目前有什么用大数据验证算命准确与否的实验？
然而，我们可以从几个层面来探讨“大数据验证算命准确与否”的可能性，以及曾经或正在进行的一些尝试，并详细说明其中的挑战和思路：
一、 算命的本质与科学的界限
在讨论实验之前，理解算命的本质至关重要：
算命的理论基础： 算命，无论是八字、紫微斗数、占星术还是其他流派，都建立在一种“天人感应”的哲学或形而上学的体系上。它们认为宇宙中的某些模式（如星辰的运行、出生时间、风水布局）与个体命运之间存在某种关联，并且可以通过解读这些模式来预测未来的吉凶祸福。
可证伪性问题： 科学的基石是“可证伪性”（falsifiability），即一个理论必须能够被实验或观察证明是错误的。算命的许多论断往往非常模糊、笼统，或者具有多重解释的可能性。例如，“你近期会遇到一些挑战”或者“你的事业将有所起色”，这些陈述都很难被一个明确的实验来推翻。
主观性与期望效应： 算命的体验往往带有强烈的主观性。人们在得知算命结果后，可能会不自觉地去关注、解读和行为，以印证算命师的说法（心理学上的确认偏误和期望效应）。这种主观因素极大地干扰了客观的验证。
“冷读”（Cold Reading）与“热读”（Hot Reading）： 很多算命师能够通过观察对方的言行举止、穿着打扮、语言习惯（冷读），或者提前通过各种渠道了解对方的信息（热读），来做出看似精准的预测，这与真正的“算命”机制不同。
二、 大数据在验证算命中的潜力和挑战
理论上，大数据具有以下潜力来帮助验证算命的准确性：
1. 海量数据收集与分析：
数据来源： 可以收集大量个人的出生信息（年、月、日、时）、人生关键事件（婚姻、职业变动、健康状况、重大决策等）以及相应的算命结果。
统计学方法： 利用统计学模型（如回归分析、分类算法、时间序列分析等）来寻找出生信息、人生事件和算命预测之间的统计学相关性。
模式识别： 寻找在特定出生时间或星象组合下，某些人生事件发生的概率是否显著高于平均水平。
2. 潜在的实验思路（理论上）：
大规模横断面研究（Crosssectional Study）：
数据收集： 招募大量参与者，收集他们的出生信息和人生中的关键事件记录（例如，在过去十年内是否经历过失业、结婚、生子、重大疾病等）。
算命师验证： 让多位不同的、声称掌握某种算命技法的算命师，根据参与者的出生信息，对他们未来几年（或过去几年）的某个特定事件（如是否会换工作）进行预测。
大数据比对： 将算命师的预测结果与参与者真实的事件记录进行比对。使用统计方法分析算命师的预测准确率，并与随机猜测的概率进行比较。
控制变量： 尝试控制社会经济地位、教育水平、地理位置等可能影响人生事件的因素，以排除这些混淆变量的影响。
纵向追踪研究（Longitudinal Study）：
数据收集： 招募一批新生儿，记录他们的出生信息，并对其家庭进行长期追踪，记录其成长过程中发生的各种重要事件。同时，在新生儿时期或成长期，由算命师进行一次性预测。
大数据比对： 随着孩子长大，将算命师的预测结果与孩子实际的人生轨迹进行比对。
优点： 这种方法更能排除回忆偏差和事后诸葛亮的因素，验证的是前瞻性预测。
挑战： 成本极高，周期漫长，数据脱敏和隐私保护是巨大难题，且难以确保参与者全程配合。
随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）的变体：
设计思路： 寻找某类特定的人生事件，例如“在特定年份内换工作”、“在特定年龄结婚”等。
分组： 将具有相似出生信息（例如，同一天出生，或者出生在相似的星象条件下）的人分成两组：一组接受算命师的预测和建议（如果算命包含建议的话），另一组则不接受。
大数据分析： 长期追踪两组人的生活轨迹，比较在特定事件上的发生率差异。
挑战： “算命”本身很难进行“干预”，因为其核心是“预测”而非“改变”。且如何确保两组的“算命”信息传递是唯一的变量，其他生活因素不受影响，非常困难。
三、 现实中的尝试与遇到的困难
尽管有上述设想，但真正的大规模、严谨的“大数据验证算命”实验非常罕见，主要原因在于：
1. “算命师”的定义与一致性： 算命是一个非常广泛的概念，涉及无数流派和实践者。如何定义一个“算命师”？如何确保不同算命师在预测同一件事时具有一致的逻辑和标准？如果不同算命师的预测结果差异很大，那么如何判断“算命”这个整体的准确性？
