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自拍美照、偶像演唱会、家常美食、游记、读书笔记……你喜欢在社交媒体（如朋友圈、微博）分享什么？

朋友圈本来是一个你可以自由（屏蔽了老师长辈之后）分享生活感悟的地方，但经过万能的（è）科学家们一番操作之后，你居然可以根据朋友圈推断出你的学习成绩！

你是不是吓得瑟瑟发抖？是不是想立马删朋友圈？你还敢随心所欲发朋友圈吗？

“战斗民族”开发的人工智能

该人工智能模型是由俄罗斯高等经济学院（HSE）教授伊万·斯米尔诺夫开发的，它可以根据社交媒体上的帖子预测成绩。

要训​​练能够推断成绩的人工智能系统，首先需要研究学业成绩与社交媒体帖子内容之间的联系。

怎样才算是良好的学业成绩？斯米尔诺夫的研究小组采用了国际学生评估项目（PISA）的标准，该项目通过阅读、数学和科学三项测试来评估学生的表现。

但斯米尔诺夫团队则把阅读成绩的权重放在首位，PISA将阅读素养定义为“理解、运用、反思并能利用书面文本实现个人目标、发掘个人知识与潜能、参与社会活动”，并认为这是在其他学科领域取得成就的基础教育体系，也是成功参与成人生活大部分领域的前提条件。

PISA测试分为六个等级，其中得分为2分的学生被认为只达到了基本最低水平，得分为5分或6分的学生则被认为是优秀学生。

接下来，斯米尔诺夫选取了俄罗斯最受欢迎、用户最多的社交媒体VK（俄语：ВКонтакте），被称为俄罗斯社交网络，在俄罗斯的影响力堪比微信和微博。研究团队从社交网站VK收集了3483名学生的公开信息，排除了一些重复和自动发布的帖子，最终选取了2468条用户的帖子作为最终的数据集。

VK社交平台|

为了研究 PISA 分数与 VK 帖子之间的相关性，研究团队最终选择了开放词汇分析，即从数据中提取模式，不依赖于任何先前的词类。研究团队利用 VK 语料库（共计 19 亿个单词，250 万个独特单词）训练线性回归模型，以推断报告作者的 PISA 分数。

爱发表情的人是不是好学生？

AI可以通过机器学习，分析学生发帖的词汇量，每个词都有对应的权重，通过分析一个人发帖的所有词的权重，就可以分析计算出他的成绩。

AI 显示，星座、大量表情符号、感叹号、服兵役、驾驶以及用大写字母书写的单词或短语都与良好的学习成绩呈负相关。换句话说，包含大量这些内容的帖子可能表明发帖人学习成绩不佳（莫名其妙地受到打击？）。

星座爱好者不是好学生吗？ | 图虫创意

另一方面，当帖子包含大量科学、文化、拉丁语、长单词、长句子且词汇量较大时，可能表明发帖人的成绩优秀。

该AI系统用于评估学生成绩，并区分成绩较差（2分以下）的学生和成绩优秀的学生，准确率高达93.7％。

不过，如果你在社交媒体上发帖很少的话，AI对你的学习成绩的评估就会出现一定的误差（所以只活跃三天是明智的？）。

常见文本特征与成绩之间的相关性 | Ivan

是不是在想，幸好这个AI不是在分析微信朋友圈和微博。但是，万能的科学家把这个AI应用到实际中，发现这个AI在现实生活中还是可以成功应用的——所以这个AI经过训练后，是可以得到广泛应用的。

除此之外，研究人员还通过选择训练语料库中出现至少五次的前 400 个和后 400 个得分词来探索主题集群。

与高成就相关的集群包括：

英语单词：、、、must（尖子生喜欢祈使句吗？）；

与文字和文学相关（蒲公英、布莱伯里、华氏、奥威尔、赫胥黎、福克纳、纳博科夫、布罗茨基、加缪、曼、雪莱、莎士比亚）；

与阅读相关的词汇：阅读、重读、出版、书籍、卷；

物理相关词汇：宇宙、黑洞、弦、理论、量子、爱因斯坦、牛顿；

与思考过程相关的词语：思考、记住以及各种同义词。

与表现不佳相关的集群包括：

常见的拼写错误；

流行的电脑游戏名称；

与兵役相关的词汇：军队、服役、军人誓言；

星座：白羊座、射手座等（星座爱好者又受打击了）；

汽车和道路事故：交通碰撞、交通安全管理局、车轮、调整（似乎优等生总是坐在课桌前，而差生总是在路上）。

与成绩相关的不同集群 | Ivan

在征服俄语世界的VK之后，该AI模型又轻松征服了英文世界。看来中文世界的微信和微博也岌岌可危了（不寒而栗）。研究人员还表示，这款AI还能用来预测发帖人的抑郁程度或收入水平。

知道真相后，我在心里一百次拒绝了。

想想那可怕的未来，老师或面试官在录取/聘用之前会用这种通用的（è）AI来检查你的朋友圈......我果断点击了三天可见的时间来拯救我的生命。

不过这个 AI 并不能推断出每个人的学习成绩，毕竟有些学习天才很会玩游戏，但期末考试却能过关斩将，也有些学习呆子说着每天吃饭玩耍，其实却整天泡在图书馆里（翻白眼）。

但有一点是肯定的：在果壳网多转发科普文章可以提高学习成绩（错）。

参考

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