微信红包惊人内幕:这些人最容易抢到大红包! - 红包扫雷外桂作弊器

微信红包惊人内幕:这些人最容易抢到大红包!

是不是一看到这个就控制不住手指头?

在微信群中聊天时,

最期待的就是一场说来就来的红包雨了,

虽然叫做“拼手气红包”,

但是微信抢红包的金额真的跟“手气”有关吗?

近日,北京大学师生通过研究发现,抢微信红包的金额可能并非随机分配,而与用户注册时间有一定关联。

他们对数据展开收集和整理,并进行了统计分析。研究结果表明,平均而言,新注册微信的用户和使用年限很长的微信用户,领到的微信红包金额较低;微信注册时间在30到40个月之间的用户,则能领到更大的红包。

同时,研究结果还发现,用户是否使用苹果手机,与领到红包的金额没有显著影响。

微信“最大包”与注册微信时间有关?

这一想法萌生于2016年暑假期间的一个偶然。在北京大学普林斯顿大学“当代中国社会”研讨课中,作为课程的插曲,普林斯顿大学教授、美国科学院院士谢宇不时邀请一名学员共进午餐。邀请方式就是在课程的微信群中发红包,领到金额最高的学生与教师共进午餐。

红包游戏进行了10次后,出现了一个有趣的现象:在15名普林斯顿大学本科生和12名北大本科生中,领到金额最高者绝大多数都是北大学生;只有两位普林斯顿大学的学生领到过最高金额。

领到最高金额者的共同点是,他们的注册微信时间都较早。大多数北大学生注册微信账号的时间较早,而大部分普林斯顿学生都是7月初抵达北京之后才注册的微信账号,只有几名华人学生是之前就注册过微信,而那两位幸运儿正是在华人学生中诞生。

所以,非常巧合,“最大包”都被注册微信时间较长的黄皮肤学生夺走。

在谢宇的指导下,北京大学元培学院经济学专业大三学生李星宇对数据展开收集和整理,并进行了统计分析。

研究结果表明,平均而言,新注册微信的用户和使用年限很长的微信用户,领到的微信红包金额较低;微信注册时间在30到40个月之间的用户,则能领到更大的红包。同时,研究结果还发现,用户是否使用苹果手机,与领到红包的金额没有显著影响。

微信红包惊人内幕:这些人最容易抢到大红包!

“标准化金额”与用户经历之间的趋势线,图片截取自李星宇的论文,下同。

研究人员绘制出领取到的“标准化金额”与用户经历之间的趋势线。由这条趋势线可以看出,标准化金额与用户经历之间是一个先增后减的关系,大致以35个月为转折点。转折点之前,用户经历越长,领到的红包金额倾向于变多;转折点之后,用户经历越长,领到的红包金额倾向于变少。

拼手气红包不是随机分配金额

几天前,李星宇在“思考者iThink”微信公众号上发表了这篇名为《微信红包的分配秘密》文章,发布了研究论文的全文。如果没有统计学的基本知识,读者很难完全读懂这篇文章,但这丝毫不妨碍这篇研究论文获得很大反响,尤其是在学术圈。

全文如下:

实验引发了以下两个问题第一个问题是该实验结果的可靠性和稳健性如何?第二个问题是假设该实验结果基本可靠,那么问题可能出在哪个地方?

在统计学领域,有一条重要的定理有效地推动了理论计量经济学的发展:X和Y相互独立是X与Y条件均值独立的充分条件,X与Y条件均值独立又是X与Y之间线性无关的充分条件。该实验设计的这个微信红包的实验,也很好地体现了这条定理的逆否命题:如果我们发现分配金额(Y)条件于某个X(用户经验)的均值是X的函数(计量结果发现统计上具有显著性),则说明Y和X之间不是独立的,即分配金额并不是随机分配的,而是和用户经验有关。

在我们看来,该实验设计在以下两个方面有进一步改进的空间:

尤其注意:每次领微信红包的顺序

第一,选取的X(用户经验)可能并不是一个很好的解释变量。这项建议主要基于对计算机程序实现“随机分配”的思考。由计算机产生的“随机数”,其实只是“伪随机数”(pseudo random number),因为它仍然来自确定性的序列(由递推公式产生)。以Stata为例,它产生随机数的方式可以用以下公式表示:

微信红包惊人内幕:这些人最容易抢到大红包!

