个性向量(2019)

2020年6月4日编辑：要获得坚实的数学基础，请访问偏好向量2。由于充实了数学后不一致，我也对其中的一些内容进行了编辑。如果你喜欢从高层次的想法中学习，然后发现细节，那就先阅读这篇文章，反之亦然，如果你喜欢从高层次的想法中学习，然后再发现细节，那么你可以先读这篇文章，反之亦然。

免责声明：我将此框架用作社交互动的追溯解释。当我与人互动时，我首先考虑我对互动的感觉，然后如果我需要解释一个概念或[过度]分析一个情况，我会推断出这个模型的细节。

每个人都有一套他们关心的东西。人们对任何东西都有偏好，从外表到智力，从甜点到最喜欢的电影。您可以采用这些首选项，并将它们合并为矢量上的单个值/点。这里的向量描述了一个人的偏好。让我们称它为偏好向量(PV)。PV也是对某人关心什么和他们自己倾向的准确解读。简而言之，这是对“他们到底是谁”的总结。我已经在“创建首选项向量”中详细说明了如何将首选项组合到向量中。

在下面的例子中，我选择了一些我钦佩和渴望的特征(右)和一些我不喜欢的特征(左)。值得一提的是，在我看来，性格本质上并不比其他人更好/更差(道德相对主义)。人们(A)倾向于对其他人(B)感兴趣，(B)他们(A)欣赏他们(B)欣赏的价值观。人们(A)想要和其他(B)人在一起，这些人在他们的(A)向量上尽可能高，通常会与那些不是这样的人变得疏远。这里的一个对立面可能是“欢迎不同个体的人怎么办”？那么其他喜欢与拥有更不同向量的人在一起的人呢？然后，他们就会很享受周围的其他人，这些人的向量很可能也分享了不同价值观的兴趣。

快速注意：此图简化了值的工作方式。事实是，某人拥有你喜欢的价值观会提升他们在这条线上的位置，反之亦然。每种价值可以是积极的，也可以是消极的，这因人而异。要获得更好的可视化效果，请查看偏好向量2。

当两个(或更多)人在一起时会发生什么？如果两个人讨论并分享对方积极接受的想法，他们的向量就会开始收敛。否则，矢量可能会发散。例如，当你分享你对你最喜欢的交通方式或电影的看法时。这会影响你的朋友以类似的方式考虑这些因素，因为你已经为你的观点添加了支持证据。

这很管用，因为你关心的人可能会进一步影响你的观点，使其以你感兴趣但以前没有意识到的方式得到改善。这也是为什么人们可能会寻求朋友的建议，通常会先询问亲密的朋友，然后再询问其他不那么亲近的人。

我们越善于理解别人的喜好，我们就越善于理解他们的动机、行为和反应。在这里做得更好与社交能力更强是一样的，不幸的是，我们不容易辨别出人们的pv是什么。随着我们与人们互动的增多，我们对他们的喜好了解得也越多。有些对话比其他对话更能揭示他们的载体(深度对话与闲聊)，这反过来有助于你决定是否想要进一步投资于一个人。我认为这是矢量的不透明。随着时间的推移，这条线变得更加牢固。有些人比其他人更开放。这就是某人愿意透露自己的台词(并迅速为他人增加台词)的程度。

了解人们的偏好不仅对理解社会背景很重要，了解别人对他人的印象(再一次)也是至关重要的。这具有指数增长-(感知/潜在)偏好向量的数量=$2^{ppl}$。三个人(爱丽丝、鲍勃、卡尔)，(AB>；A对B的印象)。

正如我们在这里看到的，人们对彼此矢量的印象可能是不准确的。此外，每个人都必须维护此处出现的所有矢量的图像。例如，鲍勃对卡尔有印象，但也必须保持他认为爱丽丝对卡尔的印象可能是什么的形象。如果鲍勃更接近卡尔，并且知道卡尔实际上对爱丽丝很感兴趣，他可能会做出不同的行为，以适应爱丽丝可能不知道这一点的事实。因此，鲍勃必须保持。

从理论上讲，我们的上限是150，这是我们在这一点崩溃之前可以保持多少印象的上限。这是邓巴的号码。

我们不仅对别人的pv有印象，我们也在摸索自己的pv。随着我们的学习和成长，我们的pv可能会发生重大变化。新的场景(可能是校剧或困难的生活事件)会促使你充实自己偏好向量的不同领域。

性格互补的人在人际关系中工作得很好。对我来说，互补关系就是一个人的缺点被另一半的积极属性所抵消的关系。例如，一个人可能有愤怒的问题，而另一个人可能有特别的耐心和情绪稳定，以确保争论得到适当的解决。这将在此模型中用两个并行矢量表示。这两个载体可能会相互反弹，并可能相互影响，使之更接近/更相同，但我认为现实中不会发生“完全匹配的向量”，因为养育/遗传影响的差异很大。~~。

每件事都会进入一个偏好向量。这里有一些例子，告诉你如何映射它们+给定一个动作/事件，其他人对你的偏好向量的印象可能会发生什么变化。如果您有其他想要我介绍的例子，请随时发表意见。

