雖然現(xiàn)在說我們已進(jìn)入Big Data大數(shù)據(jù)的時(shí)代還有些為時(shí)過早，然而，隨著信息數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的進(jìn)程不斷加快，人們的行為軌跡越來越多地被記錄下來，這使得利用計(jì)算技術(shù)觀察和研究社會(huì)成為可能, 而隨著數(shù)據(jù)分析的智能化，使得數(shù)據(jù)不僅幫助人們了解真實(shí)背后的情況，更讓我們有了預(yù)見未來的趨勢性洞見。而這些，在Social Media如火如荼的發(fā)展之下，早也在這一領(lǐng)域內(nèi)生根發(fā)芽起來。
2009 年2月，美國哈佛大學(xué)大衛(wèi)·拉澤（David Lazer）等15位美國學(xué)者在《Science》上聯(lián)合發(fā)表了一篇具有里程碑意義的文章《Computational Social Science》，該文指出：“計(jì)算社會(huì)科學(xué)”這一研究領(lǐng)域正在興起，人們將在前所未有的深度和廣度上自動(dòng)地收集和利用數(shù)據(jù)，為社會(huì)科學(xué)的研究服務(wù)。
Social Computing: Computer-supported collaboration research focuses on technology that affect groups, organizations communities and societies, e.g. voice mail, chat. It grew from cooperative work study of supporting people’s work activities and working relationships. …Wikipedia：Social Computing
IBM 的SCG說人是社會(huì)性的動(dòng)物。人的各種行為都是發(fā)生在社會(huì)環(huán)境中，在社會(huì)性的交互中獲得。而當(dāng)人們在虛擬世界中交互的時(shí)候，卻是不同的情況。SCG相信: 能夠開發(fā)出為我們的行為或活動(dòng)產(chǎn)生出社會(huì)環(huán)境的數(shù)字系統(tǒng)來。為此，他們通過社交代理（social proxies）的輕便途徑來達(dá)成目標(biāo)。這個(gè)Social Computing按照中文來說，應(yīng)該是社交性計(jì)算，它的重點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)交互，特別是聊天中的人物的擬真社會(huì)性�！� IBM： Social Computing Group(SCG)
同樣也是針對社交方面的研究。比IBM的更有活力。他們說“research and develop software that contributes to compelling and effective social interactions, with a focus on user-centered design processes and rapid prototyping.” 可以看出，重點(diǎn)在“社會(huì)交往/social interactions”。比較有名的一個(gè)項(xiàng)目是“Wallop”，“用于探索研究人們?nèi)绾畏窒砻浇椴⒃谏鐣?huì)性網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下進(jìn)行對話和交流�！薄� Microsoft：Social Computing Group
The Social Computing research group designs, deploys and evaluates technologies that facilitate human-human communication, coordination and collaboration.”提及了多學(xué)科對此進(jìn)行綜合研究。——FX Palo Alto Laboratory：Social Computing
正如“計(jì)算語言學(xué)”又稱為“自然語言處理”一樣，“計(jì)算社會(huì)科學(xué)”又可以叫作“社會(huì)計(jì)算”，也有部分人譯為“社交計(jì)算”，字面不同的術(shù)語其側(cè)重點(diǎn)略有不同，但概念基本一致 。
