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2023-03-12 11:19:18 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
@Nasei 不管线上线下,都可以表达偏见,但表达偏见之后,别人也可以批评偏见。只不过网上表达偏见,隔着屏幕更有安全感而已。
2023-03-12 11:16:38 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
@Nasei

关于乌托邦,我的看法是:

1. 乌托邦无法实现,但值得追求和靠近。
2. 不能说乌托邦无法实现,所以一切好事都不该做,一切坏事都可以心安理得去做。

结合我们的话题就是,不能因为 “不可能消除偏见” 就可以 “心安理得地把偏见说出来,不管造成什么影响”。

我认为把偏见说出来是错的,我就要实践这种是非观。
而你的说法相当于,虽然把偏见说出来是错的,但既然无法彻底消灭偏见,那么错的事情也可心安理得去做。
好看啊
2023-03-12 10:43:37 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
另外,偏见不说出来,不会伤害别人,但有偏见的人自己有可能受损失,比如上面说的女孩子 A ,她虽然没有把偏见说出口,但她自己的择偶范围却缩窄了,而且是毫无必要地缩窄,本来多见几个程序员是有可能找到很不错的男人的,她自己吃亏。

因此,我对偏见、刻板印象、歧视的看法是:1.尽量不要把自己的偏见说出来; 2.别人有偏见他自己承担后果,只要他不说,我就不该指责他; 3.我自己不要以偏见为自豪骄傲,应该尽量消除自己的偏见。
2023-03-12 10:37:41 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
@Nasei

可以有偏见,只要不说出来,就不会伤害别人,任何人都没有理由指责他。但是把偏见说出来,就有可能伤害别人。

我举个例子你就很容易明白了,两种情况:

A. 一个女孩子,她找对象不找程序员,但她从未说过任何程序员的坏话。
B. 一个女孩子,她找对象不找程序员,并且她还要说一句:程序员在生活中都是呆子、容易秃头而且早死。

A 和 B ,就是说不说出来的差别,大多数情况下不会有人去指责 A ,A 也没伤害别人,但如果有人去找 B 理论、甚至骂 B ,都不奇怪,因为 B 确实出口伤人。
2023-03-11 23:48:40 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
@Nasei 两个帖子共一百多条评论,没有一条说男人择偶时不能只喜欢无纹身的女性。在择偶时女性可以提出各种要求,男性也可以提出各种要求,没人反对这点。
2023-03-11 20:56:54 +08:00
回复了 sjmcefc2 创建的主题 程序员 近在咫尺,却无法分享文件,这个苦恼怎么解决?
一律上传到云盘,一律从云盘下载,这样应该很方便了吧?
2023-03-11 11:39:31 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
@clecho

> 部分人为了证明纹身跟好坏没关系,反过来去攻击那些未纹身人士,这就是事先给人立了个坏靶子。

我认为这里有一个重点,你说的这 “部分人”,有没有纹身。

如果这部分人没有纹身,那么,他们讨论纹身人士的好坏,未纹身人士的好坏,都是 “未纹身人士” 自己在讨论。

那么,显然,你说 “纹身人士为了证明自己是好女孩,把那么多未纹身人士拉下水” 不对,分明是未纹身人士自己把自己拉下水。

=========

你前面表达了 “把别人拉下水” 是恶心的,当时你说纹身人士恶心,现在,发现原来把别人拉下水的人是未纹身人士,那么,你现在会不会觉得未纹身人士是恶心的呢?
2023-03-11 10:44:41 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
@clecho

> 本来对纹身人士没有偏见,看见这么多纹身人士为了证明自己是好女孩,把那么多未纹身人士拉下水就很恶心

“拉下水”是什么意思呢?

我看上面的大家讨论,看了又看,没看到谁把未纹身人士拉下水。

我想了很久,猜测你的意思是:把纹身人士与未纹身人士并列讨论(或相提并论),就是把未纹身人士拉下水。是这样吗?
2023-03-11 09:47:18 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
抱歉,又写错字了: 层主说 A 与 B 同时为真。
2023-03-11 09:43:44 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
@totoro625

> 第一印象,文身的女孩更有可能是坏女孩
> 这句话的意思不是文身的女孩是坏女孩的概率比是好女孩的概率大;而是文身的女孩比不纹身的女孩更有可能是坏女孩

这楼竟然有两个赞,可见偏见对判断的影响有多大,这个逻辑错误简直像太阳一样巨大耀眼不可忽略。

A. 一个女孩子纹身,她是坏女孩的概率 不大于 她是好女孩的概率 => 可以推理出 一个女孩子纹身,不会增加她是坏女孩的概率

B. 文身的女孩比不纹身的女孩更有可能是坏女孩

楼主说 A 与 B 同时为真。
2023-03-11 09:35:13 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
写错了:50 个 -> 5 个
2023-03-11 09:33:51 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
@gant 原来如此,那就对了。

我又想了一下,可以表达得更清楚一点。

楼主的计算方法:在 100 个女孩子中随机贴 10 个“坏”标签,然后对这 10 人随机贴 50 个“纹身”标签。

我认为正确的计算方法:在 100 个女孩子中随机贴 10 个“坏”标签,再对这 100 人随机贴 N 个“纹身”标签。

这样对比,应该很容易看出楼主那个是有偏见的算法。
2023-03-11 09:12:33 +08:00
回复了 sixg0d 创建的主题 生活 由“文身女孩”讨论帖想到的 Bayes 经验
> 假设社会上平均每 100 个女孩中有 10 个坏女孩,90 个好女孩,坏女孩中 50%有文身。

这个假设比例 50% 不合适。

一楼优化了比例:

> 假设社会上平均每 100 个女孩中有 20 个坏女孩,80 个好女孩,坏女孩中 20%有文身。

但这个假设比例 20% 还是不合适。

为什么坏女孩中 20% 有文身呢?这个其实需要调查数据,否则,如果没有调查数据,也不带偏见的话,那么应该相当于在 100 个女孩子中随机贴一个“纹身”标签,然后对这 100 人随机贴一个“坏”标签,然后看看同时带着这两个标签的人有多少个,我数学不好,但我根据逻辑分析,这样的结果应该是低于 20% 的,因为那两次随机应该不相关,而楼主和一楼采用了相关性很强的计算方法,恰好体现了有偏见的人潜意识里的错误计算方法。
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