决方案模式都使用了一个复合模式,该模式由逻辑组件构成(参见第 3 部分的介绍). 在本文末尾处,列出了产品和工具清单,它们可映射到每一个解决方案模式的组件.

谈大数据(2)

- - 人月神话的BLOG
对于大数据,后面会作为一个系列来谈,大数据涉及的方面特别多,包括主数据,数据中心和ODS,SOA,云计算,业务BI等很多方面的内容. 前面看到一个提法,即大数据会让我们更加关注业务方面的内容,而云平台则更多是技术层面的内容. 对于大数据会先把各个理解的关键点谈完了,再系统来看大数据的完整解决方案和体系化.