2010年12月9日，集智俱乐部的 计算士 和 Jake 发布了头脑风暴论坛数据分析报告(全文)。报告很有趣，其中讲到了 Zipf 定律和以社会网络分析为主的网络骨架图。Jake 同时将头脑风暴论坛的数据发布，数据为XML格式文件。而我，恰恰对头脑风暴论坛的兴趣也是非常浓厚，所以这边本地将这些数据处理了一下（大家可参考这里），并作了一些简单分析同大家分享。

首先是头脑风暴论坛中最为关键的几个actors：

这里考虑了两个因素，网络的 Eigenvector Centrality 和 Betweenness Centrality（即vertex和edge信息），从上图看：jake 的地位最高，且Eigenvector和Betweenness相差较小；紧随其后的是东方隐，当然这个紧随其后是指相对概念。

由于 jake 的地位（重要到有点儿离群点的意思了），其他会员的状态不是很明显，所以考虑将 jake 这点去掉：

这样处理以后，除 jake 和 东方隐 以外的用户状态浮出。如果主观上增加“第二梯队”的概念（除去jake和东方隐两人，个人对头脑风暴论坛不是很熟悉，权且这么划分。当然也可以做个聚类啥的，不折腾了），那么属于这一梯队的ID包括：zcard2000、ruiaijun、黄淼鑫、计算士、Michael0607、天狮星11、飞鸟、yywwkk等。

问题来了，论坛上这些比较重要的actors是如何组织在一起（相互作用）的呢？

上图为重要节点的网络图，不难看出：jake 在头脑风暴论坛的地位是无可替代的，牢牢地占据论坛关系中最核心的位置（估计这种结构在COS论坛也同样存在，其中的核心不用我多言，哈～～）

还有就是东方隐这个节点也非常有意思，需要关注。但详细的说明，这里就省略了，毕竟对头脑风暴论坛不像统计之都那么熟悉，硬搬着去解释，难免贻笑大方。简单陈述一下绘制关系图的原则：

• 同计算士绘制的骨架图一样，这里也同样将一些不太重要的节点做了删除处理（subgraph），只留下了重要节点的骨架；
• 骨架中的节点也并不是每一个都做了展示，而是通过 Eigenvector 和 Betweenness 的对比，将差异比较明显的节点做（名称）展示。而表示为红色的节点大小即为二者差异的大小。

写在最后：

1. 这篇文章实际上写的非常仓促，有很多细节考虑不是很完备，并且从数据上看，能够展现的也不止上面的一些信息（比如发帖时间的分析、还有一些条件密度类的内容，等等）。但与其无限期放在草稿箱里，不如直接放出来。因此这篇文章可能会有比较大的改动（主要是绘图部分），但什么时候，就不得而知了；
2. 如果有集智俱乐部的童鞋看到这篇文章的话，多多指正，并——欢迎加入统计之都。
3. 关于集智俱乐部：说太多了可能太主观，还是参考其官网的简介：

附：

2003 年，集智俱乐部创始人张江（Jake）创办了集智俱乐部网站，该网站一直致力于宣传、普及、推广复杂系统科学，并展开广泛的跨学科交流，俱乐部渐渐聚集了一批有识之士。 5 年后的 2008 ，集智俱乐部的交流和活动开始从虚拟世界走向现实，并尝试发展一个现实世界中的学术组织。目前集智俱乐部的日常管理工作由集智核心成员负责， 主要活动有开放式的讲座与交流，以及其它主题小组活动。……

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相比热火发烫的53.6%投篮命中率，火箭发挥比较正常，48.7%。火箭唯一问题出现在了失误方面，8-15，如果火箭失误控制的好，也许结果可能是另外一个结果。

比赛过程中，杨毅提到（大致意思）：由于没有超级球星，火箭必须比其他球队付出更多的努力才能获得胜利，也就是说其他球队会从容地为季后赛调整状态。火箭没有这个资本，为了常规赛的成绩，火箭进入疲劳期的时间要更早。要保证后面的球队成绩，要么莫雷尽最大能力交易，补充火箭；要么阿德尔曼通过更加合理细致的轮转，让每个核心球员得到充分休息。

