美美的自拍、爱豆的演唱会、自己做的美食、旅游风景、读书心得……你喜欢在社交媒体（如朋友圈、微博）分享什么？
朋友圈本是自由自在（屏蔽老师和长辈后）分享生活和感悟的地方，然而多功能（è）的科学家一番操作后，竟能根据朋友圈推测你的学习成绩！是不是顿时瑟瑟发抖？立马想删朋友圈？你还敢随心所欲地发朋友圈吗？
“战斗民族”开发的AI
这款能够根据社交媒体上的发帖推测成绩的AI模型，由俄罗斯国立高等经济学院（HSE）的教授伊万·斯米尔诺夫（IvanSmirnov）开发建立。
要训练能推测成绩的AI系统，首先需要研究学业成绩与社交媒体帖子内容之间的联系。
如何才算学业成绩优良？斯米尔诺夫研究团队采用了国际学生评估计划（PISA，ProgrammeforInternationalStudentAssessment）的标准，通过3门考试评测学生成绩：阅读、数学以及科学。
不过，斯米尔诺夫团队把阅读成绩的权重提到了首要位置。PISA将阅读素养定义为“理解、运用、反思和能够通过书面文本以实现个人目标，发掘个人的知识和潜能，并参与社会活动”，并认为这是在其他学科领域取得成就的基础教育制度，也是成功参与大多数成人生活领域的前提。
PISA考试有6个等级，得分为2的学生被认为仅满足基本的最低水平，而得分为5或6的学生则被认为是出色的/卓越的/优异的/杰出的的学生。
接下来，斯米尔诺夫将研究样本来源定为VK（VKontakte，俄语：ВКонтакте），这是俄罗斯最受欢迎也是用户最多的社交媒体，被称为俄罗斯的Facebook，在俄罗斯的影响力等同于我们的微信、微博。研究团队从社交网站VK收集了3483个学生的公开可用信息，排除重复发布、自动发布的一些帖子外，最终选定2468个用户的130575个帖子为最终数据集。
为研究PISA成绩与VK帖子的相关性，研究团队最终选择开放的词汇分析，即从数据中提取模式并且不依赖任何先验词类别的词汇分析。研究团队利用VK语料库(总计19亿个单词，250万个不重复的单词)训练了一个线性回归模型，来推测报告作者的PISA分数。
爱发表情包的不是好学生？
AI通过机器学习后，可以分析学生发帖的词汇表，每个词都有相应的权重。通过一个人所发帖的所有词的权重，就可以分析推算其成绩。
该AI显示，星座、大量的表情符号、感叹号、服兵役、驾驶以及用大写字母写的单词或短语等，都与成绩出色的/卓越的/优异的/杰出的呈现负相关，即帖子里大量包含这些内容可能表明发帖人学习成绩不好（莫名中枪？）。
而当帖子里包含大量科学、文化、拉丁文、长单词、词汇量多的长句子，则可能表明发帖人成绩出色的/卓越的/优异的/杰出的。
运用该AI系统推测学生成绩，区分成绩不良（低于2分）和成绩出色的/卓越的/优异的/杰出的的学生准确率高达93.7％。
不过如果你在社交媒体发帖量很少，该AI在推测你的学习成绩时便存在一定的误差（所以仅三天可见是机智的？）。
你是不是正在想，幸好这个AI分析的不是微信朋友圈和微博。不过，多功能（è）科学家已经将此AI运用到了Twitter，发现此AI在Twitter上依然可以成功应用——所以这个AI训练后可以被广泛应用。
除此之外，研究人员还通过选择在训练语料库中出现至少5次的最高分和最低分的400个单词来探索主题集群。
与成绩出色的/卓越的/优异的/杰出的相关的集群包括：
英语单词：above,saying,yours,must（学霸喜欢祈使句？）；
与文字和文学相关(蒲公英、布拉德伯里、华氏度,奥威尔、赫胥黎、福克纳、纳博科夫、布罗斯基、加缪、曼、雪莱、莎士比亚；
与阅读相关词汇：读、重读、出版、书、卷；
物理学相关的单词：宇宙、洞、字符串、理论、量子、爱因斯坦、牛顿；
与思考过程有关的词：思考、记忆及各种同义词。
与成绩不佳相关的集群包括：
常见的拼写错误；
流行的电脑游戏名称；
与兵役有关的词汇：军队、服役、军人誓言；
星座：白羊座、射手座等（星座爱好者再次中枪）；
汽车和道路事故：交通碰撞、交通安全总局、车轮、调整（看来学霸总在书桌前，而学渣一直在路上）。
在征服俄语世界的VK以后，该AI模型又轻易征服了英语世界的Twitter，看来中文世界的微信和微博也岌岌可危了（瑟瑟发抖）。研究者还表示，这个AI还可以被用于预测发帖者的抑郁程度或收入水平。
想到以后录取前/录用前，老师或面试官先用这个多功能（è）AI检测一下你的朋友圈的可怕未来……我果断点了仅三天可见保命。
但是这个AI并不能推算所有人的学习成绩，毕竟还有一些虽然游戏玩得飞起，期末考试仍然血虐别人的学神，以及每天都说自己在聚餐玩耍，实则一整天泡在图书馆的学霸。
不过有一点可以确定，多转发果壳的科普，可以提高学习成绩。版权归文章原著所有，本文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，联系客服立即删除！