那么，到底什么是“社交計(jì)算”呢？對于一個(gè)新興的跨學(xué)科的研究領(lǐng)域往往是仁者見仁，智者見智，很難給出一個(gè)公認(rèn)的定義。一般而言，社會(huì)計(jì)算是指社會(huì)行為和計(jì)算系統(tǒng)交叉融合而成的一個(gè)研究領(lǐng)域，研究的是如何利用計(jì)算系統(tǒng)幫助人們進(jìn)行溝通與協(xié)作，如何利用計(jì)算技術(shù)研究社會(huì)運(yùn)行的規(guī)律與發(fā)展趨勢。
所謂“利用計(jì)算系統(tǒng)幫助人們進(jìn)行溝通與協(xié)作”是指幫助人們在互聯(lián)網(wǎng)上建設(shè)虛擬社會(huì)，對現(xiàn)實(shí)社會(huì)中人與人的關(guān)系進(jìn)行復(fù)制和重構(gòu)，使人們更緊密地聯(lián)系在一起，隨時(shí)隨地互相通訊，以協(xié)作的方式生產(chǎn)知識。這方面的研究包括社會(huì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、群體智慧等。
所謂“利用計(jì)算技術(shù)研究社會(huì)運(yùn)行的規(guī)律與發(fā)展趨勢”，是指以社交網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)媒體為研究對象，從中發(fā)現(xiàn)社會(huì)關(guān)系、社會(huì)行為的規(guī)律，預(yù)測政策實(shí)施的可行性。社會(huì)學(xué)鼻祖奧古斯特·孔德最初定義社會(huì)學(xué)時(shí)，希望社會(huì)學(xué)能夠使用類似物理學(xué)的方法，成為經(jīng)得起科學(xué)規(guī)則考驗(yàn)的一門學(xué)科，互聯(lián)網(wǎng)背景下的社會(huì)計(jì)算使這一理念具有了現(xiàn)實(shí)可行性。這方面的研究包括社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、內(nèi)容計(jì)算、人工社會(huì)等。
社交計(jì)算（social computing）的應(yīng)用領(lǐng)域
社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Social Network Service，SNS）
談到社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，就會(huì)讓人想起時(shí)下最熱門的Facebook。社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)研究的是利用信息技術(shù)構(gòu)建虛擬空間，實(shí)現(xiàn)社會(huì)性的交互和通信。SNS還有一種解釋是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)軟件（Social Network Software），電子郵件、網(wǎng)絡(luò)論壇等許多傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)工具都可以視為一種社會(huì)軟件。
在社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的網(wǎng)站上，人們以認(rèn)識朋友的朋友的方式，擴(kuò)展自己的人脈。國內(nèi)最有名的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)網(wǎng)站是“人人網(wǎng)”，他們從實(shí)踐中總結(jié)出以下值得重點(diǎn)關(guān)注的研究點(diǎn)：社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度、信息的絕對價(jià)值和相對價(jià)值、新鮮事排序算法、隱私性以及社會(huì)化搜索。
3. 群體智慧（Collective Intelligence）
