Facebook告诉你：大叔配萝莉都是骗人的

对这个世界上的大部分人来说，爱情都在哪里呢？都写在他们的Facebook时间流上。

恋人们在一起了，然后大家都知道了这个消息，因为他们把Facebook上的状态从“单身”改成了“恋爱中”（In a relationship）。然后他们会Po照片、会看对方主页，相互留言，相互“Like”（点赞）……所以，没有比Facebook更了解人们感情的了。

最近，Facebook的数据专家（Data Scientist）Carlos Diuk就在旧金山的一场活动上分享了他们根据人们在Facebook上行为，统计出来了关于爱情的“真相”。

流言1：情侣都喜欢秀恩爱

错！

真相是：人们在正式确定恋爱关系前一周到两周的时间内，才是真正“秀炫晒”的高峰期；而在一起之后，秀恩爱的频率反而会逐渐降低。

Carlos称，根据他们统计到的数据，在人们正式成为恋人前的100天，就已经开始互相在对方的主页上Po状态了，然后这个互动频率会直线增加，直到他们确定恋爱关系。

但是一旦两人正式成为情侣，这个频率就会开始下降。“在正式恋爱开始前的12天，两个人互相Po文的频率会达到峰值，每天差不多1.67条，然后在交往的85天后，达到这段时间的最低点。”

根据Carlos的说法，那个时候，“求爱”已经结束了，两个人实际上花了更多时间相处，在线的互动反而会减少。所以当他们成为情侣时，秀恩爱的高峰期其实已经过去啦！

流言2：谈恋爱有助于世界和平

单身狗们可能要失望了，这是真的。

Carlos团队的成员分析了人们主页上的关键词，并把它分成了两组，积极的和消极的。前者包括“爱”、“开心”这类的词，后者包括“讨厌”、“伤害”、“糟糕”这样的消极词，然后相比较，会发现在开始恋爱的前20天到后20天这个范围里，积极情绪会激增，大约在20天之后，虽然会相对下降，但是仍然会维持在一个较高的水平，比单身时要高出不少。所以，谈恋爱的人有助于世界和平这个说法，还是有一点儿靠谱的。

流言3：“现在没女朋友没关系，我老婆还在念小学呢。”

这。。。做着被萝莉扑倒梦的大叔们你们醒醒吧。

根据Carlos团队在Facebook上统计的数据，对于情侣来说，差不多在全球（除了那几个没有办法使用Facebook的国家外），男性比女性的年龄平均大2.4岁（才2.4岁而已哦）。

当然，在67%的恋爱关系里，男性的年纪都要大于女性，而有20%的几率，女性年龄会大于男性。但就算是情侣之间年龄差异最大的埃及，平均差距也才5.09岁，差距最小的国家澳大利亚只有1.8岁。

流言4：分手的时候大家都会想静静

呃，这个不好说。

当人们在遭遇分手/失恋后，Facebook上人们受到和发送的信息的数量会突然间飙升。根据Carlos分享的数据，在人们在Facebook上的状态从“恋爱中”转为“单身”时，他们在Facebook收到的留言、互动的次数等会突然暴增225%，然后在接下来的一周内逐渐回落，但是在接下来的一个月里，都会保持在较高的水平。（不知道里面点赞的人占多少。）

不过，这时人们是“被迫”和前来表示慰问的亲友们互动，还是主动向旁人倾诉，就不得而知了。反正结论就是：只要你在社交网络上Po出感情状态，就无论如何不可能静下来了。

流言5：愚人节是告白的好时机

据说愚人节是告白的最好时机，因为如果被拒绝，还可以强撑说其实在开玩笑（不过这个梗还有人信吗？）。

但是，根据Facebook的数据，愚人节告白这件事风险很大，还是不要轻易尝试。

Carlos说，他们统计发现，在情人节和圣诞节当天和之后一天，是恋爱指数（指“开始恋情”的数量减去“分手”的数量）最高的时候，位列恋爱指数榜单的前四名，而第五名就是愚人节。看起来还不错吧？但是，要注意了，反过来，分手指数（指“分手”的数量减去“开始恋情”的数量）最高的一天，就是4！月！2！号！

所以，决定选在愚人节告白的诸位们还是要想清楚了，风险还是很大的。

而如果你等不及以年为单位来选择日子，那就用Facebook的“大数据算命法”来告诉你应该什么时候行动吧：世界上大部分的人们喜欢在周日、周一和周二开始恋情，而周五和周六则是人们分手的高峰期。

不过，不要以为Facebook的数据专家每天都在干这些感觉有些神神鬼鬼的东西，在分享结束后，Carlos也和PingWest分享了他们平常的工作状态。

Carlos说，在Facebook的总部差不多有四十个人，和他一样专门负责数据的整理和呈现。每个组都有不同的项目，“当我们做数据研究的时候，问题的答案不是Yes或者No，而是帮助很多内部的成员们从不同的角度或者说更深入地去思考产品。”所以他们会和产品经理们协作，看看可以为他们用数据解答什么问题。但是对他们来说，不仅要提供答案，还要在一开始就把问题想好。因为产品经理们的问题经常很含糊，所以他们还需要把问题逻辑化，然后清洗数据，搞清楚应该使用的数据的范围，进行统计。这些流程结束后，还有一个很大的挑战，就是要想清楚怎么呈现数据。

不过被问到数据专家们在项目中发挥的作用时，Carlos的一句玩笑话让我感觉真相了，他说，“我们的主要工作就是把事情弄得更加复杂。”