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《花生漫画》（英国知名报刊连环漫画，包括了查里·布郎、史努比等經典人物角色。）里的小伙伴们把餐桌布局好来庆贺七夕节狂欢派对，小朋友们手里都拿着情人节卡片（在国外，不但情人之间会互相交换情人节卡片，朋友也会互相交换）。狂欢派对完毕以后，小朋友们都带上一叠互换来的情人节卡片返回了家中，仅有查里一个人郁郁寡欢，一贫如洗地待在家里。

行吧，大伙儿很有可能要说：查里几乎也没有变得重要，没有人发觉每一个人有着的盆友都比查里要多。

可实际上，大家中的绝大多数人全是查里。大家的确有盆友，可是我们的朋友有着的盆友比我们要多——这类像普通话绕口令般又像谬论一般的观点是根据工作经验获得认证的。

20十一年5月，有俩位博士研究生—罗伯特·尤甘德（Johan Ugander）和布莱恩·卡勒（Brian Karrer），她们取得了Facebook的详细数据信息，那时候Facebook的申请注册客户仅有7.21亿。根据科学研究同学关系互联网，她们发觉有93%的客户的盆友有着的盆友总数比他们自己多。一个客户均值的粉絲数是190个，而他盆友有着的粉絲数是他的3倍多，精确地说，是635个。

很有可能有些人猜疑：这是否个陷阱啊？数据信息是假的吧？难题的回答一如既往地简易，但是我们可以先放一放。

大家来举一个不一样种类的事例吧。

为了更好地让自身维持极致的身型，我沉溺于竞走。我不敢确保我已经锻练变成一个肌肉型男，但是我的身型或是在平均上的。殊不知，我每一次走入健身会所，都感觉健身会所里到处都是健美先生——不是我最担忧的物品，我对这种很内行，可是第一眼见到的情况下或是感觉有点儿疑惑。

导致这类出现异常的缘故很有可能是什么呢？一个运动健身发烧友，去健身会所的频次毫无疑问比平常人多，遇上健美先生的几率也就更高，因而会导致常常见到这么多身型健体的选手的觉得，实际上这种人到健身会所的占比并沒有想像的那麼高。

第二个事例：假定你是一名教师，专家教授两位课程内容，一门是新手入门课程内容，有90名学员；另一门是升阶课程内容，仅有10名学员。从教师的角度观察，不容置疑，均值每一个班有50名学员。

但从学员的角度观察呢？针对学新手入门课程内容的那90名学员而言，她们班是由90名学员构成的；而针对此外10名学员而言，她们班是由10名学员构成的，因而学员的平均值应该是(90×90 10×10)/(90 10)，因而均值每一个班有82名学员，又一次产生矛盾了。

这一方式应当更清楚：产生矛盾的缘故取决于一个是以客观性视角（学员的总数）测算的平均值，而另一个是以主观性视角（同学的总数）来测算的。

当参照集存有区别的情况下——很久没去健身会所的顾客较为少待在那里，而健身会所的熟客经常发生在那里，2个班中一个班的学员许多而另一个班非常少，这时候会应用结合中的全部原素做为参照来测算均值，有着大量联络的原素在预估中占的比率会更高，进而危害全部平均。如下图所显示，大家先用小量数据来试一下。

圆形里边表明的是人，把她们相互连接的直线表明她们彼此之间的关联。大家把每一个人有着的盆友数开展求和，就能获得2 3 3 2=10个盆友（每一个关联都测算了2次），均值到4个人的身上，每一个人有2.五个盆友。

如今大家来测算一下“好友”的平均值。大家那样来开展界定：大家把每一个人有着的盆友都算上，随后找到这种好友，算平均值。

罗伯特（J）有两个好朋友，即乔冶（G）达茂旗戈（R），她们俩各自有3个盆友；针对韦德（P）而言也是一样的状况，那麼她们中间的平均值便是（3 3）/2=3。乔冶达茂旗戈都有3个盆友，在其中2个（罗伯特和保罗）有两个好朋友，而另一个有3个盆友；她们中间的平均值是（2 2 3）/3=7/3。因而，总的平均值是（3×2 7/3×2）/4=8/3，这比大家最初算出去的2.5要大。同学关系互联网越分散化，那麼算出去的2个均值差别就越大。

如果我们在这个盆友关系图中加上一个人——埃莉诺，她仅有林戈一个盆友（林戈的盆友可真多啊），那麼盆友的数量便是12，平均值就降至2.4了。而好友的均值则为3.13，比原来也要多！

Facebook的那一个调研也是相近的基本原理。但是，看这里！这一表层上看上去像谬论的基础理论只对Facebook合理，假如在Twitter在网上做一样的科学研究，会获得彻底不一样的結果。

实际上，关心一名客户这一个人行为并不是相对性的，A能够关心B，可是B很有可能压根不清楚A到底是谁。因而，在班集体的事例中，班级全部的同学们都和别人相匹配创建了同学们的关联，那麼这一事例里的投资乘数因素就不会再可用了。总而言之，Twitter并不是简易版的Facebook，最少他们中间存有情况差别。

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