torchboy^1,*
1Nantong University, Male Homosexuality Research Institute, Nantong 226001, Jiangsu, China
^*wsaikun@qq.com

摘要

背景：现有性取向预测研究依赖复杂的机器学习算法与大规模数据集，存在计算成本高、可解释性差等问题。微信内置骰子功能作为一种低成本随机决策工具，其在行为预测领域的应用潜力尚未得到系统性评估。

目的：构建并验证一种基于微信骰子的二元分类预测模型（WeChat Dice-based Binary Classification Model, WDBCM），探索其在高校学生群体中的预测效能。

方法：采用前瞻性随机对照试验设计，以南通大学在校学生为研究对象。由第一作者逐一邀请被试通过微信发送骰子表情，依据点数进行分组：4-6点判定为阳性，1-3点判定为阴性。第一作者本人作为空白对照纳入分析。

结果：在纳入分析的全部被试中，阳性预测率显著高于理论期望值（ (50%) ），呈现出明显的群体聚集效应。第一作者本人骰子点数为3，判定为阴性，与被试群体形成对照。

结论：WDBCM模型在本研究中展现出超越随机猜测的“预测能力”，初步揭示了第一作者社交圈层的独特结构特征。该模型具有零成本、高效率、强娱乐性等优势，为玄学社交网络分析领域提供了方法论参考。

关键词：南通；南通；骰子模型；

2 方法

2.1 研究对象

2.1.4 排除标准

（1）第一作者的直系亲属或室友（避免利益冲突）；（2）正在赶DDL、神情恍惚者。

2.2 盲法

本研究采用三盲设计（triple-blind）：

被试盲：被试不知晓骰子点数将被用于预测其性取向；研究者盲：第一作者在骰子落定前无法预知结果；骰子盲：骰子本身作为无意识随机装置，对研究假设完全不知情。

2.3 研究工具

2.3.1 硬件设备

第一作者个人智能手机一部（型号略，屏幕有轻微划痕但不影响骰子显示效果），电量维持在 (20%) 以上以确保实验连续性。

2.3.2 软件平台

微信客户端（iOS/Android，版本 (\geq 8.0) ），调用内置骰子表情功能。该功能基于Mersenne Twister伪随机数生成算法（推测），可产生[1,6]区间离散均匀分布整数。

2.3.3 判定模型

本研究提出的WDBCM模型（WeChat Dice-based Binary Classification Model）可形式化表述为：

$$\hat{y} = \begin{cases} \text{阳性}, & D \in \{4,5,6\} \\ \text{阴性}, & D \in \{1,2,3\} \end{cases}$$

其中， D 为骰子点数，$\hat{y}$为预测结局。

3 结果与讨论

本研究基于微信骰子随机数生成器构建的WDBCM预测模型，对南通大学在校学生进行了小规模随机对照试验。研究结果呈现出一个出乎意料且引人深思的现象：在纳入分析的全部被试中，阳性预测率显著高于理论期望值 (50%) （为了避免误差，部分样本进行了重复实验），提示第一作者社交圈层可能存在某种尚未被充分认识的聚集效应。

这一发现具有多重可能的解释路径。首先，从社会网络理论视角出发，个体倾向于与具有相似特征的他者建立社交联结，即所谓的“同质性原则”。本研究结果或可间接印证该理论——尽管预测模型本身基于完全随机机制，但被试的非随机抽样可能导致了样本的系统性偏倚。换言之，第一作者的人际吸引力场可能天然地富集了特定群体，这一假说值得后续深入探究。

其次，值得注意的是，第一作者本人作为空白对照组纳入分析，骰子结果为3点，判定为阴性。这一结果为本研究提供了重要的内部效度支撑：研究者本人与被试群体呈现出截然不同的预测结局，排除了“研究者-被试同质性混杂”的潜在威胁，同时也戏剧性地暗示了某种“异性相吸、同性为友”的社交动力学格局。

为防止第一作者可能产生的偏倚，本研究提供了以下独立验证证据：

(1) 社会网络反向验证法：第一作者微信好友列表中女性占比达 (67.3%) ，且与异性好友的平均聊天频率显著高于同性好友（ (p<0.001) ，Wilcoxon符号秩检验），符合异性恋社交偏好的行为学特征。(2) 消费行为分析法：调取第一作者近12个月支付宝/微信账单，发现其在“健身房会员”“护肤品”“网易云音乐会员”等南通高相关性消费类目的支出占比仅为 (2.1%) ，远低于南通群体基准值（文献报道： (18-35%) ）。(3) 室友证词法（附录A）：第一作者室友出具书面证明：“本人与torchboy同寝三年，从未观察到任何可疑行为，其审美品味极为直男。”该证词已经公证处公证。

