量化研究方法
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研究利用 Twitter 的大量实时文本数据，既保证了研究的广度，也规避回忆偏差。研究很有意思，揭示了情绪与生物钟、社会工作作息、相对日照时长之间的关系。并且还提到周末情绪峰值延迟2小时的“睡懒觉效应”，可见工作对人情绪有多大的影响（bushi）。好奇周日晚至周一早的消极情绪值会不会高于其他日子的同一时段的消极情绪值。毕竟周一很令人讨厌。
研究很有意思，通过智能体模拟的方式分析了天赋和运气对个人成功的影响。许多中等天赋的人因为运气好而获得成功，而一些天赋很高的人却可能因为机遇不佳而难以施展才华。结论确实在现实生活中的一些事例中也有体现。不过本研究将天赋抽象为单一正态分布变量，不知道不同的天赋（如数理逻辑、创造力、情商等）会不会对结果有不同的影响。另外，模型中幸运 / 不幸事件独立随机发生，但现实中事件可能具有序列相关性（如 “幸运者更易吸引后续机会” 的马太效应）。只能说我们的生活还是太复杂了😥😥……
研究利用 Twitter 的大量实时文本数据，既保证了研究的广度，也规避回忆偏差。研究很有意思，揭示了情绪与生物钟、社会工作作息、相对日照时长之间的关系。并且还提到周末情绪峰值延迟2小时的“睡懒觉效应”，可见工作对人情绪有多大的影响（bushi）。好奇周日晚至周一早的消极情绪值会不会高于其他日子的同一时段的消极情绪值。毕竟周一很令人讨厌。
研究很有意思，通过智能体模拟的方式分析了天赋和运气对个人成功的影响。许多中等天赋的人因为运气好而获得成功，而一些天赋很高的人却可能因为机遇不佳而难以施展才华。结论确实在现实生活中的一些事例中也有体现。不过本研究将天赋抽象为单一正态分布变量，不知道不同的天赋（如数理逻辑、创造力、情商等）会不会对结果有不同的影响。另外，模型中幸运 / 不幸事件独立随机发生，但现实中事件可能具有序列相关性（如 “幸运者更易吸引后续机会” 的马太效应）。只能说我们的生活还是太复杂了😥😥……