还记得2021年1月底，笔者和新浪众测粉丝们承诺过，往后每个月文章都会让读者们看到不一样的“Phone人疯语”，了解鄙人的更多面。立Flag后实际表现如何？上半年发布的5篇文章基本摆脱手游评测、手机等数码产品评测或者相关的资讯、导购内容。

其实，前5个月的几篇文章的选题并不仅仅为了不写手游、手机等内容而差异化，还有另一层意思。

有两个Project一直在心中酝酿已久，本文将会揭开其中一个——Project Virtual的序幕。2021年已发布或者未发布的每一篇文章，核心都是围绕着Project Virtual以及另一个Project。

看官们，尤其是英文学霸肯定会想Project Virtual的“Virtual”译作、指代什么？容许先卖个关子，适当时机聪明且耐心的伙伴就会秒懂。

对两个Project没啥兴趣的读者可以忽略上述介绍，继续关注每一篇文章的内容即可，独立地、非关联性地割裂开这些文章间的互动和共鸣，再次感谢每一位陪伴新浪众测和笔者成长的铁杆粉丝们，你们的留言、点赞或者浏览量都是对众测团队以及本人的肯定和鼓励。

宅男腐女们，有没有想过一个很严重的问题，平时一顿猛如虎的操作是否就是唯一打开社交软件的方式？追踪/关注/默默关注，点赞/评论/引用，投币/收藏/点赞一键三连操作，诸如此类的行为无疑可以直接和对方产生单向/双向/多向互动，然而，世事总没有那么简单。

举个栗子，各位成年的小可爱们有看某档相亲节目吧？为啥偶尔就有男嘉宾上台对着心动女生说，对不起，平时不敢关注心动女生的微博，关注了也不敢点赞、留言，怕其发现蜘丝马迹，提前把神秘感打破，只能默默地爱着，直到上台前一刻也不敢表白。

这种互动就是单向的，严格来看也不算互动，那种单相思滋味，想爱又怕被拒绝，更怕给不到对方幸福那种辛酸和煎熬，撕心裂肺又难以忘怀，越想戒掉却又越爱上那种苦中带甜的芳香。

众所周知，笔者是名“伪/业余”数据分析师，不停寻找着一种方式可以缓解上述“症状”，造福那些只接受“间接”示爱/默默喜欢的人，在社交平台或者日常面对面接触中不敢勇敢踏前一步的人。

答案就在本文：从社交软件获得数据样本，之后对其进行基础/深入的数据分析、数据挖掘，可以获得疗愈性、治愈系的体验和趣味。

工欲善其事，必先利其器，借助部分社交软件的“关注分组”功能可以加快数据分析的进度，下文会详细介绍。

基础篇：端正态度

不幸地，有些伙伴或者他们喜欢的人使用的社交APP刚好没有“关注分组”功能（自动分组），咋办？基础篇招式就是教会看官们如何手动分组。

俗话说得好，有能力，改变世界迁就自己，没有？那就改变自己，虽然也挺难的。

为了喜欢的人，看官们端正态度，累一点，把TA几十、上百、成千、过万的关注手动分分类，为后面的教程打好铺垫。

分类绝对是一种精细活，别乱分影响后面的数据分析，同时更需要耐性，身体力行，间间断断用了两天时间体验了把某个用户的几百条“关注”分类，眼睛、腰、臀、手都累跨了。

有些“关注”还不是那么好分类，例如苹果品牌，既可划分到数码产品，也可以划分到计算机。又比如，某些名人，既是企业家，又是明星，曾经是运动员。

最复杂还是下面这种情况，某位KOL，本来可以简单分到KOL之类列表，然而，再看看其分享的内容，感觉绝大部分都是美食，估计TA关注这位KOL的原因也是如此，感觉应该把该KOL分到美食列表才对。

奉劝一句，请各位默默爱的追随者先把分类的中心思想和准则在一开始就定好，以便后续的数据分析工作更好开展，别在后续每个步骤中改完又改。

分类的多少、复杂度、细化程度其实因人而异，如果暗恋的对象有超多“关注”，估计就得多花时间和精力好好思考这些问题，如果只是一两百或者几十，无疑简单很多，不过能够收集的情报也少了。

