又一起家暴发生了。



电梯里，女孩死命地抵抗，大声的呼救，但终究是敌不过满身肥肉的壮汉力量大，被拖了出去。
之后发生了什么，即使没有画面我们也能猜想到一二。

11月25日下午，凭模仿蒙娜丽莎妆容成名的美妆博主宇芽通过微博上传视频，写道：“我被家暴了。”该视频迅速引起广泛关注，转发量已超过46万次。
被打的女孩叫宇芽，是个在网络上的美妆博主，她画过很多仿妆后来因为效果确实不错，还签约了PAPI酱的公司。
施暴者叫“沱沱”，是个文化人，所谓的知识分子。
微博名叫沱沱的风魔教，简介：目中无人无法无天。
两个人是如何相识的呢？
故事发生在今年7月，宇芽去年拍摄的一期模仿蒙娜丽莎的仿妆视频，被国内知名导演看到了觉得很喜欢，就想联系宇芽找她合作。
导演认识的重庆人有限，就找到了沱沱帮忙找人，沱沱通过朋友的微博就联系上了宇芽。


三人还建了微信群，沱沱和宇芽就这么认识了。
聊天的过程中，沱沱极尽所能夸大了自己的事业，说自己是个编剧，出过书，画册和影集，谈吐幽默，说话文雅，俨然是个成熟且成功的男人形象。
宇芽就是被他这点骗了。
9月份，两人正式在一起。噩梦也由此开始……

近年来被爆光的家暴新闻很多，甚至很多明星，网红都深陷其中，大多数被家暴人都是自己主动求助，周围人才知道她们的遭遇。可为什么当初相爱的两人会走到相互伤害的一步呢？

“从现在开始，你只许疼我一个人，要宠我，不能骗我，答应我的每一件事都要做到，对我讲得每一句话都要真心，不许欺负我，骂我，要相信我，别人欺负我，你要在第一时间出来帮我……”这种誓言似乎总是很容易过期。寻找对的人并执手终老是一道人生难题。

相爱没有那么容易，每个人有他的脾气

数据显示，2019全国15岁以上未婚人口总数为2.15亿（其中男性1.27亿，女性0.88亿），加上离婚人数，单身人口达2.4亿。

登记结婚数从2013年开始，呈直线下降趋势，到2017年已降至7‰。

[caption id="attachment_47308" align="aligncenter" width="640"] 主要国家单身人口占总成年人口比重[/caption]

从全球来看，单身人口已占到美国成年人口的45%，日本为32.4%，韩国为23.9%，，而中国仅17.4%，与发达国家相比，我国单身人口比例并不高。而随着经济进一步发展，中国单身人口很有可能会继续增长，达到4亿。
数据显示，国内单身男女的初婚年龄越来越大，在一线城市，「30 而婚」已不算稀奇。
这背后的原因，一方面因为工作节奏快，压力大，没有太多的时间花在社交上；而另一方面，是因为，每个人都希望能够找到完美伴侣并白头到老，但这并不容易。
为了响应广大单身男女脱单的需求，近年来涌现出各种婚恋交友网站、App。无论是国内外，都在利用大数据、AI 算法帮单身男女匹配最适合他们的「Mr.Right」。

AI帮你找对象，敢要么？

AI 婚恋软件在中国，其实已经很普遍了，但都被婚恋公司进行了数据垄断。目前现有的婚恋网站与应用基本分为基于用户大数据直接匹配、通过聊天机器人收集用户信息，再进行推荐以及通过面部识别功能进行匹配等类型 。

AI究竟如何进行匹配的呢？

基于神经网络，美国谈谈帮你脱单
来自美国的“探探” Bernie APP 采用机器学习，人工智能和神经科学方面的技术可以帮用户自动选择约会对象和完成基本的介绍型聊天，从而使在线相亲匹配简单化，对用户感兴趣的人里面自动滑动照片筛选潜在的人，然后自动向TA发送约会邀请。
Banihal 会在新用户注册时，提出 40 多个问题让用户回答，类似于心理学家亚瑟·阿隆的「让陌生人迅速相爱的36个问题」，利用这些问题让用户深入了解自己和自己的偏好。用户填完比较全面的资料后，系统会为其推荐 5 个最佳匹配。