问题来了：在不改变现有火箭球员结构的前提下，火箭的战术轮转体系中，球员的位置如何？

引子：

本场比赛火箭一共20个助攻，Brooks 和 Battier 分别助攻了最高的5个和4个。每次助攻都会涉及两位球员，那么本场比赛所有助攻结果综合在一起，即我们将助攻者和被助攻者之间的关系使用社会网络关系表现出来，会有一些有趣的现象：

注释：

箭头方向是助攻方向，比如最下面的是 Shane Battier 给 Chuck Hayes 的助攻。

整理几个重要的关键点来评论一下：

1. Brooks 无疑是比赛的发起者，我们发现他的助攻几乎包括了中锋、前锋位置的所有人（但不包括阿里扎，好像我记得有个镜头阿里扎要球，Brooks 没有理会）。
2. Battier 既是助攻的受益者，又是助攻的发起者。个人一直比较喜欢的球员，篮球智商非常高。
3. Budinger 这场比赛发挥出色，同队友给予其的帮助分不开。我们看到很多个球员对其都有直接帮助。
4. Andersen 从助攻网络关系角度看，属于一个策应型中锋，而且是由里向外策应的那类。从比赛中观察，似乎球风有些偏软（本赛季我第一次看直播比赛 ^_^）
5. Ariza 接受的助攻并不多，只有 Battier 的一次，其他都是给别人的助攻，和 Brooks 一样，属于个人能力比较强，擅于自己创造得分机会的球员。

假如：

我是教练组成员，我提议（单从本场比赛结果看）：

1. Brooks、Battier、Ariza、Andersen 在火箭进攻体系中位置比较重要，轮转的时候尽量保证其中的两人或三人同时在场。
2. Budinger 属于绝好的替补球员，但似乎不适合同 Battier、Hayes 同时在场。
3. Lowry 在组织进攻方面能力欠佳，使用上须谨慎。

更新分割:

注：这个赛季火箭队有一些球员实际上并没有真正的进入轮转，比如”Tracy McGrady”,”Mike Harris”,”Jermaine Taylor”,”Pops Mensah-Bonsu”,”Brian Cook”。虽然有些球员（比如麦蒂）的确对球队的（被）助攻仍有帮助，但贡献非常有限。出于结果整洁性的考虑，上图已将这些球员因素剔除。

由于绘图算法使用的是 Force-based_algorithms，也就是说这种算法做出的图，边（edges）会尽可能的少。解释为，对球员关系的影响就是：

同其他球员关系比较多的球员将绘制的比较靠近中心，而关系较少的球员会绘制在相对靠外的位置。

重新观察火箭队助攻网络图，发现：

1月16日对热火比赛中，Kyle Lowry 和 Trevor Ariza 发挥的确出了问题，尤其是 Lowry 这点上。

如果我们求解这个网络中各个球员的 page rank 值，可以认为是每个球员同其他球员助攻的关键程度。

Brooks、Ariza、Scola、Lowry、Battier 在助攻重要性角度上，占据球队的前五位。如何使用“田忌赛马”的策略制胜，则是教练组的问题。

让我欣慰的是 Hayes 的重要程度要比 Andersen 要好，单单从上一场比赛上看，Andersen 发挥的有些超常。

P.S. 维基百科上没有区别 “有向网络”和“无向网络”的 page rank ，上个表中的 page rank 值属于“无向网络”值，同上面的图略有区别（有向网络中，Lowry 的关键性仅比 Hayes 高，有些无奈）。

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就拿全国联销的双色球来说，规则很简单：从33个红球里面选择6个红球，再从16个蓝球中选择1个，只要全部正确就中得一等奖。

既然是规则简单，投注门槛又低，那谁不乐意来两注呢。买了两注没中，不就得反思一下怎么才能提高双色球中奖概率？于是乎彩民们提出了各种“提高”彩票中奖率的方法。走势图是一定要有的，还要有冷号、热号分析，大小号、区间分析、再加上天干地支、牛鬼蛇神……

我也给大家抛一个图，“指导”大家投注（近期双色球红球的分析），嘿嘿

声明如下：

1. 灵感来自于传媒大学沈浩教授，只不过我不会使用 Clementine。
2. 虽然我是彩票从业者，但对此不负任何法律以及学术责任。
3. 具体怎么选，或解读这幅图，请参考双色球冷热号选号方法。
4. 纯属娱乐，观众可洗洗睡了^_^

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