Future Timeline
Future Timeline 是一个致力于系统化梳理人类未来可能性的在线编年史项目。它以十年为单位，详细记录从 2020年代 起，直至 2090年代 乃至更遥远未来的科学、技术、社会与文明演进预测。
“中国女性择偶数据实验室” 是基于 GitHub 上的开源项目《中国男性人口合成数据生成》构建，允许用户输入自身条件，查看在模拟数据中“处于什么位置”。
需要强调的是：这并非真实调查数据，而是基于公开统计规律生成的合成数据集。项目初衷是为教学、研究和算法测试提供高质量、高维度的模拟人口样本，娱乐参考即可，切勿对号入座。
项目目标：生成100万条“看起来真实”的中国男性数据
该数据集通过条件概率建模 + 随机采样，在保证统计合理性的前提下，生成100万条包含15个维度的男性个体记录。所有变量并非独立生成，而是通过真实人口逻辑建立依赖关系。
例如：
- 教育水平 受 年龄 和 家乡 影响（老一辈农村男性本科率低）
- 收入 由 年龄 + 教育水平 共同决定
- 现居住地 与 家乡 + 教育水平 相关（高学历更可能流向大城市）
- 房产状况 则综合 年龄、收入、现居住地
这种建模方式显著提升了数据的“真实感”，远优于简单随机生成。
数据维度详解
| 维度 | 取值类别 | 生成逻辑 |
|---|---|---|
| 年龄 | 0–99岁（按1岁粒度） | 基于2022年全国人口抽样调查的年龄段分布，组内均匀采样 |
| 身高 | cm（连续值） | 按年龄分组，使用正态分布（均值/标准差参考真实统计） |
| 家乡 | 农村 / 县城 / 三线 / 二线 / 一线 | 独立变量，按预设比例随机采样 |
| 教育水平 | 高中及以下 / 大专 / 本科 / 研究生+ | 条件概率：P(教育 | 年龄, 家乡) |
| 年收入 | <5万 / 5–15万 / 15–30万 / 30–50万 / 50–100万 / >100万 | 条件概率：P(收入 | 年龄, 教育) |
| 现居住地 | 同“家乡”五类 | 条件概率：P(现居 | 家乡, 教育) |
| 房产状况 | 无房 / 有房有贷 / 有房无贷 | 条件概率：P(房产 | 年龄, 收入, 现居) |
| 健康状况 | 健康 / 亚健康 / 慢性病 / 重大疾病 | 条件概率：P(健康 | 年龄) |
| 婚姻状况 | 未婚 / 离异无孩 / 离异有孩 / 已婚 | 条件概率：P(婚姻 | 年龄) |
| 视力 | 不近视 / 近视<400度 / 近视≥400度 | 条件概率：P(视力 | 教育)（反映用眼习惯） |
| 个人资产 | <10万 → >1000万（6档） | 条件概率：P(资产 | 年龄, 收入, 教育, 现居) |
| 生活习惯 | 吸烟（3类）、饮酒（3类）、宗教信仰（2类） | 部分随机，部分参考社会调查比例 |
| 个人评分（1–5分） | 颜值、幽默感、身材、性吸引力 | 前三项随机生成，性吸引力由其他评分+身高+年龄综合计算 |
数据来源与方法论
- 年龄分布：直接采用2022年中国1‰人口抽样调查数据，确保各年龄段比例真实
- 身高、收入、教育等：参考《中国统计年鉴》《教育统计公报》《城市居民收入报告》等公开资料设定均值与分布
- 条件概率建模：使用贝叶斯网络思想，构建变量间的因果链，避免“高学历农村90岁老翁年入百万”等荒谬组合
适用场景（非娱乐用途）
- 教学与研究
- 用于统计学、社会学、人口学课程的案例分析
- 机器学习课程中的分类/回归/聚类实验数据集
- 算法测试
- 验证推荐系统、匹配模型在复杂人口特征下的表现
- 测试隐私保护技术（如差分隐私）在高维数据上的效果
- 可视化探索
- 制作交互式仪表盘，探索“高收入群体的教育/地域分布”等关联规律
重要提醒
- ❌ 这不是真实择偶偏好调查，不反映女性实际选择标准
- ❌ 评分（如颜值、性吸引力）为模拟值，无客观依据
- ✅ 数据完全合成，不涉及任何个人隐私
- ✅ 开源免费，提供 CSV / JSON / Parquet 多种格式
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