据介绍，Banihal 使用精确的算法，通过名为 Rae 的软件确保婚姻成功。Ishdeep Sawhney 指出， Rae 软件将研究测试提供给应用程序和网站，以改善配对过程。Rae 能够挖掘潜意识信号。它已经通过人工智能和数据进行了升级，以提供更好的用户体验。

[caption id="attachment_47310" align="aligncenter" width="1080"] 团队由大厂工程师组成，他们来自苹果、微软[/caption]

但是Bernie APP 的用户和数据都是基于 Tinder（一款手机交友软件），如果没有可靠的数据来源，AI想要成功做媒几乎没有可能。事实上，此类系统就是与亚马逊、淘宝等购物网站类似的推荐系统，利用基于机器学习的聚类算法确定趋于相似的人群。
相似性可以通过行为（例如他们购买或浏览的内容，他们如何支付，购买频率等等），或特征（例如他们的年龄，性别，位置等），或者综合这两方面来定义。然后，推荐引擎将根据某用户 XX 过去做过的事情，来预测他未来的选择，而且也会考虑其他「喜欢XX」的人的行为这些因素。

滑铁卢大学小哥哥用机器学习找对象
在滑铁卢大学，由于男女比例极不协调，缺少社交活动，所以一位数据科学家小哥哥尝试用机器学习帮自己脱单。
他首先对决定能否找到对象的影响因素进行分析。
具备哪些属性才能在众多男生中脱颖而出，受到妹纸们的青睐？小哥哥试着列出了男生的特征属性，想找出哪些假设是可以有数据支撑。


在上面这些情况中，他按照是否符合标准会赋予 1 或 0 这两个值。所以，我们是在衡量人们的上述属性和能找到对象之间的关系。
此外，他还分析了各种落单原因，健身、眼镜和自信成为最显著的 3 个变量
健身：定期去健身房或运动的人有女朋友的概率会高出两倍以上(P值=0.02)
眼镜：不戴眼镜的人有女朋友的概率比戴眼镜的人会高出 70%(P值=0.08)
自信：有自信心的人有朋友的概率更高(P 值=0.09)

[caption id="attachment_47312" align="aligncenter" width="800"] 横轴和纵轴是人的性格特征变量；红色表示正相关，蓝色表示负相关[/caption]

之后对这些变量之间的关系进行统计，数据显示从图中看起来 { 有女朋友，看起来自信，去健身房，不戴眼镜 } 有相互关系。
做了这些准备工作之后，小哥哥训练了一个逻辑回归广义线性模型，根据我们前文列举的这些说明变量，预测是否会有女票。
借助 R 语言中的 glmnet 和 caret 包，他用弹性网络正则化训练了这个广义线性模型。然后用标准网格搜索法优化了超参数，在每次迭代中使用留一交叉验证法，并优化 kappa 系数。最终模型的交叉验证 ROC AUC 分数为 0.673。
也就是说模型在预测你找到女票的几率方面，比你凭感觉乱猜还是更靠谱些。
但是，据了解，小哥哥发布文章的四个月之后，还依然单身，不知道现在怎么样了……

人是具有社会性的，不能脱离社会而孤立生存。AI脱离了社会性来匹配，比如德州的anglenababy和六安的小明匹配度100％，但是这两者成的可能性很小。99．99％的匹配度很可能会败给那0．01％的不匹配度。

大部分的人并不是众里寻他千百度，找到那个适合自己的100％，而是自身原因及家人影响。而且，这些所谓的数据都无法探测到一个人的真实人格，感情的复杂性，决定了在线婚恋不可能完全借助AI大数据。再高精度的匹配,也并不能保证匹配的双方能100%产生化学反应,收获爱情，即便是相爱之后，也无法保证对方是真正对的那个人。正因如此,大数据匹配及推送算法,在当前技术环境下,只能作为提高效率的一种手段,婚恋平台上的感情决定权,始终掌握在每位用户的手中。
记住，感情决定权,始终掌握在每个人的手中。
回到文章最初，如果你遭到了家暴侵害，千万不要忍气吞声，而是要采取法律手段来保护自己，坚决向家庭暴力说不！
也祝福所有被家暴的女孩们，鼓起勇气，不再沉默，勇敢捍卫自己，离开渣男，重新开始新生活。