其中,mod表示余数。根据每一个余数的值,计算机程序可以进一步分配一个比例,用这个比例乘以红包总金额,即为每个人能够抢到的金额。基于上述原理,我们认为需要尤其注意每次领取微信红包的顺序(每次微信红包发放后可以查询)。根据我们的观察和几个相关领域的学者群反馈,我们认为这个顺序很有可能是相对稳定的,即前一次微信红包发放时抢在前面的人在随后的红包发放中仍然排在前面,并且抢到红包的顺序和金额也可能有相关性。

有几个因素可能造成上述现象:

(一)人们对微信红包的热情。热情高的人每次抢红包时都会集中精力,更容易排到前面;

(二)对微信红包应用的熟悉度。对这个应用越熟悉的用户,越容易抢到前面。

(三)移动运营商的网速。假设中国移动的网速比中国联通快,那么使用中国移动网络的同学在其他条件不变的情形下更容易抢到前面。

(四)是否有辅助应用的帮助。安装了辅助应用(比如“红包神器”)的同学更容易抢到前面。如果参与人每次抢红包的顺序相对固定,则恰好与“伪随机数”产生的余数一一对应,导致的后果就是抢到较大金额的同学会集中在某个范围内。更为关键的是,每次领取微信红包的顺序与用户经验可能是高度相关的,在一定的区间内,随着用户经验的增长,对微信红包的应用更为熟悉,深知抢红包带来的“快感”,越容易抢到前面。因此,用户经验的系数在统计上显著的结果很可能体现的是更为深层次的结果:分配金额与抢红包的顺序显著相关,而这个相关性是由计算机程序生成随机数的方法决定的。基于上述逻辑,我们建议在回归中控制每次抢红包的参与人的顺序,并观察对应的“用户经验”是否仍然显著。

建议进一步扩大样本

第二,样本的数量。我们注意到,参与人只有27位,虽然微信红包的实验重复进行了10次,相当于用Bootstrap的方法增加了样本容量,但总共的观察值也只有270个。更为重要的是,基于我们前面的逻辑,每次抢红包的参与人的顺序可能是比较稳定的,造成了10次实验之间是高度相关的,无法满足基本回归中独立同分布的假设。此外,扩大样本容量能够显著增加每次抢红包的顺序的波动性,增加回归结果的可信性。因此,我们建议进一步扩大样本,观察最初的发现是否仍然成立。

不过该实验至少提出了一个很好的问题,并且至少表明红包金额大小与微信用户使用微信时间长短之间存在非线性的关系,当然这一结果的可靠性和稳健性还需要进一步检验。那么接下来可能需要扩大样本数量来进行该项实验,并且考虑更多的控制变量来进一步证实“微信群聊中发放多个微信红包的情形下,各个红包的金额是否完全随机分配”。如果腾讯研究院能够提供大数据给谢宇教授实验小组或腾讯研究院能够自己来验证,那就更好了,假设在现有技术与数据框架下依然得到“微信群聊中发放多个微信红包的情形下,各个红包的金额并非完全随机分配”这一结论,那么需要怀疑微信红包产生随机数的技术是否存在bug或更深层次的原因了。

谢宇教授的话

谢谢各位读者朋友的热情关注与讨论!

我只是根据个人的经历提出了个假设,而这一假设,后来发现与我们得到的数据不矛盾。当然,证明这一假设需要更多的数据,但我有很多更重要的工作去做。文章作者是李星宇同学。

我只是觉得有趣,提了个假设而已。其他各界学者会跟进的。

而腾讯公司也注意到了这篇论文。腾讯表示“腾讯欢迎各界对微信的研究。微信抢红包的分配采用随机原则,希望用户拆开时获得意外惊喜。” 也就是说,腾讯依然坚称,微信红包的分配机制是随机的。