6 传统承继与水平联系
20世纪80年代末的一个圣诞节，坐在米德尔顿电影院销售柜台后面的亚历克斯差点儿自焚。那天正在放映的影片是《午夜惊情》，当时亚历克斯不小心碰到了20世纪50年代的线圈取暖器，然后他的毛衣就着火了。他没有察觉到火焰带来的热量，不过幸运的是，坐在售票处的经理大喊：“你身上着火了！”亚历克斯的思维还算敏捷，他想起了自己小时候学过的知识。他马上躺下，在沾满了黄色花生油的地板上打滚，直到火熄灭为止。欢呼的观众们刚一安全就座，经理和亚历克斯就又继续盯着同一面墙看，对阿尔·帕西诺低沉的嗓音无动于衷。
《午夜惊情》已经连续放映好几个星期了，所以亚历克斯和他的经理都非常清楚每一个情节。但这并没有让他们对亚历克斯毛衣着火这件事有所防备。我们在第5章中已经看到，贝叶斯推理在对可预见的事情进行预测时是非常有用的。它适用于缓慢变化或周期性的环境，或者适用于我们能够针对因果关系提出某种合理假设的情况。人类会本能地这样做，比方说时差反应就是在一个新时区里重建大脑昼夜节律的过程。
我们已经知道，人类大脑每天会收集有关行为模式的短波数据。从贝叶斯法则的角度来说，我们在不断更新自己的“先验分布”，并将其归纳为文化规范。这意味着我们并不会对下面这个结论感到惊讶。据一份权威的科学杂志报道，有一项针对数百万条推文的研究显示，在周末人们会更加开心，而且起床时间往往也更晚。作为贝叶斯式的思考者，我们已经通过大家在工作日的表现预料到这样的结果了，套用贝叶斯法则的说法就是，这些发现几乎不会更新我们的先验分布。不过，推特分析法却给某种未来的算法提供了同一条涉及集体行为的基准线，只不过还没有一个人能说清具体的规模。有了这条基准线，你就可以识别异常现象。
布里斯托大学的内洛·克里斯蒂亚尼尼和他的团队使用大量的推文和其他媒体内容，对类似削减开支或英国脱欧这样的特定事件之后公众情绪的波动进行了监测。他们还对公众情绪的季节性变化进行了监测。结果发现，尤其在冬季，维基百科上的心理健康查询往往会随着负面广告的出现而出现。克里斯蒂亚尼尼说，人们倾向于用“就这样吗？我们早就知道了！”这样的话来回应他们的发现。这对他来讲已经足够了，因为他的目标就是量化人类集体行为的规律。