把KOL粗暴分到名人列表也好，细化到根据其分享内容再决定分到美食列表也罢，最终只要保证整个分类过程中意见和准则统一，别朝令夕改就好。

如果决定了要把类分得足够细，那么请细到底，酱紫可以获得更多数据分析的优质样本。

举个栗子，名人是一个大类，可以进一步划分出大名气的名人和小名气的名人，这里不是以具体“粉丝数目”来决定这位名人的名气，而是社会影响力。

大名气的名人还可以进一步划分为：运动员、企业家、哲学家、明星等。

小名气的名人最常见就是：摄影师、KOL等。

别想着一味细分就OK啦，高考还经常不会考教科书原题呢，分久必合。

把所有的类别都分完，并且把成千、过万的“关注”分别扔到不同类别之后，才发现有些类别只有几个或者十几个，那就可以考虑合并相似和相近类别，例如某账号的“香烟”和“酒”类“关注”加起来才十个账户不到，那就没有必要独立一类进行分析。

时间关系，笔者拿某个帐号的“关注”随便用上述方法论处理了一下，最终将几百个“关注”分成了31类，第一层数据分析结果产生。

小学数学和基础统计学，假如某分类下的条目占几百条数据的比例很高，一定程度可以反映这个人对该“分类”很感兴趣。

初步结论：

（1）TA应该是一个很喜欢甜食（52/821），对吃啥有自己的想法（31/821），疼爱小动物（38/821），平时热爱音乐（16/821）和健身（14/821），对金融/保险/理财有一定兴趣（14/821）。

（2）星座（11/821）、外语（10/821）、旅游（9/821）和摄影（9/821）均有涉猎。

（3）打扮方面，注重发型（12/821），有自己护肤经（22/821），相对没那么关注鞋、衣服、裤子之类的信息，或者换个角度，只在某几个品牌之中挑选（8/821）。

（4）别以为只有高占比分类才有分析价值，有些低占比分类有时候可以让人有意想不到的收获。TA是一个不太喜欢烟酒的人（1/821），对数码产品也没太多品牌信仰（2/821），很少玩不同类别游戏（2/821），有可能不是单身（2/821）。

（5）一些小众/不太经常出现的分类可以精准地锁定其小癖好，例如TA会参与捐款和慈善（1/821），对动漫/卡通/插画有一定研究（8/821），至于车的话，可能也没有那么沉迷（6/821），出行也会找代步软件。

（6）TA有一点压力和抑郁，而且意识到影响自己的健康（2/821），寻求有趣减压方法（6/821）。

最后谈谈那些需要进一步分类以及分析的数据，明星/KOL（312/821），名人（19/821），上文或多或少介绍过思路，伙伴们可以根据实际情况自行优化该部分的分类和分析过程。

有些数据则属于比较难获得有效信息，综合品牌（12/821）这种分类比较麻烦，因为不知道TA是因为什么原因而关注这些品牌，有可能是其产品，或者企业文化，或者TA本来就是企业的一员......

类似的还有企业（12/821）、组织（4/821）、网络媒体（21/821）这些分类，也是没啥有用信息可以加工或者挖掘。

特殊地，有一些账户无论如何也找不到类别分进去，俗称“未分类”，姑且放到一边，日后说不定会有发现，例如某些是TA的亲戚、朋友、同学等，或者另一半......

