阿尔玛关心文学、康拉德关心电脑游戏、理查德关心政治。以圆圈为标志的左上一组是典型的学者，他们的帖子关注自己的作品和最近发表的文章。这里出现的朋友托尔比约恩是一位数学生物学家，在本书后面的章节，我还会谈到来自瑞典哥德堡（Gothenburg）的古怪数学家奥勒，他的帖子中既有与工作相关的，也有与政治相关的。
最让我惊讶的是，这种分类在很大程度上体现了我的朋友间真正的相似度和差异性。记住，我没有告诉算法我想要如何对这些人进行分类。我只是提供了13个宽泛的类别，是主成分分析法将它们减少到两个最相关的维度：公共-个人和文化-工作场所。这些维度合情合理，我的朋友之间最重要的区别就隐藏在这些维度中。
把我的朋友分成三种不同的类型（圆圈、小方框和小叉）也由一个算法来完成。我使用了—种叫作“k-均值聚类”（k-means clustering）的计算技术，根据不同的人在主成分分析法建立的维度里相互之间的距离来将他们分组，最终形成了三个类别：使用脸书专注于个人生活的人（小方框）、关注自己工作和与工作相关的生活方式的人（圆圈)，以及用脸书来对社会事件发表评论的人（小叉)。我要求算法找出对我朋友进行分类的最有效方法，而这些就是这种方法给出的答案。主成分分析法使用数据而不是我们的先入之见对人进行分类。
第一部分 算在监我据做了什么？
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