朋友圈本是自由自在（屏蔽老师和长辈后）分享生活和感悟的地方，然而多功能（è）的科学家一番操作后，竟能根据朋友圈推测你的学习成绩！是不是顿时瑟瑟发抖？立马想删朋友圈？你还敢随心所欲地发朋友圈吗？
“战斗民族”开发的AI
这款能够根据社交媒体上的发帖推测成绩的AI模型，由俄罗斯国立高等经济学院（HSE）的教授伊万·斯米尔诺夫（IvanSmirnov）开发建立。
要训练能推测成绩的AI系统，首先需要研究学业成绩与社交媒体帖子内容之间的联系。
如何才算学业成绩优良？斯米尔诺夫研究团队采用了国际学生评估计划（PISA，ProgrammeforInternationalStudentAssessment）的标准，通过3门考试评测学生成绩：阅读、数学以及科学。
不过，斯米尔诺夫团队把阅读成绩的权重提到了首要位置。PISA将阅读素养定义为“理解、运用、反思和能够通过书面文本以实现个人目标，发掘个人的知识和潜能，并参与社会活动”，并认为这是在其他学科领域取得成就的基础教育制度，也是成功参与大多数成人生活领域的前提。
PISA考试有6个等级，得分为2的学生被认为仅满足基本的最低水平，而得分为5或6的学生则被认为是出色的/卓越的/优异的/杰出的的学生。
接下来，斯米尔诺夫将研究样本来源定为VK（VKontakte，俄语：ВКонтакте），这是俄罗斯最受欢迎也是用户最多的社交媒体，被称为俄罗斯的Facebook，在俄罗斯的影响力等同于我们的微信、微博。研究团队从社交网站VK收集了3483个学生的公开可用信息，排除重复发布、自动发布的一些帖子外，最终选定2468个用户的130575个帖子为最终数据集。
为研究PISA成绩与VK帖子的相关性，研究团队最终选择开放的词汇分析，即从数据中提取模式并且不依赖任何先验词类别的词汇分析。研究团队利用VK语料库(总计19亿个单词，250万个不重复的单词)训练了一个线性回归模型，来推测报告作者的PISA分数。
爱发表情包的不是好学生？
AI通过机器学习后，可以分析学生发帖的词汇表，每个词都有相应的权重。通过一个人所发帖的所有词的权重，就可以分析推算其成绩。
该AI显示，星座、大量的表情符号、感叹号、服兵役、驾驶以及用大写字母写的单词或短语等，都与成绩出色的/卓越的/优异的/杰出的呈现负相关，即帖子里大量包含这些内容可能表明发帖人学习成绩不好（莫名中枪？）。
而当帖子里包含大量科学、文化、拉丁文、长单词、词汇量多的长句子，则可能表明发帖人成绩出色的/卓越的/优异的/杰出的。
运用该AI系统推测学生成绩，区分成绩不良（低于2分）和成绩出色的/卓越的/优异的/杰出的的学生准确率高达93.7％。
不过如果你在社交媒体发帖量很少，该AI在推测你的学习成绩时便存在一定的误差（所以仅三天可见是机智的？）。
你是不是正在想，幸好这个AI分析的不是微信朋友圈和微博。不过，多功能（è）科学家已经将此AI运用到了Twitter，发现此AI在Twitter上依然可以成功应用——所以这个AI训练后可以被广泛应用。
除此之外，研究人员还通过选择在训练语料库中出现至少5次的最高分和最低分的400个单词来探索主题集群。
与成绩出色的/卓越的/优异的/杰出的相关的集群包括：
英语单词：above,saying,yours,must（学霸喜欢祈使句？）；
与文字和文学相关(蒲公英、布拉德伯里、华氏度,奥威尔、赫胥黎、福克纳、纳博科夫、布罗斯基、加缪、曼、雪莱、莎士比亚；
与阅读相关词汇：读、重读、出版、书、卷；
物理学相关的单词：宇宙、洞、字符串、理论、量子、爱因斯坦、牛顿；
与思考过程有关的词：思考、记忆及各种同义词。
与成绩不佳相关的集群包括：
常见的拼写错误；
流行的电脑游戏名称；
与兵役有关的词汇：军队、服役、军人誓言；
星座：白羊座、射手座等（星座爱好者再次中枪）；
汽车和道路事故：交通碰撞、交通安全总局、车轮、调整（看来学霸总在书桌前，而学渣一直在路上）。
在征服俄语世界的VK以后，该AI模型又轻易征服了英语世界的Twitter，看来中文世界的微信和微博也岌岌可危了（瑟瑟发抖）。研究者还表示，这个AI还可以被用于预测发帖者的抑郁程度或收入水平。
想到以后录取前/录用前，老师或面试官先用这个多功能（è）AI检测一下你的朋友圈的可怕未来……我果断点了仅三天可见保命。
但是这个AI并不能推算所有人的学习成绩，毕竟还有一些虽然游戏玩得飞起，期末考试仍然血虐别人的学神，以及每天都说自己在聚餐玩耍，实则一整天泡在图书馆的学霸。
不过有一点可以确定，多转发果壳的科普，可以提高学习成绩。版权归文章原著所有，本文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，联系客服立即删除！