某些社交APP还存在“私密账户”这一说法，要关注了才可以看到该用户分享的内容，也是初期先不用管的类型。

小结：上述这些基础阶段的数据分析结果，包括后续进阶篇、高级篇内容，也只是大胆猜测和小心求证，最终也未必就是TA的真实想法和行为，不过只要有任何一丝蜘丝马迹证明数据分析的某项或者好些项结果准确，成就感马上提升不少，而且整件事情享受的并不是“猜中了”，而是整个推敲和分析过程。

进阶篇：善于利用工具

有些APP自带“关注分组”功能，可以大幅度减少基础篇工作量，注意，只是大幅度，不是完全减免，因为有时候自动分组结果并不太符合读者们的心意，所以得手动分组部分数据。

进一步，有些APP不仅可以对TA的“关注”进行自动分组，还支持一键关注功能，轻松把成百、上千、过万的账户全部关注，进一步拉近追随者和TA的距离。特殊地，有些追随者也不是盲从，或许只想关注TA关注过的部分分组的所有账户，也轻松搞定。

该类APP会进行基础数据分析，例如自动运算好“关注XXXX，共分布在XX个兴趣领域”，然后还配图显示TOP5分布情况。

值得一提的是粉丝数据分析，可以看看TA最近的涨粉情况，和哪些粉丝互动过，大V粉丝又有哪些，从而拿到一些和TA有关的社交信息。

有些社交APP缺少类似“悄悄关注”的功能，酱紫无法不动声息地追随着那个TA，差那么点意思。

当然，“工具”只是辅助手段，缺点就是无法为每个追随者量身定做一整套分析流程，最终还是得靠人脑制定一系列的数据分析和挖掘的方向、方针、方案，进一步接近TA的内心世界和日常生活。

工具只是帮忙省去部分工序的时间，呈现出一堆“死数据”，需要靠人工介入方可“激活”，从而推测TA的行为、习惯、兴趣、思想等细节。

聊了那么多，是时候实战，TA“关注”的账户中有一类是搞笑幽默博主，默认是以其关注时间先后顺序进行排列，较早关注的排在底部，近期关注的排在顶部，别小看这先后顺序，可以剖析TA的喜好变化，以前对哪些笑料比较感兴趣，当下又对哪些趣闻更感兴趣。

再比如，运动健身这个分类，从“关注”账号先后顺序，可以透露出TA可能是一个一直都只关注跑步，尤其是马拉松的人。也可以窥视到TA可能以前很喜欢跑步，如今转了方向，开始钻研游泳、健身器械、瑜伽、球类等。

想求证？接下来就是宅男腐女喜闻乐见的刷动态刷9宫格、翻照片看视频时间，看看TA最近都喜欢Post什么帖子到社交APP，从而进一步肯定或者否定之前的推测。

没错，数据分析就是一门复杂且精细的技术活。

“关注”只是其中一项参数，还有TA的发帖、回复、点赞、动态、转发等一系列行为需要结合起来分析。

仿佛越来越接近TA的内心，感觉灵魂开始产生共鸣，请注意陷阱和自作聪明的揣测。

第一，如果TA关注某些账户后一直没啥进一步的互动，或者Post和那些账户有直接/间接相关的帖子，那么充其量只是普通关注，并没有特别喜欢，而且可能只是TA的个性不是那种经常关注后又取消关注的人，也许TA早就忘了曾经关注过那些账户。

第二，部分账户也有可能只是某个时间点为了项目、研究、工作、学习等原因突然间关注的账户，如今早已失去“关注”的动力，不再涉猎该领域内容，和第一点类似，只是懒得取关而已。

举个明显的栗子，TA从来不发布任何和“车”相关的内容，也没见TA的留言或者互动行为出现过和“车”相关，纵然TA关注了好几个汽车品牌，然而，翻查历史记录，是连着关注的，大胆猜测，有可能是TA同一天忽然心血来潮，为了某个目的而关注的。

第三，有些账户可能只是TA手误不小心点了“关注”，或者是TA参加某些活动之后留下来的“痕迹”，以微博为例，粉丝红包、让红包飞、微博红包、微博任务、微博钱包福利等账户，看官们都秒懂了吧？

第四，有些账户看上去好像发现了TA的秘密花园和小癖好，然而，仔细分析后才发现有可能只是TA社交的一种手段，例如某几个账户可能只是其出于礼貌“关注”的，因为社交平台经常有那种点赞之交或者互相关注的萍水相逢交情，未必就是TA所关心的。

第五，广告合作也是一个误区。追随者默默喜欢的TA有可能是一位KOL，和厂商有定期合作，Post了几张产品图，顺便还关注了某品牌，这些信息只能证明TA和该厂商合作过，并不能证明TA真心喜欢该产品或者企业。