群體智慧的典型應(yīng)用是“維基百科”和“百度知道”。這些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)系統(tǒng)不僅幫助用戶相互溝通聯(lián)系，更重要的是將用戶組織起來，發(fā)揮他們的群體智慧，以協(xié)作的方式一起創(chuàng)造、加工和分享知識。
知識獲取是一切智能系統(tǒng)的瓶頸，傳統(tǒng)的依靠專家編輯知識的方式效率太低，無法滿足大規(guī)模真實(shí)信息處理的需求。在網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的大背景下，群體智慧的出現(xiàn)為知識獲取提供了一條嶄新的充滿希望的道路。如何巧妙地設(shè)計(jì)用戶界面以激發(fā)用戶的參與熱情，如何克服人腦計(jì)算的不精確性，如何將人腦和電腦最佳地結(jié)合起來，都是值得深入研究的問題。
4.社交網(wǎng)絡(luò)分析（Social Network Analysis）
關(guān)于這方面，不需要多說。
5.內(nèi)容計(jì)算（Content Computing）
除社會(huì)網(wǎng)絡(luò)外，社會(huì)媒體也是分析理解社會(huì)的重要素材，如新聞、論壇、博客、微博等。由于它們都以語言文字為主要展示形式，因此從事內(nèi)容計(jì)算研究的學(xué)者需要掌握語言分析技術(shù)。當(dāng)前內(nèi)容計(jì)算的熱點(diǎn)包括輿情分析、人際關(guān)系挖掘、微博應(yīng)用等。
6.企業(yè)創(chuàng)新服務(wù)（Social Computing for Business）
這是品牌面對社會(huì)化媒體以及WEB2.0發(fā)展所帶來的最新的熱門創(chuàng)新領(lǐng)域。而今HP， IBM以及Amazon都相應(yīng)地有推出Social Computing的對商企業(yè)服務(wù)�？梢娖錈衢T程度、
其實(shí)Diig， Reddit 等都屬于建立于Social Computing的技術(shù)基礎(chǔ)之上的創(chuàng)新性服務(wù)。
等等……
計(jì)算你的真實(shí)關(guān)系——社交計(jì)算的困境： 以QQ圈子為例
Social Computing的應(yīng)用強(qiáng)調(diào)通過新興技術(shù)來引導(dǎo)人的社交活動(dòng)，而在以前無論是電腦和互聯(lián)網(wǎng)更重要的角色作為一種簡單的學(xué)習(xí)、應(yīng)用工具�，F(xiàn)在，強(qiáng)調(diào)的是要將人與人連接起來，形成社交性網(wǎng)絡(luò)。
基于內(nèi)容的人際關(guān)系挖掘：互聯(lián)網(wǎng)中蘊(yùn)含著大量公開的人名實(shí)體和人際關(guān)系信息。利用文本信息抽取技術(shù)可以自動(dòng)地抽取人名，識別重名，自動(dòng)計(jì)算出人物之間的關(guān)系，進(jìn)而找出關(guān)系描述詞，形成一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)世界的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)。微軟亞洲研究院的“人立方”就是一個(gè)典型系統(tǒng)。
不過，盡管用戶數(shù)據(jù)和后臺(tái)算法都在日趨強(qiáng)大，但得承認(rèn)，我們對人們心理和情感的理解卻仍然可能處于十分幼稚的階段，僅僅依靠算法，遠(yuǎn)遠(yuǎn)還不能懂得人心。騰訊近期提供試用的新產(chǎn)品QQ圈子就是一個(gè)例子。這款產(chǎn)品能夠根據(jù)QQ后臺(tái)的數(shù)據(jù)為他們實(shí)名推薦好友，但用戶卻被騰訊對他們社交網(wǎng)絡(luò)的精確了解所驚駭，乃至恐慌和憎惡。
QQ圈子
自從騰訊體驗(yàn)中心發(fā)布了QQ圈子的試用邀請之后，人們對這一產(chǎn)品的議論紛紛。有人對這款產(chǎn)品表示“除了臟話之外無話可說”，也有人認(rèn)為這是國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)最拿得出手的創(chuàng)新產(chǎn)品；有人在半夜打電話逐個(gè)通知自己的朋友提醒千萬不要使用，也有人為錯(cuò)過該款產(chǎn)品短暫的試用期而后悔不迭；有人認(rèn)為這是騰訊創(chuàng)辦以來在產(chǎn)品方面祭出的最大昏招，也有人認(rèn)為它對于騰訊來說“連點(diǎn)成面，意義非凡”，這款產(chǎn)品就是騰訊近期推出的QQ圈子。