他为了一个说狗屎的提拉米苏而打架--我可能不想和一个愤怒管理不善的人交往，即使我可能喜欢喜欢提拉米苏的人。

人们通常用基于规则的方法(自下而上)来教授社交能力。在场景A中，执行以下操作。在场景B中，做一些其他的事情。例如，那些因为撒谎而陷入麻烦的孩子被告知不能撒谎，然后让他们自己去学习例外是什么。然而，有太多的规则是驾驭这种情况所必需的。对于每种关系(每增加一个人就会成倍增长)，我们还需要关心无限的属性集(对某人的PV有贡献的属性)。对于如此多的变体，我们要么有太多的规则，要么有太多的例外。从自上而下的统计方法来了解社会细微差别要容易得多：“这里有大量的数据；去找一些趋势吧”。了解社会规范的最好方法就是与尽可能多的人谈论尽可能多的话题。这也解释了为什么童年有问题的人可能没有那么健康的倾向，因为他们对如何驾驭社交环境的理解可能会受到阻碍。孩子们从非常小的时候就开始关心社会规范/对社会规范做出反应。

“不要评头论足”：一个人倾向于(A)利用互动来辨别另一个人的偏好向量，以及(B)他们倾向于在这种互动的基础上采取行动/进一步决定是否投资于这段关系。

“情感与逻辑”：一切都有偏爱向量，伊莫，人都是天生有逻辑的，但衡量事物的权重可能会有所不同。每件事都会进入偏好向量，包括“如果我在目前的情绪状态下做出冲动的反应，我会有多满意”，或者“我现在很生气，但从逻辑上讲，我知道我不应该对我的孩子大喊大叫”。因此，虽然从长远来看，有些事情可能不会是最好的结果(我的孩子可能会因为我的大喊大叫而受到创伤)，但我会完成我有倾向的其他事情(尽管可能是无意的)-我渴望从爆发的愤怒中感受到即时的满足感。

“薄片”：关于另一个人偏好向量的新数据那些薄片的人只是在与你共度时光时有其他他们更喜欢做的事情。你可以把这看作是他们对你的看法的信号，或者仅仅是他们是什么样的人的信号。

他们可能有一种偏好/倾向，导致他们情绪低落，比如焦虑或不安全感。在这里，焦虑的人可以“敞开心扉”--将这一点传达给鲍勃，或者也可以由鲍勃来决定：这是表明爱丽丝对鲍勃不感兴趣，还是她对其他事情(焦虑、不安全感等)的倾向？

其他人的PV读数不准确也可能导致剥落。例如，如果爱丽丝认为鲍勃不喜欢和爱丽丝在一起，而鲍勃实际上对爱丽丝评价很高，喜欢和她一起出去玩。爱丽丝对鲍勃对爱丽丝的看法可能与实际情况有很大不同，因此爱丽丝可能会相应地采取行动(弗莱克)。

“短期满足感”：不同/相反的偏好向量在高中时，我对吸毒的人有很大的评价。然而，如果我从他们的观点来看待世界，他们可能会认为我同样迷失在这个世界上。他们可能会争辩说，我过分强调长远的重要性，熬夜学习破坏了我的健康，没有活在当下。这里没有更好/更坏的观点；人们可以自由地拥有他们喜欢的任何价值观。

为人父母：偏好向量传递的人通常相信自己的价值观，所以养育通常是衡量父母在将他们的PV传递给孩子方面有多好的一种衡量标准。

“两面派”：定制偏好向量外观有些人喜欢把自己的形象控制到每个人身上。虽然他们的PV实际上并没有改变，但他们故意向其他人展示了一个不同的子集。就我个人而言，我反对这样做。诚然，这是有好处的(推荐，通常是正面的公众形象)，但我相信，如果最终目标是拥有一群强大、可靠的亲密朋友，那么迅速剔除那些从一开始就对“真正的你”不感兴趣的人，对你来说是最有利的。

“背叛”：新的、不同的数据，用于你对他人偏好向量的感知。当人们被背叛时，实际上只是一个人向另一个人透露了他们的偏好向量的负面倾向。最理想的情况是受害者。

“固执”：他们的偏好向量有多大影响？不仅要保持我们对别人的印象，而且要保持别人对其他人的印象，这是非常困难的。“Bolden”/了解别人的pv也很困难。这导致我们创建有助于优化我们了解他人的方式的概括。例如，如果我遇到的每个滑雪者都喜欢莫卧儿滑雪者，那么下一个滑雪者可能也会喜欢他们。

“组内vs组外”：细分方式。优先级当要跟踪的关系太多时，我们会对人员子集(有时是任意的)进行优先级排序。也许这些人是你相处得更好的人，你工作的地方离你很近，或者你觉得他们很有吸引力。我们优先考虑了解他们的PV，因为时间是有限的资源。例如，你附近的人更容易出去玩，因此结识的门槛更低。即使他们不是你通常会花时间在一起的人，你也更有可能阐明你周围人的PV。

你们有类似的框架吗？这里说的和你的理解一致吗，或者我有什么遗漏的吗？