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Never trust what transistors say - they're often biased.

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@Miyazono_Kaori 这是真的。我以前也认为这种「文字 cosplay」只是个玩笑,但后来看了一位主攻情报学的信息安全研究者的系列文章,详细描述了有关黑客与骇客的地下工作问题,并分析了一系列不严格区分生活中的身份和工作中的身份导致的事故。他的建议,第一是绝对不要混用不同身份的信息;第二是哪怕大家都知道这是虚构的,也要假戏真做,不要说破,不然也是增加风险。他对于工作的身份的建议则是:最简单的方法就是直接借用虚构作品或历史中的人物设定。这才让我意识到,扮演 ACG 角色居然有这么多的好处。

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长毛象的中心化趋势 

#论文导读 #老奶奶都能懂的论文导读 @mature

研究人员爬取了在2017年4月到2018年7月期间的1750个实例,涵盖了23.9万用户和六千七百万条嘟嘟。基于这些数据,构建了用户相互关注的网络,以及实例之间的连接网络。

通过分析这些网络,论文发现了长毛象的中心化趋势。以下结果是基于搜集到的样本,不是全长毛象数据。

1. 用户方面,大约50%的用户都集中在10%的实例里面,因此少数的管理员在长毛象联邦中拥有过量的影响力。开放注册的实例拥有的用户比邀请注册实例里的更多,但是,邀请注册实例的用户平均嘟嘟数量差不多是开放实例用户嘟嘟数量的两倍(187嘟/人 vs. 95嘟/人)。不管哪种实例,都有中心化趋势,服从幂律(power law),前5%的实例容纳了约95%的嘟嘟;

2. 内容方面,只要关掉最大的10个实例,跨站时间轴上62.69%的嘟嘟都会消失。有些实例带有话题标签,研究发现,科技相关实例占据了55.2%的实例,却只容纳20.8%的用户和24.5%的嘟嘟。相比之下,虽然只有12.3%的实例是跟色情相关,但是却吸引了61%的全网用户;

3. 服务器方面,大部分实例都集中在少数的自治系统(Autonomous System, AS)上,主要在日美法德四国。最大的三个AS就有62%的实例。比如亚马逊AS上集中了62%的用户,尽管上面只有6%的实例。关注网络上,92%的用户是连接在一起的,但在极端情况下,只要五个AS崩坏,就会把相互连接的用户数量减到46%。

作者还分析了网络结构的强度。虽然长毛象分成了很多独立的实例,但是用户之间是高度连接的,跟推特相比,长毛象的连接更加脆弱,只要破坏少量的重要节点(高关注用户)就能够极大破坏原本的连接,相比之下,推特的关注网络就比较稳健。

伦理声明:
研究通过了大学伦理审查,只收集了公共嘟嘟,并进行了匿名处理,论文结果不包括任何的嘟文内容分析。

更多的结果,可以参考原文。
传送门:dl.acm.org/doi/10.1145/3355369

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审查与创作自由

你以为创作应该有界限,有些东西不该被公开发行,但审查这个恶行从来不会只管虚拟与艺术,而是会管制、禁止其他一切事物。

如果你支持审查,那么:
1. 圆周率必须是 3,因为圣经这么说
2. 世界是平的,不可能是一个球
3. 量子力学是异端邪说!上帝不掷骰子!
4. 同性恋是邪恶
5. 女人就不该有投票权
6. 黑人是下等种族
这些案例都是历史上切切实实发生过的蠢事。

我反对一切审查。
我支持分级制度。
就像禁止未成年人吸烟喝酒,有些创作真的不适合未成年人阅读。
@RyuoYaegashi

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While some conspiracy theorists argue not to use encryption as this would put you on the radar of three-letter agencies, we argue the opposite: Everyone should use encryption to protect others. #Fight4Privacy

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明天如果我还自由,就回来给各位讲讲今天(和明早)的遭遇。

记得回来看我,可能会失联。

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The Alternative Big O notation:

O(1) = O(yeah)
O(log n) = O(nice)
O(n) = O(k)
O(n²) = O(my)
O(2ⁿ) = O(no)
O(n!) = O(mg!)

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在我国不能被提起名字的“you-know-who”也未免太多了一点
还不时因为各种事件增添新的名字到ykw list里

怀疑伏地魔到我国会寸步难行——

"who?"
"you-know-who."
"I know, but which one?"

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