1. 按照真實(shí)生活中的關(guān)系，將好友自動(dòng)分圈
2. 批量為QQ好友添加準(zhǔn)確備注
3. 查看好友最近的空間動(dòng)態(tài)
以隨機(jī)選擇的一個(gè)QQ用戶為例，出現(xiàn)在眼前的是23個(gè)圈子里的2515個(gè)圈子好友（實(shí)際QQ好友500人左右，圈子好友是這個(gè)數(shù)字的5倍）。無論這些人是否主動(dòng)開通了圈子功能，他們無一例外，靜靜地躺著中槍了：每個(gè)好友都有一個(gè)類似名片的方框，里面有真實(shí)姓名、清晰的頭像、最近上線情況、共同QQ好友等等信息。他們被自動(dòng)分在不同的圈子里，圈子的名稱也是自動(dòng)生成的，比如“高中同學(xué)”、“初中同學(xué)”、“新聞學(xué)院”、“大學(xué)同學(xué)”、“同事”、“媒體”、“家人”、“北京校友”等等，圈子名稱與人名、關(guān)系對應(yīng)十分精確。
“好神奇、太強(qiáng)大了，但是也太恐怖了，我不想用”—這幾乎成為QQ用戶評價(jià)圈子的標(biāo)準(zhǔn)句式。一時(shí)間，“退出圈子”、“禁用圈子”成為大多數(shù)人的不二選擇。但即使是退出、禁用都還不夠，有用戶形容道：“我沒有用圈子，圈子上已經(jīng)能看到我了，這就好像我在自己床上裸睡，忽然就來了幾千人圍觀，我要停用圈子，還需要下載新軟件安裝再停用，這好比我需要裸一會(huì)才能穿褲衩，這個(gè)過程早被眼尖的人看光了。”
從3月20號騰訊開始這款產(chǎn)品的公開測試，原定23天的測試期，結(jié)果5天之內(nèi)第一批60萬個(gè)試用名額就被一搶而空，騰訊不得不關(guān)閉體驗(yàn)報(bào)名。如此火爆的申請?bào)w驗(yàn)卻并不是個(gè)好消息，紛至沓來的用戶在試用后大多數(shù)都選擇了關(guān)閉圈子、禁用圈子，以及攻擊這款產(chǎn)品。
有一位媒體撰稿人劉洲在最新的一期雜志專文中提出了一個(gè)“前女友恐懼癥 ”。還真的非常貼切。
用戶出乎意料的強(qiáng)烈反感讓QQ圈子的產(chǎn)品經(jīng)理無法淡定了，他們在產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)博客里撰文說：
“這款產(chǎn)品的初衷是為了讓大家“結(jié)識新朋友，不忘舊朋友”，從而擺脫“難交新朋友，忘卻老朋友”的現(xiàn)狀。”
根據(jù)統(tǒng)計(jì)，每年我們都會(huì)遺忘大約15%的好友。而遺忘老友還不是唯一的問題，難交新朋友是更大的問題：“據(jù)研究統(tǒng)計(jì)，我們每天40%的時(shí)間，只用來和5個(gè)人打交道。在現(xiàn)在這樣一個(gè)快節(jié)奏的時(shí)代，面對面交流，對于快速地結(jié)交好友而言，效率顯然有些低下�！�
QQ 圈子則是騰訊提出的最新解決方案：“為什么我們不直接把我們的生活圈子（包括過去的、當(dāng)前的、正在進(jìn)入的）直接地在社交網(wǎng)絡(luò)中列出來呢？那樣的話，我們就可以很好地管理和識別我們多年來積攢的好友，有些也許已經(jīng)淡忘，但是當(dāng)把他們放回到他們所在的圈子中時(shí)，那些忘卻的姓名將再度清晰；我們也可以利用圈子中人脈的力量，去尋找失散多年的好友；我們也可以跟舊時(shí)的玩伴分享現(xiàn)在的故事，他們也一定很渴望知道我們的近況；當(dāng)我們進(jìn)入一個(gè)新的環(huán)境，只需要加幾個(gè)QQ 好友，圈子就能為我們展示更多的潛在好友，幫助我們快速地融入新的環(huán)境……
即使是那些自認(rèn)為沒有隱私可隱瞞的用戶，仍然覺得“背后冷汗直冒”，因?yàn)樗麄儾涣私怛v訊是如何做到如此精準(zhǔn)地了解用戶姓名和身份，是否調(diào)用了聊天記錄等用戶視為隱私的資料？網(wǎng)友的質(zhì)疑聲越來越大，疑云籠罩在QQ用戶心頭。
