如果你是個20多歲的人，那麼你現在應該已經記不得幾個小學同學的名字了，而他們的長相你也需要花很長時間進行回憶了。

如果你是個30歲的人，那麼你的初中同學差不多也開始步入淡忘的階段。

以此類推，人對於十年前的關係已經大部分忘卻了，就算是5年前的關係也忘卻了相當部分。

我們日常能夠記住的人，基本上維持在300個左右，這300人是日常經常接觸的，現在能夠記起來他們長相的。

隨著接觸頻率的降低，以及生活距離的拉大，這些人中必定也有相當一部分慢慢淡出你的記憶。

莫回現在需要做的事情就是將這4000個人找出來，給數字人賦值，讓他們在數字世界裡建立相互之間的社交聯結。

除此之外，莫回還需要給這些社交聯結賦值，比如哪個人具體是什麼性質的關係，相互影響度如何？關係的親密度如何？

這些也是非常關鍵的資訊，就是說莫回需要把每個人日常生活中常接觸的那300個人找出來，建立準確的關係定義。

這部分資料就是不是一份薄薄的簡歷能夠搞定的了，這些只能從個人的大資料中找了，好在通用利用軌跡2。0已經將這些資料渠道打通，莫回只需要呼叫就好了。

除了各種公共資訊之外，莫回還能拿到使用者在各大網站上的**資料，將所有這些資料彙集起來，利用深度學習軟體進行大範圍篩選和比較。

比如a和b認識，就可以用深度學習技術，分析a和b的所有網路資訊記錄，從多個角度定義他們之間的關係，甚至還可以輔助影片監控記錄，透過分析兩人見面時的表情和肢體語言，進行對應的心理分析，以便更加準確的定義兩人之間的關係。

因為很多資料都是現成的，所以分析速度很快，超極本的超級效能在這種大範圍高密度資料面前充分發揮著作用。

所有這些資料唯一的障礙就是傳輸速度和調取速度，很多資料都沉澱在各個運營商機房的磁碟陣列深處，這都需要一點點調取出來。

好在超極本比較給力，讓莫回在神不知鬼不覺中，悄悄完成了這項浩繁的工作。（未完待續。）

第174章　潘多拉魔盒被開啟了！

實際上僅僅如此是不夠的，在搭建完資料人的社交網路之後，莫回還需要進一步定義和描述資料人的心理和人性的部分。

心理這塊倒還好說，有推衍1。0和調教1。0打底，蘇青姬已經建立了一套規範的分析方法，來幫助建立某個人的心理模型。

這個心理模型實際上也是從大資料中來的，當匯聚一個人的所有網路資訊之後，比如他的消費資料、他的瀏覽資料、他的閱讀資料等等，利用大資料分析的辦法，透過他攝入資訊的偏好性，透過他購物中的色調和款式的選擇，透過他在社交網路中的語言風格，等等方面，可以精確的建立起這個人的心理畫像。

心理模型建立之後，進行更進一步的分析，就可以根據各種大資料統計和分析，搭建起這個人的決策模型。

調教1。0的本質是針對人的心理模型，進行定向的調整和調教的；而推衍1。0實際上就是在調教1。0的基礎上，在某人的心理模型基礎上構建這個人的決策模型，然後分析和引導這個人的決策行為。

在給數字人賦予人性的時候，這兩塊是關鍵內容，好在蘇青姬早已經做好前置工作，莫回只需要呼叫就好了。

整個紐約的所有網路資料全部被匯聚起來，所有與人相關的，與紐約某個人相關的資訊全部被抽取出來，輸入到超極本里。

當所有這些公共的、**的資料都被充分提取，匯入超極本之後，被安置在超極本內部的資料世界就顯得越來越鮮活。裡面一個個數字人變得越來越靈動，越來越有人性。

在無聲無息之間，一個數字化的紐約在一臺筆記本內誕生了，現實世界裡車水馬龍繁花似錦的紐約承載著數千萬人的生活和夢想，數字世界裡，一個一模一樣的紐約市也在運轉著。。。。。。

~~~~~~

在無人注意的角落，世界正悄悄發生改變。。。。。。

在選戰進行得如火如荼的時候，特朗普突然遭遇了車禍！

當特朗普的競選巡講車隊正在高速公路上行駛的時候，對向車道上突然發生了車禍，一輛suv的左前胎突然爆裂，suv頓時失控，它翻滾著飛上天空，飛躍隔離帶狠狠的砸在特朗普的車隊上。