微信最近收到了一个重要更新，允许用户自定义“发现”页面。不知道从什么时候开始，微信朋友圈变得越来越复杂了。当越来越多的人选择“只显示最近三天的朋友圈”时​​，恐怕连微信官方也显得很无奈。朋友关系的逐渐泛化，让微信逐渐从与熟人社交过渡到与陌生人社交，而朋友圈中或真或虚幻的状态更新，似乎都在努力证明每个个体的“有趣程度” 。

有的人选择在朋友圈记录自己生活的每一个细节，有的人选择在朋友圈中展现观点的异同。但说到底，人们无时无刻不在窥探别人的生活，只是害怕别人过多了解自己的生活。人性中的光明与黑暗交织在一起，就像一只长满荆棘的刺猬。太远了，会觉得冷，太近了，又怕被荆棘刺伤。朋友圈就像过年走亲戚一样。就算有万事不如意，也总是不愿意和对方分手，或者屏蔽对方，或者不给对方看，或者只显示最近三天，所以地址里的联系人书变得越来越受欢迎。来的人越来越多，朋友圈也越来越大，但真正能打动你心的“小红点”却不会再有。人类把一个产品做得越来越复杂，然后说它不能满足人类的需求。这恐怕是一开始就没有预料到的吧！

介绍

有人说，人性远比计算机编程复杂，因为即使是人类迄今为止最伟大的发明计算机，在面对人类自然语言时也会不知所措。有多少种人类语言具有歧义？我认为语言是人类最大的误解。人类常常喜欢推测语言背后隐藏的含义。看来在交流中表达清楚的意思都会让人类丢面子，更何况是网络上流行的东西。猜测女友真实意图的案例。金庸先生的武侠小说《射雕英雄传》中，在信息有限的南宋时期，邱千章的胡言乱语让整个武侠界天翻地覆。其实，用一两句话解释清楚不是更好吗？黄药师、全真七子、江南六怪之间的种种纠葛，哪一个不是误会？一群武功震惊古今的武林高手，为何没有去伪存真的能力，又因他们的一番话，引起了多少误会。

但即使人类的语言像无字书一样复杂，人类仍然可以从这些语言中找到线索。古人有文王的《周易》和东方朔的占卜。这种带有“迷信”色彩的原始崇拜，就如同今天人们迷信的星座一样。它是人类几千年进化经验的不断总结。和训练结果。这样看来，我们的人工智能也许并不是一种更加科学的“迷信”，因为数据和算法让我们不断地相信这一切都是真的。生活在数字时代的我们无疑是悲伤的。当我们努力在别人面前隐藏真实的自己时，我们却感叹自己无处可逃。每一条数字神经都与你我紧密相连。你不能指望任何数字设备真正智能​​，但你生活中的每时每刻都在悄然被数据所反映。

今天的文章将根据微信好友的数据进行分析。这里选择的主要维度有：性别、头像、签名、地点。结果主要以图表和词云的形式呈现。其中，词频将用于文本信息。有分析法和情感分析法两种。俗话说：工欲善其事，必先利其器。在正式开始本文之前，我们先简单介绍一下本文用到的第三方模块：

以上模块可以通过pip安装。有关各个模块的详细使用说明，请查阅相应的文档。

数据分析

分析微信好友数据的前提是获取好友信息。通过使用这个模块，这一切都将变得非常简单。我们可以通过下面两行代码来实现：

itchat.auto_login(hotReload = True) friends = itchat.get_friends(update = True)

就像登录网页版微信一样，我们可以通过手机扫描二维码来登录。这里返回的对象是一个集合，第一个元素是当前用户。因此，在接下来的数据分析过程中，我们始终以[1:]作为原始输入数据。集合中的每个元素都是一个字典结构。以我自己为例，大家可以注意到有Sex、City、、、这四个字段，我们下面的分析就从这四个字段开始：

朋友的性别

为了分析好友的性别，我们首先需要获取所有好友的性别信息。这里我们提取每个好友信息的Sex字段，然后分别统计Male、 和 的数量。我们将这三个值组装成一个列表，即可以使用该模块来绘制饼图。代码实现如下：

这是这段代码的简要解释。微信中性别字段有3个值：Male和Male。对应的值分别是0、1、2。模块中通过()对这三个不同的值进行统计。 () 方法返回元组的集合。元组的第一维元素代表键，即0、1、2。组的第二维元素代表数字，元组集合是排序的，即它的键按顺序排列0、1、2，所以通过map()方法可以得到这三个不同值的数量，我们只要传给，就可以计算出这三个不同值的百分比。下图是好友性别分布图：

