上网时，为什么感觉现代人除了我全都很懂编程或计算机？

你之所以在上网时感觉“现代人除了我全都很懂编程或计算机”，这是一种普遍存在的现象，而且背后有着多方面的原因。这并非是你在现实生活中真的与众不同，而是网络环境以及我们对信息接收方式的特点所造成的。下面我将详细解释其中的原因：

1. 网络展示的“幸存者偏差”和选择性呈现：

显性知识的放大器： 在网络上，那些具备编程或计算机技能的人更容易创造出有形的内容。他们可以制作精美的网站、开发有用的应用程序、分享技术教程、撰写深度分析文章，甚至制作引人入胜的技术演示视频。这些内容是看得见、摸得着的，并且更容易在互联网上传播和被发现。
沉默的大多数： 相反，那些不懂编程或计算机的人，他们的生活和工作并没有直接需要通过公开的、技术性的内容来展示。他们可能只是普通的用户，使用软件，浏览网页，消费内容。这些“沉默的大多数”在网络上并没有强烈的表达需求，或者他们的表达方式与技术无关。
算法推荐的强化： 社交媒体、内容平台和搜索引擎的算法往往会根据用户的兴趣和互动来推荐内容。如果你在网络上浏览过技术相关的文章、视频或论坛，算法就会认为你对这个领域感兴趣，并会进一步推送更多由技术人士创作的内容，让你感觉这个圈子非常活跃和普遍。

2. 社交媒体和论坛的本质是兴趣和专业社区：

信息聚集效应： 你所处的网络环境往往是你主动或被动选择的结果。如果你经常访问技术论坛、开发者社区、编程相关的博客或者关注科技领域的社交媒体账号，那么你接触到的信息自然会高度集中在编程和计算机技术上。在这些地方，人们讨论的就是技术问题，分享的就是技术经验，所以你会感觉周围的人都很懂。
同类相吸： 人们倾向于在网络上寻找志同道合的群体。如果你对某个领域感到好奇或有疑问，你可能会主动搜索相关信息，加入相关的讨论群组。这样一来，你就更容易将自己置身于一个技术氛围浓厚的环境中。
“专家”的定义模糊： 在这些社区里，“懂编程或计算机”的门槛可能比你想象的要低。有些人可能只是对某种语言有基础了解，有些人可能只是玩转了某些软件，但他们也可能在讨论中表现得非常积极和自信，从而让你觉得他们都非常专业。

3. 对“懂”的定义和标准不同：

你的标准是什么？ 你心中对“懂编程或计算机”的标准可能非常高。你可能认为只有能独立开发大型项目、精通多种语言、理解底层原理的人才算“懂”。而你在网络上看到的大多数人，可能只是能写一些脚本、解决一些日常的技术问题、理解基本概念，这在你看来可能还不够“懂”。
展示的侧重点： 网络上的人们更倾向于展示自己的擅长和成就。他们可能分享自己解决的一个复杂bug，或者一个巧妙的代码实现，而不会去分享自己写了一个简单的“Hello, World!”程序，或者花了几个小时才把一个软件的某个功能弄明白。

4. 新技术和数字素养的普及：

时代趋势： 随着互联网的深入发展，计算机和互联网技术已经渗透到生活方方面面。基础的数字素养，如使用电脑、上网、使用办公软件，已经成为现代社会的基本技能。而编程和更深层次的计算机知识，也在教育和职业发展中扮演着越来越重要的角色。
教育的推动： 越来越多的学校开始开设编程课程，许多在线学习平台提供了海量的编程教程。这使得接受相关教育和技能培训的门槛大大降低，越来越多的人能够接触到并学习编程。

5. 认知偏误：

确认偏误： 当你开始产生“大家都懂编程”的想法时，你可能会不自觉地去寻找支持这个想法的证据，而忽略那些不符合你预期的信息。你看到一个技术大牛的分享，就会加深你的印象；你看到一个普通用户在论坛上提问基础问题，你可能就会选择性地忽略。
社会认同： 当你看到很多人都在讨论某个话题时，你会更容易认为这个话题是普遍的、重要的，并且你也会下意识地认为参与讨论的人都是有一定了解的。