的確，QQ圈子給用戶帶來的驚奇表明，騰訊所掌握的用戶數(shù)據(jù)和后臺(tái)算法已經(jīng)十分強(qiáng)大，但對用戶心理的理解卻仍然處于十分幼稚的階段，開發(fā)團(tuán)隊(duì)需要找到提供社交價(jià)值和保留用戶隱私的平衡點(diǎn)才能讓這款產(chǎn)品真正上線。類似于圈子這樣的產(chǎn)品不是不能給用戶帶來潛在價(jià)值，但是它們可能帶來的負(fù)面價(jià)值卻讓用戶敬而遠(yuǎn)之。僅僅依靠算法，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能理解人心。
這些社交產(chǎn)品往往能夠憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和創(chuàng)新算法在工程師們內(nèi)部贏得贊譽(yù)，但卻被用戶極力排斥。無獨(dú)有偶，谷歌也不斷因?yàn)槠渖缃划a(chǎn)品中所體現(xiàn)出的工具化思維方式而被人們詬病，一名用戶憤怒地聲討B(tài)uzz將他郵件列表里的三位前女友推薦相識——算法很難識別那些我們并不想顯性表達(dá)出來的社交意愿。即使是那些心底無虧的人，也不一定希望他們的社交生活被機(jī)器算法所干預(yù)。
人們擔(dān)心自己的隱私會(huì)被數(shù)字泄露，斯蒂芬·貝克在《當(dāng)我們變成一堆數(shù)字》這本書中，描繪了那些企業(yè)背后的數(shù)學(xué)家們，如何通過數(shù)據(jù)和模型來剖析和監(jiān)測人們的舉動(dòng)，從購物、求職到總統(tǒng)選舉，神不知鬼不覺地影響人們的日常決策。因此，一些極端的數(shù)字信徒開始嘗試相應(yīng)地采用極其激進(jìn)的管理方式：將一切信息數(shù)據(jù)化，完全依靠數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行決策。
img source: New York Times
情感計(jì)算 Affective Computing
再來說說感情這回事情。
是的，計(jì)算機(jī)可以讀懂你的情感，內(nèi)心感受和想法。同樣地，這也就是說明，人們的內(nèi)心世界也是可以被計(jì)算機(jī)所識別和量化計(jì)算的。
科學(xué)研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。傳統(tǒng)的人機(jī)交互，主要通過鍵盤、鼠標(biāo)、屏幕等方式進(jìn)行，只追求便利和準(zhǔn)確，無法理解和適應(yīng)人的情緒或心境。而如果缺乏這種情感理解和表達(dá)能力，就很難指望計(jì)算機(jī)具有類似人一樣的智能，也很難期望人機(jī)交互做到真正的和諧與自然。 由于人類之間的溝通與交流是自然而富有感情的，因此，在人機(jī)交互的過程中，人們也很自然地期望計(jì)算機(jī)具有情感能力。情感計(jì)算（Affective Computing）就是要賦予計(jì)算機(jī)類似于人一樣的觀察、理解和生成各種情感特征的能力，最終使計(jì)算機(jī)像人一樣能進(jìn)行自然、親切和生動(dòng)的交互。
哪些特征可以表達(dá)人內(nèi)心的情感？比如眼神、肢體語言、手指的小動(dòng)作、面部表情……看過《Lie To Me》的朋友都不會(huì)陌生吧！
有關(guān)人類情感的深入研究，早在19世紀(jì)末就進(jìn)行了。然而，除了科幻小說當(dāng)中，過去極少有人將“感情”和無生命的機(jī)器聯(lián)系在一起。讓計(jì)算機(jī)具有情感能力是由美國MIT麻省理工大學(xué)Minsky在1985年提出的——
問題不在于智能機(jī)器能否有任何’情感，而在于機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能時(shí)怎么能夠沒有情感。
從此，賦予計(jì)算機(jī)情感能力并讓計(jì)算機(jī)能夠理解和表達(dá)情感的研究、探討引起了計(jì)算機(jī)界許多人士的興趣。美國MIT媒體實(shí)驗(yàn)室Picard教授提出情感計(jì)算一詞 Affective Computing并給出了定義，即情感計(jì)算是關(guān)于情感、情感產(chǎn)生以及影響情感萬面的計(jì)算。讓機(jī)器（計(jì)算機(jī)）也具備“感情”，從感知信號中提取情感特征，分析人的情感與各種感知信號的關(guān)聯(lián)，是國際上近幾年剛剛興起的研究方向。