2. 数据的客观性与可信度： 收集个人人生事件数据本身就存在困难。人们的回忆可能不准确，或者出于某种原因故意歪曲。而算命师提供的“预测记录”也可能被篡改或事后“加工”。
3. “准确”的定义与度量： 算命的“准确”是绝对的对错，还是概率上的某种倾向？如果算命师说“你将遇到贵人”，但这个人没有明确的“贵人”身份，只是遇到了一个有帮助的人，这算不算准确？模糊的语言使得量化和统计分析变得异常困难。
4. 因果关系与相关关系： 即使大数据分析发现了出生时间与某些人生事件之间的统计学相关性，这是否意味着算命的“因果”机制被验证了？更可能的是，这些相关性是由更深层次的、未被算命理论捕捉到的因素造成的。例如，出生在特定季节的人，可能与某个地理区域的社会经济发展更相关，而这个发展水平又影响了他们的人生轨迹。
5. 伦理与隐私问题： 大规模收集个人的出生信息和详细人生经历，涉及到严重的隐私和数据安全问题，需要极其严格的伦理审查和法律保障。
6. 缺乏资金和动力： 进行如此大规模、耗时耗力的研究需要巨大的资金投入和研究团队的长期承诺。对于那些相信算命的人来说，他们可能更倾向于个人体验而非科学验证；而对于怀疑者，他们可能认为这在浪费资源，因为预设的科学框架本身就排除了算命的可能性。
四、 现有的一些非大数据或不严谨的尝试
历史上和民间，确实有一些尝试过“验证”算命的说法，但它们通常缺乏大数据和严格的科学方法：
个体案例的收集与分享： 很多人会分享自己被算命师说中经历的案例，但这属于“ anekdotes”（轶事），容易受确认偏误影响。
小型调查研究： 心理学家或社会学家可能会进行小规模的访谈或问卷调查，了解人们对算命的看法或其“准确性感受”，但这主要关注的是社会心理现象，而非算命本身的预测能力。
网络社区的讨论： 在一些论坛或社交媒体上，人们会讨论算命的经验，分享被“说准”或“说错”的经历。这更多是一种信息交流，而非科学验证。
特定现象的统计分析： 有些研究会关注某个具体现象的统计分布，例如不同出生日期的人在特定职业或成就上的比例。例如，有研究发现某些领域的成功人士在生日上有轻微的非随机分布，但这通常被解释为社会文化或季节性因素的影响，而非算命的因果。
五、 未来展望与可能的研究方向
如果真的要尝试用大数据来探索算命的“准确性”，未来可能的研究方向会更偏向于：
探索隐藏的相关性： 并非直接验证算命的“神力”，而是利用大数据技术，寻找出生时间、星象等传统算命因素与人生重大事件之间可能存在的、尚未被科学解释的统计学相关性。这更像是一种“数据驱动的探索”，而不是直接验证算命的理论。
识别“冷读”与“热读”的影响： 利用大数据分析算命师的语言模式、提问技巧，以及他们获取信息的渠道，量化这些“非算命”因素在用户体验和感知准确性中的作用。
建立“伪科学”模型： 通过大数据分析，尝试构建一个模型，解释为什么算命看起来“有用”或者能够“说中”。这可能涉及心理学、社会学、认知科学等多个领域。
特定、可量化预测的测试： 如果能找到某个算命流派中存在非常具体、可量化的预测（例如，“你会在25岁生日后的三个月内经历一次重要的财务损失”），并能找到足够多的案例来检验这种预测的准确率，那将是一个更有意义的实验方向。但这非常困难。
结论：
目前还没有成熟的、大规模的、被科学界普遍接受的“用大数据验证算命准确与否”的实验。算命的本质使其难以满足科学实验的基本要求，尤其是可证伪性、客观性和可重复性。尽管大数据技术在寻找模式和相关性方面有强大能力，但直接用来验证算命的“预测能力”面临着理论、方法、数据和伦理等多重挑战。任何声称已通过大数据验证算命准确性的说法，都需要极其谨慎地审视其方法论和统计学证据。现阶段，更倾向于从心理学和社会学角度去理解算命现象，以及它为何能影响人们的生活。
网友意见
命理方面还没人研究，现在的难度在于缺乏足够的数据，所以谈不上研究。
不过有关的有趣研究有，2015年，哥伦比亚大学的“出生月份和患病风险”的最新研究，发表在《美国医学协会期刊》上。
此份研究对纽约长老会医院/哥伦比亚大学医学中心超过170万名的患者，在1985年—2013年的病历进行了分析，发现有55种疾病与人的出生月份有关。
