QY：
讀了上封你的信，我覺得自己就是從借光給對方到自己在不斷尋找光芒呢。
最近有個挺有意思的熱搜，一位中科大博士論文寫了20萬字關於情侶之間送禮物的論文。
一些網友認爲論文無用，不理解一位博士爲何要用如此長的篇幅研究這個課題。有網友表示，論文說的是最簡單的道理，卻在製造學術話語障礙。
例如，論文結論稱，“如果收禮人具有低依賴程度，且他們之間的親密程度較低，送禮人應該最大程度投其所好，以避免使收禮人失望。但隨着關係越發親密和收禮人依賴程度的提高，送禮人可以不再謹小慎微，並可以嘗試進行適度的自我表達。”這段話簡言之就是，不熟時要送對方喜歡的東西，熟悉後可以隨便送禮物。
同時，也有網友對這篇論文表示支持，稱送禮研究確實是一類學術研究方向，不該用實用與否來衡量學術研究。
網友們各抒己見，不過在這個爭辯“論文無用論”外，就這個選題本身而言，關於送情侶之間送禮物這件事發生的頻率的確非常高，包括各種紀念日、生日、各種節日等等，很多人是絞盡腦汁煞費苦心啊，也算是一大難點痛點吧。
送禮物嘛，一般關注的點在於是對方收到什麼禮物會開心，即對方喜歡什麼想要什麼。
有一些比較基本的策略，比如選擇一些絕對不會踩雷的禮物，各大網站的經典模板，女生口紅、包包、香水，男生則是手錶、遊戲、鞋子（千萬別信什麼“女孩收到禮物都哭了的”宣傳）。
但是如果我們想給對方一個特別特別的驚喜，就要更加深入瞭解ta的偏好，進而投其所好，這種情況下，我們可以通過私聊ta的好姐妹或者好兄弟問ta有什麼特別想要的東西或者是問自己的好朋友有沒有什麼好的建議和成功的經驗。
這些都是一般的流程，不過更有意思的是，我想和你分享關於在選禮物這方面和我專業相關的一些事。
送禮物這件事嘛，如果把這件事情交給大數據，讓大數據爲你挑選禮物，往往最有可能“投你所好”。比如，咱們買禮物一般會選擇去逛某寶，某寶會記錄下來你常常瀏覽的物品，你收藏夾的物品，你購物車的東西——這些你關心並且感興趣的禮物，就常常會成爲禮物的不二之選，這些一般是屬於對象不知道或者不太清楚的範疇。
在AI的研究領域中，有一大模塊叫推薦系統，推薦系統要做的事情就是根據你在網頁的點擊量，瀏覽時間等信息爲你做成用戶畫像，進而給你提供你最可能喜歡的產品。發展到越後，這個用戶畫像就會越來越清晰，漸漸獨一無二起來，因此也越能精確知道你來這個軟件是因爲什麼“心事”。
這也提到了一個觀念，也許有時候，你手機比你的親人，甚至比你自己更加了解你自己。聽起來是不是怪有些細思極恐的。早有耳聞，萬物皆可數據化，先不嚴格去看待這種說法是否正確，但的確我們創造太多數據，留下了太多“馬腳”。
再拿一件咱們都比較熟悉的事，每到新年的時候，各大app都會針對用戶本年度的使用情況做一份報告書，其中記錄了這一年來你在這個app上的使用情況，比如qq音樂、支付寶等等。第一次看到的時候，其實會很欣喜，因爲這份報告展現了很多珍貴的信息。比如，音樂的報告上一定會有你最喜歡的歌手，你在什麼特殊的時間點聽了什麼歌，聽過多少次等精細的統計，我們還非常樂於分享這份報告，因爲側面展現了自己的一面吧。
我尋思着以後有人做一個禮物的推薦系統，這樣子拿更直觀的數據說話，應該能給出標題的幾乎完美的答案了吧。
不知道是否很多年之後，每個人的一生都變成了無數的數據記錄呢？這個比傳記更加冰冷卻也十分全面而真實的記載呢。
小扇子