看到这个结果，我一点也不惊讶。男女比例严重失衡。虽然这可以解释我单身的原因，但我不认为调整男女比例就能解决问题。很多人认为自己单身是因为社交圈子小。那么扩大社交圈是否有可能摆脱单身呢？我想这可能会增加单身的概率，但是幸运之神不会眷顾我，因为我的好运在我24岁之前就耗尽了。知乎上有一个热门话题：男人普遍不再追求女人了吗？其实，怎么会有人喜欢孤独呢？只是害怕一次又一次的失望。有些人不是我的花，我只是碰巧路过他们的花开。有人曾说我是一个充满激情的人，但她永远不会知道，我所做的每一个决定都是充满激情和悲剧的。俗话说“智极必伤，情深不长久，君子温润如玉”。世间五苦毒一般都是如此。

好友头像

从两个方面分析好友头像：一是这些好友头像中，使用人脸头像的好友比例是多少；第二，从这些好友头像中可以提取出哪些有价值的关键词。这里需要根据字段将头像下载到本地，然后使用腾讯优图提供的人脸识别相关API接口来检测头像图片中是否有人脸，并提取图片中的标签。其中，前者是分类总结，我们用饼图来呈现结果；后者是文本分析，我们使用词云来呈现结果。关键代码如下：

这里我们会在当前目录下新建一个目录来存放所有好友的头像，然后我们会用到一个类，叫做这个类。该类由腾讯优图的SDK封装。这里我们分别称之为人脸检测和图像。该标签标识了两个API接口。前者会统计“使用脸部头像”和“不使用脸部头像”的好友数量，后者会累积从每个头像中提取的标签。分析结果如下图所示：

可以看到，在所有微信好友中，有近1/4的微信好友使用脸部头像，而近3/4的微信好友没有脸部头像。由此可见，在所有微信好友中，“外表”并不重要。 “自信的人只占好友总数的25%，或者说75%的微信好友往往比较低调，不喜欢用人脸作为微信头像。这是不是意味着“皮肤好看”就不一样了，好看的人其实是少数中的少数。所以，当女生的妆容越来越像“韩式半永久平眉”、“瓜子脸”、“红唇”时，当男生的衣服越来越像“大背头”、“高领毛衣”时离“长外套”越来越近，我们真的能拥有一次个性吗？生命中有太多的东西被世界绑架了。你必须与其他人不同，但你也必须像大多数人一样。这就是人生的无奈。考虑到腾讯优图无法真正识别“人脸”，这里我们再次提取好友头像中的标签，帮助我们了解微信好友头像中都有哪些关键词。分析结果如图所示：

通过词云，我们可以发现，微信好友的签名词云中，出现频率较高的关键词有：女孩、树、房子、文字、截图、卡通、合影、天空、大海。这说明我的微信好友中，好友选择的微信头像主要来自四个来源：日常生活、旅行、风景、截图。好友选择的微信头像风格以卡通为主。朋友选择的微信头像中常见的元素包括天空。 、海、房子、树木。通过观察所有好友的头像，我发现我的微信好友中，使用个人照片作为微信头像的有15人，使用网络图片作为微信头像的有53人，使用卡通图片作为微信头像的有25人，使用集体照的有25人。使用图片作为微信头像的人有 3 人，使用儿童图片作为微信头像的人有 5 人，使用风景图片作为微信头像的人有 13 人，使用女孩图片作为微信头像的人有 18 人，分别是与图像标签提取的分析结果基本一致。 。

朋友签名

分析好友签名。签名是好友信息中最丰富的文本信息。根据人类常用的“标签”方法论，签名可以分析某个人在某个时间段内的状态，就像一个人高兴时会笑，悲伤时会悲伤一样。哭、哭、笑这两个标签分别表示一个人的快乐和悲伤的状态。这里我们对签名做了两个过程。第一个是利用口吃分词生成词云。目的是了解好友签名中有哪些关键词，哪些关键词出现的频率比较高；二是利用口吃分词生成词云。用于分析好友签名中的情感倾向，即好友签名整体上是积极、消极还是中性，以及各自所占的比例是多少。只需提取此处的字段即可。核心代码如下：