高级篇：不停地“胡思乱想”

近日，某电视剧的精彩点评：“剧中所有人都是精神有问题的。”人总爱胡思乱想，关键是应该如何让这些想法用到正途上。

用数据分析的心态去胡思乱想，基础篇和进阶篇部分内容可能只局限于静态分析，高级篇复杂一点，动态分析其社交关系变化，通过1个月、半年、1年、5年、10年时间，不停更新数据库资料，看看TA都取关了什么内容，新关注过什么东西，重复取关和关注账户又有多少，结合上文提到的其它社交圈内容，从而进一步了解其这些时间段的心理、生理变化，最终剖析其人生观、世界观和价值观的核心思想。

还有，喜欢“胡思乱想”的宅男腐女们，通过某段时间的“关注”账号的特点，说不定可以知道TA那段时间的status。

栗子到：某段时间TA一直在关注异性，这是以往从未见过的现象，而且以往TA的“关注”中同性账户居多，接着翻看其历史帖子等记录，感觉以前应该是Occupied的状态，如今变回了Available。而且间接反映TA是一个很懂得在社交平台尊重另一半的人，起码不会公然主动关注异性，直到分手后。

类似分析和猜想还有很多，如果数据足够多，例如把疑似TA的另一半账号也分析完，说不定可以看出两者关系，分析出TA拒绝主动关注异性账户的这个行为是被迫的还是自主的。另一半是爱吃醋的人还是心态放宽。

电视剧也有的桥段，TA的社交平台会post和另一半的合照，另一半却从未post彼此的关系，那就开始进一步分析TA和另一半的感情是否稳定等内容......

本文也差不多到尾声，感谢粉丝们坚持看了那么久，不过，是时候泼冷水啦。

世事往往没有那么简单，TA在同一个社交平台可能有两个账号，而且另一个账号不对外公开，有可能那个隐匿的账号分享的内容才是其真面目真个性。上面所有的数据分析都只是分析到其“想展示给世人看的那一面”而已。

更别提那些有n个社交平台，n套社交玩法的复杂情况，酱紫的TA或许就比较难捉摸了。

当然，如果TA是公众人物（不局限于明星/名人等），那么还可以通过其日常展示给伙伴们看的那张脸（一些视频、录影、直播、影视作品等）进行其它类别的分析工作，把微表情也学一下，进修几门心理学课程，读心术据说也挺好玩的，为了真正读懂TA全方位武装自己。

为爱痴狂

互联网时代从不缺段子手：

“看TA一百遍，TA也不是你的。看书一百遍，知识就是你的。可是，只要看TA一遍，TA就走进心里，而知识却做不到。”

当下的宝宝都在想啥呢？专心学习，天天向上。

不过，身边众多鲜活例子告诉读者们，爱一个人是可以改变自己的。

本来对某门外语嗤之以鼻，TA最近老是在社交平台post学习外语的心得，看到追随者们心花怒放，抢着学习那门外语，这就好比学生时代，有些课特别受欢迎，尤其是大学。

前阵子只愿做个宅男腐女，连多走几步上厕所也嫌弃，TA前阵子晒了好几张健身房打卡照，哎，家附近健身房刚好有折扣，要不......

那道数学题看一百遍解题思路都记不住，还不如TA手把手指导一次印象深刻。

新浪众测读者们，你们为爱痴狂的例子和经历又是什么？

当然，再多数据分析和“胡思乱想”，或许比不上迈出那艰难的一步——表白，来得干脆和痛快，毕竟前戏都是浮云，高潮才是关键。

只是，有些人或许因为各种主观和客观原因，最终只能选择前者，悄悄地爱慕，默默地想念，静静地观察，而不能向TA明目张胆地表达无穷无尽的牵挂和倾心。

本文对这些暗中追随者或许起到了缓解和疗愈作用，不妨在每一次和TA密切相关或者间接相关的数据分析中寻找乐趣和刺激。

不免落俗地说一句：“愿天下有情人终成眷属！”