很多人覺得讀網誌無聊，但科學家卻透過分析個人網誌，讓電腦學習認知因果關係。
雖說電腦能辨識事件，卻不能確立事件之間的關係，尤其在分析人類經驗方面。有見及此，科學家便嘗試在個人網誌中搜集資料，建立關於大眾日常生活的數據庫。
首先，研究人員將成千上萬的個人網誌，分類為 story 和 not story，再教電腦分析文章中各式事情的因果關係，如 I slammed on the brakes but ended up smashing into the car in front of me (我踏了油門，最終卻仍撞上前面的車)。
博海中應有盡有，由潮流產物到濫藥數據，只要細心挑選分析，不愁找不到有用資訊。想世界沒有互聯網以前，要搜集這類資料，談何容易？
看倌可能會問：這種研究跟我何干？且看原作者解畫：
While recording their words for posterity and obsessively checking their hit counters to see if anyone is reading them, today’s blog authors can console themselves with the thought that computers, at least, find their work fascinating.
(摘譯自3月11日出版的《經濟學人》)
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