其中更有趣的是，其中一个疾病是擦伤，也就是命理理认为的伤灾。
原文中：
Atrial fibrillation (irregular heart beat): March (high), October (low)
Essential hypertension (high blood pressure with no identifiable cause): January (high), October (low)
Congestive heart failure: March (high) October (low)
Acute upper respiratory infection: October (high), May (low)
Prostate cancer: February (high), October (low)
Overlapping cancer of the bronchus and lung: February (high), November (low)
Bruising: December (high), April (low)
翻译过来大概是：
心房颤动（不规则心脏跳动）：三月（高），十月（低）
原发性高血压（高血压没有明确的原因）：一月（高），十月（低）
充血性心脏衰竭：三月（高）十月（低）
急性上呼吸道感染：十月（高），五月（低）
前列腺癌：二月（高），十月（低）
支气管与肺的重叠癌：二月（高），十一月（低）
擦伤、瘀伤：十二月（高），四月（低）
另外便是贫道做过一些简单的研究，在那些问疾病的网站上采集了问病数据，然后进行分类统计，观察问诊时间与具体疾病之间是否有关系。
搜集了内科、外科164462条数据，总计911种疾病，进行了一些分类整理，每日问诊人数如下：
甲 16702
丁 18356
丙 18502
乙 17481
戊 16361
己 14540
庚 15094
辛 15356
壬 15684
癸 16386
而按问病的种类看：
甲 496
丁 506
丙 510
乙 507
壬 489
戊 472
己 475
庚 471
辛 489
癸 491
选择每日问前五的疾病：
甲 失眠、癫痫、双眼皮手术、三尖瓣下移畸形、 腮腺混合瘤
乙 失眠、头晕、癫痫、双眼皮手术、高血压
丙 头晕、矮小症、高血压、双眼皮手术、糖尿病
丁 头晕、癫痫、双眼皮修复、双眼皮手术、雀斑
戊 肾肿瘤、纤维瘤、溶血性贫血、室间隔缺损、室管膜瘤
己 白塞氏病、脐疝、肾癌、植物人、上睑下垂
庚 食道癌、头皮血肿、切口疝、妊娠合并甲亢、乳腺肿瘤
辛 抽动症、太田痣、艾滋病、食道癌、病毒性肝炎
壬 冠心病、鞘膜积液、抽动症、视神经脊髓炎、输尿管结石
癸 双眼皮手术、尘肺、妊娠合并甲亢、窦性心律不齐、窦性心动过速
以双眼皮手术为例，统计：
甲 双眼皮手术 131
乙 双眼皮手术 146
丙 双眼皮手术 142
丁 双眼皮手术 140
戊 双眼皮手术 85
己 双眼皮手术 23
庚 双眼皮手术 24
辛 双眼皮手术 48
壬 双眼皮手术 73
癸 双眼皮手术 136
这个数据显然有明显的差异，戊日到壬日之间，问到双眼皮手术的人很少，而在其它日明显多。
然后再从疾病角度研究，会发现十天干各自体体现出来的疾病出有非常明显的差异，这说明了在不同的天干日子中，问病的种类出现了明显的各自聚集的现象。
这种现象大多是符合易学描述的，比如甲，可以代表头部，可以代表下面略尖的事物，所以它可以代表头部，可以代表心尖等，相应的疾病则反映在失眠、癫痫、双眼皮手术、三尖瓣下移畸形、 腮腺混合瘤，这些上面，具有很强的特征性。
而乙可以代表弯曲的，代表脖子，代表血管等，而在相应的疾病：失眠、头晕、癫痫、双眼皮手术、高血压中，也是相关类象的表现。
又如戊通常可以代表肿块，或是阻碍不通，而在戊日问病中，也明显体现了这一点：“肾肿瘤、纤维瘤、溶血性贫血、室间隔缺损、室管膜瘤”。
再如癸为水为痰之类，也可以为雾霾，污染的空气等，尘肺自是不用多说，而窦性心律不齐、窦性心动过速，从中医角度来说，大多认为是悸证，而“水饮凌心亦悸，肝胆痰火上逆亦悸”，所以这里是显然对应关系的。
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