“极客”和“书呆子”有啥区别？
硬件复兴的时代，极客精神重新被推崇，今天就来谈谈极客这个词。对于大多数人来说，极客和书呆子只有一线之隔，事实上两者确实有很多共同点，比如“运动极客”这个词，可以是运动员的代名词，也可以是高中时书呆子的反义词。下面通过对260万条Tweet 的分析，来对极客有个更清楚的认识。
极客：某个特别主题或领域的狂热者，以“收集”为导向，收集真相、围绕某话题的相关物品，痴迷于他们关心话题的最新、最酷、最时髦的物品。
书呆子：在某个特定领域上非常好学，以“成就”为导向，他们集中精力在获取相关领域的知识和技能。
极客是他们关注领域的“粉丝”，书呆子则是他们关注领域（想法）的实践者。比如一个电脑极客可能读Wired （连线），关注硅谷的下一个新事物；一个电脑书呆子则读CLRS并留意迪杰斯特拉的新算法。
两个词的分析数据来自从2012年12月6日到2013年1月3日的260万条Tweet，利用Tweeter streaming API 分析工具 ，同时参考了匹配“Geek”和“nerd”搜索结果的Tweets,（分别取样38.8k 和30.6k条）。
两类词中的共同性我们用点互信息(点式互信息)来代替（PMI），这个经常用来计算文本中某些词或短语的共存关系的；也经常用来评估语言中语义词像相似度（参见《Recchia & Jones, 2009》）。
对于 W和V，则它们的PMI值是这样给出来的：
公式里面的P（.）是这个词在随机Tweet中出现的对数概率。举个例子，pmi(w；v)——如果v代表“geek”, 我们计算出某个单词w——在“geek”搜索语义库（search corpus）下的对数概率，然后减去w在 “geek”语料库背景（background corpus）下的对数概率。
一个积极的PMI得分表明它们两个词的共同性很高，消极的得分表明它们的不同性很高，如果是零的话意味着正好撞车了，当然也可能是由于随机的原因。基于这个准则，下面是这些词语的散点图。
沿着对角线走的是同时具备“极客”和“书呆子”性质的那些人，比如社交词（尴尬、古怪）；主流科技词（计算机、微软）；科幻术语（神秘博士、 霍比特人）
以科技&科学那栏举例，计算机、大数据都还在对角线附近，但你越往即可方向看的时候，各种产品、创业公司、品牌、出众的技术公司（苹果、Linux）就出来了。越往书呆子方向看，微积分这样的词语就出来了。
兴趣爱好那栏，玩具、漫画更倾向于极客，而象棋、数独游戏则倾向于“书呆子”。如果想深度剖析自己，可以去下载原始的Tweet词语PMI得分
总的来说，极客词语中更多的是围绕“东西”，而“书呆子”中更多的词语是围绕“想法”，极客是粉丝、是玩家，粉丝收集东西；书呆子是想法的实践者。当然，极客也有收集想法的权利，书呆子也能玩东西。你想区别自己是哪一类人，或者更倾向于哪一类，可以把自己的兴趣、属性往上套一套，挺有意思的。
Via slackprop
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