情感計(jì)算研究的重點(diǎn)就在于通過各種傳感器獲取由人的情感所引起的生理及行為特征信號，建立“情感模型”，從而創(chuàng)建感知、識別和理解人類情感的能力，并能針對用戶的情感做出智能、靈敏、友好反應(yīng)的個(gè)人計(jì)算系統(tǒng)，縮短人機(jī)之間的距離，營造真正和諧的人機(jī)環(huán)境。
那么，情感關(guān)系可計(jì)算可測量嗎？
我們可以缺乏浪漫色彩地將緣分歸納為一個(gè)概率問題，跟人與人之間的其他組合方式一樣，獲得一段美滿的姻緣也是需要試錯(cuò)的。如果不同類型的人之間的婚姻和諧程度有著顯著的差異，那么通過類型的匹配來提高婚姻幸福度就成為一件合乎邏輯的事情。
科學(xué)婚介所的故事
知名的婚戀社交網(wǎng)站百合網(wǎng)有這一套系統(tǒng)，叫做心靈匹配測試系統(tǒng)。簡單來說，心靈匹配測試系統(tǒng)是把人通過戀愛類型、個(gè)性特征、價(jià)值觀念、關(guān)系互動(dòng)四個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)剖析，形成數(shù)據(jù)模型，再根據(jù)特定的心理學(xué)匹配算法，在百合網(wǎng)龐大的用戶資料數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行篩選，以匹配度數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排名，將匹配者由高到低推薦給用戶。
心靈匹配測試系統(tǒng)可以在戀愛前起到匹配的作用，讓系統(tǒng)篩出匹配度高、未來幸福概率高的對象，然后再培養(yǎng)感情，縮短兩人互相了解的時(shí)間，減少犯錯(cuò)誤的概率，調(diào)查表明，通過“心靈匹配”方式找到伴侶的夫婦婚后48個(gè)月的婚姻滿意度高達(dá)83%。也可以在戀愛之后再來做這個(gè)測試，它就像一張?bào)w檢表，展示了激情背后，兩人在個(gè)性價(jià)值觀上存在哪些差異，婚后可能出現(xiàn)什么問題和爭端，以供預(yù)防。
到目前為止，百合網(wǎng)這個(gè)“數(shù)字紅娘”表現(xiàn)得不錯(cuò)，就連這家公司的創(chuàng)始人和員工們自己也在通過“愛情模型”來尋找配偶。
然而，不得不說，這樣的測試也僅僅是一種參考指標(biāo)，也不能完全依賴此來托付我們的終身幸福大事。正如動(dòng)物學(xué)家們相信，人臉相似程度關(guān)系著吸引力程度一樣，無法100%準(zhǔn)確。BCC曾經(jīng)有一個(gè)系列片，研究探討了兩性關(guān)系之間的科學(xué)因素。其中的一集叫做《吸引力》，幾位科學(xué)家組成了科學(xué)婚介所團(tuán)隊(duì)，洗完通過一系列不同尋常的科學(xué)辦法，來做一次紅娘。期望以此找到男女之間吸引力的秘密所在，然而，結(jié)果如何呢？ 有時(shí)間可以看一看這部片子。
可算的與不可算的
我們已經(jīng)開始習(xí)慣隨時(shí)分享我們的喜好、我們的位置、我們的圖片，即使不主動(dòng)分享，機(jī)器也會(huì)默默記錄。我們用戶自己產(chǎn)生的內(nèi)容（UGC）在各種社交軟件上不斷地描摹著我們的生活，連接起來的時(shí)間線已然可以模糊地映射出我們自己。
KK在其所著的一書《失控》中曾提出，上傳全部的生活已經(jīng)是人類不可阻擋的命運(yùn)，但終究還是會(huì)有區(qū)分，哪些是用戶真正愿意的，哪些是還不能讓人接受的�；蛘哒f，一切都還需要時(shí)間來讓人們適應(yīng)。
即使人的情感真的是可以量化的，也不會(huì)是現(xiàn)在所用的這些。還不足以讓人們信服。
參考資料
百度百科：社交計(jì)算
百度百科：情感計(jì)算
方興未艾的社會(huì)計(jì)算
Wired: Love Machine
情感計(jì)算
MIT: Affective Computing
New York Times:They’ve got your number
關(guān)于情感運(yùn)算：Nick Interaction Design
百合網(wǎng)：心靈匹配測試
編輯、整理: Vivian Peng @DamnDigital
Cover Image: Wang Qi@DamnDigital
本信息由重慶網(wǎng)站建設(shè)公司提供。http://www.xinkangbao.net/index.asp
