夜深了。
街边卖煎饼果子的小贩老刘打开电脑，看了一下银行账户，恩，再卖几天的煎饼果子就可以带着妻子和儿子去马尔代夫旅游了，胖小子总是嚷嚷着要去潜水，上次还嫌亚龙湾的水脏，非要去马尔代夫。
而在几个小时前的傍晚，快要出摊的老刘拿出 iPhone 打开了应用 Hell is Other People，看了一下本市最凶的几个城管的签到地点：大浪淘沙夜总会、靡靡之音 KTV、撩菜撩汤酒吧。看了一下几个位置，老刘推断了一会儿，三里屯附近是个安全区域，人流量也大。那些从夜店出来的姑娘们都喜欢买个煎饼果子做出接地气的样子骗高帅富，更让老刘高兴的是，这些姑娘还喜欢多加蛋和火腿肠。
自从有了 Hell is Other People 这个应用，就再也不用担心城管突袭了，一天的收入也有了保障，小贩老刘再也没有输过与城管的猫鼠游戏了。
这就是 Hell is Other People 的理想应用场景，之前我们就介绍过 Hell is Other People 的应用，在此再赘述一下。
这个应用基于 FourSquare，用法是追踪你的所有好友的位置，然后提供避开他们的“路线”。用户只需要使用自己的账号登陆，然后看到朋友们刚刚 Check In 的地址，就可以计算出完全避开他们的线路，还可以推荐“最佳安全区域”，或者随机推荐的地点（当然这也是在安全区域内推荐的）。
对于这个应用的用途，网友“路过的闲人”如此评论：“真是个靠谱的 App 啊，小贩请把所有城管都加为好友！” 。不得不说，这个应用除了好玩和搞笑外，更加实用的用处就是避开不想见的人，即那些有朋友之名无朋友之实的人，比如答应分手还做朋友的前任。或者是另一种情况，比如避开现任，跟前任叙叙旧。
当然，我们在生活中需要躲开的不仅是见面后无比尴尬的前任，还有患了疾病还到处乱跑的朋友。
纽约罗彻斯特大学的一个团队开发了一个名为 Fount.in 的应用，据称，这个应用可以预报使用者的（短期）健康状况，并且准确率高达 91%。从某种程度上来说，跟 Google Flu Trends 流感趋势有些相像。
不同的是，Google 的流感趋势是通过分析海量数据来预测季节性的模式，而 Fount.in 团队则是通过分析用户的 Twitter 信息。
摆在团队面前的难题则是 Twitter 当中海量的垃圾信息和干扰信息。特别的，在关系到健康状况的关键词，诸如“Sick”会有一词多义的情况，I’m sick with the flu 和 That movie made me sick 中的“sick”意思当然不同。跟 Google 搜索算法中可以智能分辨出 Steve Jobs 和 jobs 一样，该团队采用了自然语言分析法，梳理出 Twitter 上细微的语言语义差别，并根据这些信息建立一个区域健康状况图。
这个应用还可以根据用户 Twitter 中的行程信息来扩大预警范围，跟上文中的 Hell is Other People 类似的，在追踪模式下，Fount.in 可以在地图上显示区域内用户的健康状况，绿色表示健康，而红色表示疾病。如图所示，在红点比较集中的地方会出现红色色块表示高危区域。
这个团队的成员之一 Sadilek 目前已经是 Google 的一位工程师，并且还联合发表了一篇题为《Modeling the Impact of Lifestyle on Health at Scale》的论文。
社交应用让人联系变得方便，而上述的“反社交”应用让我们避免联系变得方便。这就好似一个硬币的两面，对于社交，我们当然有参与和逃避的选择，Relately 是对前者的强化。
当社交网络越来越发达的时候，我们逃避社交的能力却越来越弱，不管是生理反应还是心理悸动，每个月总有那么几天想独自来一场说走咱就走你有我有全都有的旅行，那么，打开 Hell is Other People 和 Fount.in，避开前任、城管以及病秧子，背上背包，独自去偷欢吧。
题图来自：flickr
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