如何看待这种感觉？

1. 认识到网络环境的局限性： 你看到的大部分是经过筛选和放大的信息。网络不是现实生活的真实写照，更不是一个随机抽样的样本。
2. 你的技能依然宝贵： 即使在技术氛围浓厚的社区里，每个人的起点和擅长领域都是不同的。你的独特之处在于你的视角和思考方式，而不是你是否掌握了某种特定的技能。
3. 学习是无止境的： 如果你对编程或计算机感兴趣，网络上确实有非常丰富的资源可以帮助你学习。你可以从小处着手，找到你感兴趣的方向，一步步提升自己的技能。
4. 不要过度比较： 社交媒体和网络论坛很容易让人产生比较心理。记住，每个人都有自己的学习曲线和成长过程。专注于自己的进步，而不是被别人的“看起来”所影响。

总而言之，你感觉“现代人除了我全都很懂编程或计算机”是一种典型的由于网络信息传播特性、社交媒体的聚集效应以及认知偏误共同作用下产生的感受。这并不代表现实世界的真相，而是你所处的特定网络环境的反映。

我觉得这是一个很经典的友谊悖论问题，值得来讨论一下。

友谊悖论（Friendship Paradox）：平均来说，一个人的朋友数量往往比他朋友的朋友数量要少。

类似的问题有：

• 为什么感觉网上的人除了我全都很懂编程或计算机?
• 为什么知乎上的大部分答案都比我的回答受欢迎？
• 为什么我关注的答主，粉丝都比我多？
• 为什么我QQ好友的好友数量比我的多？

根本原因都一样，因为这是一个统计悖论，是由于受欢迎的人/答案出现的频率高于不受欢迎的人/答案。

知乎上的学生比较多，就拿学生来举个例子：

• 假设计算机系有500名学生
• 有400位同学每周去一次图书馆
• 有50位同学每周去三次图书馆
• 有50位同学每天都去图书馆
• 因此，计算机系一周内去图书馆的总次数为400+50*3+50*7=900
• 有20%的同学处于“活跃”状态，即每周去图书馆＞1次。
• 入馆数量的56%，即(50*3+50*7)/900，是由“活跃”同学造成的。

那么，问题就来了，即使计算机系有80%的同学处于“不活跃”状态，即每周到馆数量≤1，实际在图书馆的人群也将由56%的“活跃”同学和44%的“不活跃”同学构成。

以上讨论的会导致什么问题呢？

这就会导致有80%的人产生一个误会：有超过一般的计算机系同学（56%）比我更勤奋。

而实际上呢？80%的同学都和你一样——是个懒虫。

只有20%的同学是图书馆活跃分子，而不是剩下80%的人认为的56%。

另外再举个例子，也就是友谊悖论的最初解释，请看下图：

想象一下，这是一个朋友关系的列表，红线代表两个人是朋友，我们可以得到如下信息：

• A有4个朋友
• B，C，D，G和H有1个朋友
• E有2个朋友
• F有3个朋友

注意一下！

这八个人中有高达五个人，这五个人只有一个朋友（分别是B，C，D，G和H）。

也就是说，62.5%的人是只有一个朋友的，他们不应该产生自己不受欢迎的观念。

但从这八个人的角度出发，实际情况是什么样呢？如下：

• B，C和D得出结论，他们自己每个人都有1个朋友，而他们的朋友有4个。
• G和H得出结论，他们有1，但他们的朋友有3。
• E得出结论，他有2，但他的朋友有3和4
• A得出结论，她有4，她的朋友有1,1,1和2
• F得出结论，他有3，而他的朋友有1,1和2。

在这8个人中，有75％（8个中的6个，BCDEGH）会得出结论，他们的朋友少于朋友的朋友。

这就是悖论背后的原理，实际上是统计的问题。

因此，希望答主不要自卑，因为实际上懂编程或计算机的人并没有你想象的那么多

因为我爱上了一位计算机大V，这位大V关注了更多计算机大V，VV们不断传输编程、python、爬虫等知识，我在浏览这些信息的时候让知乎的数据默认为我是个很懂计算机的人。

接着我通过点赞VV们的回答，比如这题，让更多的人以为我就是个懂计算机的人。

智能推送、信息茧房、友谊悖论什么的，又被我吸收了，于是我又成为了一个懂计算机的人。

可起初我只是爱上了一位计算机大V。（不是

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