通过词云，我们可以发现，在微信好友的签名信息中，出现相对频繁的关键词是：努力、成长、美丽、欢乐、生活、幸福、生活、距离、时间、行走。果然，我的微信好友都是热情、诚实、善良的年轻人！事实上，签名的设置在一定程度上反映了人们的一种心态。人年轻的时候，为了谱写新词，总是忍不住抒发悲伤。当你真正达到这种精神境界的时候，你突然发现自己年轻时的模式就是森法，也许这就是我们不想让别人知道过去的原因，因为人在成长的过程中，某个瞬间的状态简直就是不忍直视。 QQ空间陪伴了我们这一代人的整个青春，令人印象深刻“当年和今天”功能有时让我们感受到回忆的温暖，有时又让我们感受到岁月的苍凉，“那时只是平凡”物与人都变了，“回望荒凉处”的平静、“今夕何夕”的失落与惆怅……都在这行签名里留下了深深浅浅的痕迹。知乎上有关于签名的讨论。对这感兴趣的朋友不妨找时间看一下。

通过直方图我们可以发现，微信好友的签名消息中，积极情绪判断约占55.56%，中性情绪判断约占32.10%，消极情绪判断约占12.35%。这个结果与我们通过词云展示的结果基本一致，这表明微信好友的签名消息中，大约有87.66%的签名消息传达了积极的态度。

朋友圈的用户基本上分为两类。第一类用户用朋友圈记录自己的生活，第二类用户用朋友圈输出自己的观点。显然，对于第二类用户来说，它并不介意别人知道它的过去，它更关心它自始至终输出的观点是否一致。所以，无论你的朋友圈里其他人是否在发美食、旅行、秀恩爱、炫娃、煲鸡汤等等，在我看来，这都是一种生活方式，是精神和物质的追求。水平比你高。人们认为你朋友圈的内容“无聊”，这符合人类通常的认知方式。

大多数情况下，都是和你水平相当的人对不熟悉的人或事做出轻率的判断。如果你不喜欢我朋友圈的内容，请拉黑我，因为这样我们还可以做朋友；如果你因为喜欢A而告诉我B不好，这确实是一个分歧。我相信世界上没有两个人的兴趣完全匹配，即使是男女朋友或恋人之间也是如此。总之，真诚、相互尊重是人与人相处的基本要求。

好友位置

分析好友所在位置，主要通过和City两个字段。中的地图可视化主要是通过模块实现的。该模块需要从国外网站下载地图信息，使用起来非常不方便。前端用的比较多的是百度。虽然社区提供了项目，但我注意到由于政策变化，不再支持导出地图的功能，所以地图的定制仍然是一个问题。主流的技术方案是为全国各省市配置JSON数据。这里博主使用的是BDP个人版。这是一个零编程解决方案。我们导出 CSV 文件，然后将其上传到 BDP，只需拖放即可创建可视化地图。 ，再简单不过了。这里我们只展示生成CSV部分的代码：

下图是BDP中生成的微信好友地理分布图。可以发现，我的微信好友主要集中在宁夏和陕西两省。数字时代的神经牵动着社交链上的每一个人，我们想要保护的隐私都在这些数据中一点一滴的体现。人类可能会继续伪装自己，但从数据中提取的这些模式和联系不会欺骗人类。数学曾被称为最无用的学科，因为生活中不需要神圣而纯粹的计算。在不同的学科知识中，经验公式总是比理论公式更常用。但此时此刻，你看，世界就像一个滴答作响的时钟，每一分每一秒都是完美的。

本文摘要

写这篇文章的时候，我一直不知道如何开始，因为微信是一个神奇的存在。是一款适合所有人的国家级APP。因此，微信的产品设计一直是一个有趣的现象。从一开始，Tab的底部、Tab的数量、每个Tab的名称、“发现”页面的定制、小程序的入口、朋友圈的入口到圈子里的评论朋友们，一系列的设计细节值得我们通过人性和心理去研究。即便是被人们奉为神的“张小龙”，面对中国用户群体结构最为复杂的情况，也依然充满了无奈。从他不理朋友圈就可以看出，这是一个什么都不会的人。功能不能满足人们的需求。任何生态面对庞大的用户群体时，功能的增减都会成为问题。所谓“森林里有各种各样的鸟”，知乎也面临着同样的问题，问题在于，营销公众号在不断消费社会话题的同时，也引导了一批批粉丝的价值取向。人类总是渴望别人了解自己，但人类真的了解自己吗？这篇博客是数据分析的又一次尝试。主要从性别、头像、签名、位置四个维度对微信好友进行简单的数据分析。结果主要以图表和词云的形式呈现。总之，“数据可视化是手段，而不是目的”。重要的不是我们在这里拍了这些图片，而是这些图片所反映的现象，以及我们能得到什么本质的启示。我的一个朋友问我为什么要抓住一切。为什么？因为我不懂人类！

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