然而，本研究存在若干不可忽视的局限性。第一，样本量较小，统计功效受限；第二，缺乏外部金标准对模型预测结果进行验证，这主要受制于伦理约束与被试隐私保护；第三，微信骰子的伪随机算法是否受到用户账号特征、手机型号或网络延迟等因素影响，尚不明确。

综上所述，本研究初步揭示了WDBCM模型在特定社交情境下的应用潜力，同时也为“玄学社交网络分析”这一新兴交叉领域提供了方法论参考。未来研究可考虑扩大样本规模、引入多中心验证，并探索其他微信内置随机工具（如石头剪刀布、抽签小程序）的预测效能。

4 结论

本研究创新性地提出并验证了基于微信骰子的二元分类预测模型（WDBCM），在南通大学开展了严格的随机对照试验。主要结论如下：

（1）WDBCM模型在本研究样本中呈现出远超理论预期的阳性预测率，提示第一作者社交网络存在显著的群体聚集现象；

（2）第一作者作为空白对照，预测结果为阴性，与周围被试形成鲜明对比，验证了“我和我的朋友们不一样”这一朴素社会学命题；

（3）该模型具有零成本、零门槛、零训练的显著优势，为资源匮乏条件下的快速筛查提供了全新思路。

本研究证实：在预测他人这件事上，掷骰子可能比你想象的更准——前提是你得有足够多这样的朋友。

致谢

本研究由自燃科学鸡精委国自燃[72696005]资助

参考文献

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审稿意见与作者回复

Journal: RUBBISH
Manuscript ID: RUB-A-2603-00611
Title: 基于微信掷骰子的好友南通预测模型构建与验证: 一项来自南通大学的前瞻性随机对照试验
Date: 2026年3月7日

尊敬的编辑及审稿专家:

感谢您对本稿件的宝贵意见。审稿专家提出的问题一针见血、直击灵魂，充分展现了贵刊作为学术底刊领域旗舰期刊的严谨风范。我们已对稿件进行了认真修改，逐条回复如下。

审稿意见#1

因为该模型准确率有 (50%) ，“第一作者本人骰子结果为3点，判定为阴性”这个说法也可能存在误差。鉴于物以类聚的社会特性，不能排除作者不是南通的可能性。因此将作者设为空白对照不合理。建议作者用其他方法证明自己不是南通，再由该模型进行预测。

作者回复:

感谢审稿专家的敏锐洞察。这一质疑触及了本研究设计中最为敏感的方法论漏洞——即研究者自我认同的客观性与可证伪性问题。

经审慎考虑，我们在修改稿中补充了以下独立验证证据:

(1)社会网络反向验证法:第一作者微信好友列表中女性占比达 (67.3%) ，且与异性好友的平均聊天频率显著高于同性好友( (p<0.001) ，Wilcoxon符号秩检验)，符合异性恋社交偏好的行为学特征。

(2)消费行为分析法:调取第一作者近12个月支付宝/微信账单，发现其在“健身房会员”“护肤品”“网易云音乐会员”等南通高相关性消费类目的支出占比仅为 (2.1%) ，远低于南通群体基准值(文献报道: (18-35%) )。

(3)室友证词法(附录A):第一作者室友出具书面证明:“本人与torchboy同寝三年，从未观察到任何可疑行为，其审美品味极为直男，装修风格堪称灾难。”该证词已经公证处公证。

综上，我们认为第一作者作为空白对照的合理性已得到充分论证。当然，审稿专家提出的“物以类聚”假说本身极具启发性——如果第一作者周围全是南通，而其本人不是，这恰恰说明第一作者具有某种“南通磁石体质”，这或许是未来研究的绝佳方向。

审稿意见#2

这个模型显著优于“掷硬币法”的理论期望是不正确的，因为“掷硬币法”的期望也接近 (50%) ，建议作者详细对比与其他方法的理论期望分析。

作者回复：

感谢审稿专家的严谨指正！原文表述确实存在重大学术失误。经仔细核算，“掷硬币法”的理论期望确为 (50%) ，与WDBCM模型在数学上完全等价。我们为这一低级错误深感惭愧，并在修改稿中进行了全面订正。

虽然WDBCM模型在理论准确率上与掷硬币法持平，但在“娱乐性”和“社交破冰能力”两项关键指标上具有碾压级优势。我们认为，在学术底刊的评价体系中，这两项指标的权重应远高于准确率。毕竟，网上说说也就算了，现实中谁会拒绝一个愿意和你玩骰子的陌生人呢？

因此，我们已在修改稿中删除了“显著优于掷硬币法”的不当表述，改为：“与掷硬币法在统计学意义上等效，但在玄学社交网络分析领域具有不可替代的应用价值。”

再次感谢审稿专家的宝贵意见。我们相信，经过本轮修改，本研究的学术垃圾属性已得到显著强化。如有任何进一步意见，欢迎随时指正。

此致敬礼

通讯作者：torchboy
南通大学男同性恋研究所
2026年3月7日