Per molte persone, “geek” e “nerd” sono sinonimi, ma in realtà sono un po’ diversi., Considera la frase ” geek sportivo “-un sostituto occasionale di” jock “e forse l’arcivale di un” nerd” nel folklore delle scuole superiori. Se “geek” e ” nerd “sono sinonimi, allora” sport geek” potrebbe essere un ossimoro. (Inoltre, “nerd sportivo” non calcola o significa qualcos’altro.)

Nella mia mente, “geek” e “nerd” sono correlati, ma catturano diverse dimensioni di un’intensa dedizione a un argomento:

• geek – Un appassionato di un particolare argomento o campo. I geek sono orientati alla “raccolta”, raccogliendo fatti e ricordi relativi al loro argomento di interesse., Sono ossessionati con il più nuovo, più cool, le cose più alla moda che il loro soggetto ha da offrire.
• nerd-Un intellettuale studioso, anche se di nuovo di un particolare argomento o campo. Nerds sono” realizzazione ” orientata, e concentrare i loro sforzi sull’acquisizione di conoscenze e abilità su curiosità e cimeli.

O, per dirla in modo pittorico à la The Simpsons:

Entrambi sono dedicati ai loro soggetti, e talvolta socialmente imbarazzanti. La distinzione è che i geek sono fan dei loro soggetti, e nerd sono praticanti di loro., Un geek del computer potrebbe leggere Wired e toccare la Silicon Valley rumor-mill per i cavi sul prossimo hot-new-thing, mentre un nerd del computer potrebbe leggere CLRS e tenere d’occhio per nuovi modi intelligenti di applicare l’algoritmo di Dijkstra. Si noti che, pur non sinonimi, non sono necessariamente distinti neanche: molti geek sono anche nerd (e viceversa).

Un esperimento

Ho qualche prova per questo contrasto? (A proposito, questo punto di vista risale a una conversazione grad-scuola con il collega geek/nerd Bryan Barnes, ora un fisico al NIST.,) Wiktionary voci per “geek” e “nerd” dare una certa credibilità alla mia posizione, ma mi piacerebbe qualcosa di un po’ più empirica…

“devi sapere una parola da parte della società si mantiene” ~ J. R. Firth (1957)

Per caratterizzare le somiglianze e le differenze tra “geek” e “nerd,” forse possiamo trovare altre parole che tendono a tenere loro compagnia, e vedere se questi linguistica compagni di sostenere il mio punto di vista?

Dati e metodo

(Nota: se non sei né un geek né un nerd, non essere spaventato dalla matematica., Non è male probably o probabilmente puoi semplicemente saltare alla sottosezione “Risultati” qui sotto

Ho analizzato due fonti di dati di Twitter, dal momento che è prontamente disponibile e piuttosto geek/nerd per l’avvio. Ciò include un corpus di sfondo di 2,6 milioni di tweet tramite l’API di streaming tra il 6 dicembre 2012 e il 3 gennaio 2013. Ho anche campionato tweets tramite l’API di ricerca corrispondenti ai termini di query “geek” e” nerd ” durante lo stesso periodo di tempo (38.8 k e 30.6 k totale, rispettivamente). Sì, sì, sì six ho raccolto tutti i dati sei mesi fa, ma solo ora sono riuscito a scricchiolare i numeri. E ‘ stato un anno impegnativo!,

Una piccola statistica per misurare quanta azienda due parole tendono a mantenere è pointwise mutual information (PMI). È comunemente usato nella letteratura di recupero delle informazioni per misurare la cooccurrence di parole e frasi nel testo, e risulta anche essere un buon predittore di come gli umani valutano la somiglianza semantica delle parole (Recchia &Jones, 2009) e la qualità del modello topico (Newman& al., 2010).,

Per due parole w e v, il PMI è dato da:

,

dove in questo caso è la probabilità che la parola in questione appaia in un tweet casuale, come stimato dai dati. Ad esempio, se lasciamo v = “geek”, calcoliamo la probabilità di log di una parola w nel corpus di ricerca “geek” e sottraiamo la probabilità di log di w nel corpus di sfondo.,

Risultati

La statistica PMI misura una sorta di correlazione: un punteggio PMI positivo per due parole significa che “tengono grande compagnia”, un punteggio negativo significa che tendono a mantenere la loro distanza, e un punteggio vicino allo zero significa che si scontrano l’un l’altro più o meno a caso.

Con questo in mente, ecco uno scatterplot di varie parole in base ai loro punteggi PMI sia per “geek” che per “nerd” su assi diversi (ignorando le parole con PMI negative e trattando #hashtags come distinti):

Molte persone hanno chiesto un PDF ad alta risoluzione di questa trama, quindi eccoti qui.,

Salendo l’asse verticale, le parole diventano più geek (“#music” → “#gadget” → “#cosplay”), e spostandosi da sinistra a destra diventano più nerd (“education” → “grammar” → “neuroscience”). Le parole lungo la diagonale sono allo stesso modo geek e nerd, tra cui social (“#awkward”, “weirdo”), mainstream tech (“#computers”, “#microsoft”) e termini fantascientifici/fantasy (“doctorwho”, “#thehobbit”). Le parole in basso a sinistra (”faccende”,” verdure”,” tette”) non sono realmente associate a entrambe, mentre quelle in alto a destra (”#avengers”,” #gamer”,” #glasses”) sono fortemente legate ad entrambe., Le parole arancioni sono più geek che nerd, e le parole blu sono l’opposto. Alcune osservazioni:

• Le collezioni sono geek. Tutti i derivati della parola “collect” (“collection”, “collectables”, ecc.) sono arancioni. Così come “boxset” e “# original”, che implicano un gusto per la completezza e l’autenticità.
• I campi accademici sono nerd: “matematica”, “#storia”, “fisica”, “biologia”, “neuroscienze”, “biochimica”, ecc. Altre parole accademiche (“tesi”, “#studymode”) e istituzioni (“harvard”, “oxford”) sono anche blu.
• La scienza & parole tecnologia differiscono., Termini generali (”#computer”,” # bigdata”) sono sulla diagonale — allo stesso modo geek e nerd. Mentre ti splay verso più geek, però, vedi prodotti, start-up, marchi e tecnologie più cultish (“#apple”, “#linux”). Come si splay giù verso più nerd si vede più metodologie (”calcolo”).
• #hashtag sono geek. OK, certo, gli hashtag sono dappertutto. Ma tendono verso l’alto a sinistra. E dal momento che gli hashtag sono “#trendy”, lo prendo per significare che i geek sono in tendenze. (Prendo questo indietro. Il punteggio medio PMI per tutti gli hashtag è 0.74 con” geek “ma 0.73 con” nerd.,”La differenza non è statisticamente significativa usando un t-test accoppiato o un test Wilcoxon, o praticamente significativa usando un test di buon senso.)
• Hobby: confronta i passatempi più geek (“#toys”, “# manga”) con quelli più nerd (”chess”,”sudoku”).
• Brains: la parola “intelligenza” può essere geek, ma ” educazione”, “intellettuale” e” #smartypants ” sono nerd.
• Reading: “# books “sono nerd, ma” ebooks” e “ibooks” sono geek.
• Cultura pop vs., alta cultura: “# shiny ” e “# trendy “sono super-geek, ma (curiosamente)” cellist” è il più nerd

La lista continua. Se vuoi curiosare, scarica i punteggi PMI grezzi (4.2 mb) e fammi sapere nei commenti cosa trovi. Dal momento che molte persone hanno chiesto: Ho calcolato PMI per tutte le parole che appaiono nei tweet di ricerca con “geek” e “nerd” (milioni) e poi scansionato manualmente circa 7.500 parole con punteggi PMI positivi per entrambi. Il grafico a dispersione contiene circa 300 parole che ho raccolto a mano perché avevano un senso.,

(Aggiornamento: Ho appreso che Olivia Culpo — un auto-descritto “secchione violoncellista” — è stata incoronata Miss Universo il 20 dicembre 2012. L’evento è stato pesantemente twittato nel bel mezzo della mia raccolta di dati, in modo che probabilmente spiega la correlazione tra “violoncellista” e “nerd” qui. Sottolinea inoltre i limiti dei dati sensibili al tempo.)

Conclusione

A grandi linee, mi sembra che le parole geek siano più sulle cose (ad esempio, “#stuff”), mentre le parole nerd sono più sulle idee (ad esempio, “ipotesi”)., I geek sono fan e i fan raccolgono roba; i nerd sono praticanti e i praticanti giocano con le idee. Naturalmente, geek possono raccogliere idee e nerd giocare con roba, anche. Inoltre, non sono due personalità distinte tanto quanto diversi aspetti della personalità. In generale, i dati sembrano affermare il mio pensiero.

Mi chiedo quanto sarebbero simili i risultati se avessi applicato questo metodo al corpus di Google Books Ngrams, o qualcosa di più generale invece di un media di nicchia come Twitter., Mi chiedo anche quali altre domande potrebbero essere risolte con questo tipo di analisi (ad esempio, io e mia moglie abbiamo un perenne disaccordo su quale parola sia più umida: “umido” vs. “umido.”).

Infine, quando ho detto ad un amico che stavo per scrivere questo post, ha detto “Beh, credo che sappiamo quale sei.”Ma davvero? Potrei essere un nerd della scienza, ma probabilmente sono un geek della musica Update

Aggiornamento (25 giugno 2013): Woah. Questo ha ottenuto più attenzione di quanto mi aspettassi. Alcune impressioni. (1) Prima di scrivere questo, non avevo idea che ci fosse un “geek vs., nerd ” guerra santa in alcuni angoli di Internet; alimentando questi flamewars non era certamente il mio intento. Rilassati! (2) Temo di essere meglio conosciuto per questo diversivo che per qualsiasi mia “vera” ricerca. Per essere chiari: questo è stato un modo divertente per uccidere un paio d’ore in un pomeriggio di sabato, non necessariamente la mia migliore scienza. Penso che la scrittura qui sia solida e evidente, ma sono il primo a riconoscere che ci sono corpora, metodi e tecniche di analisi migliori — che potrebbero usare una borsa di studio, uno studente laureato e/o più di un pomeriggio — per scoprire questa importantissima “Verità”.,”(3) Per chi fosse interessato alle etimologie di “geek” e “nerd”, ho trovato questo interessante articolo.