今天看到一篇新闻，讲一个中国留学生被男朋友谋害，媒体在寻找真凶。
前几天也看到一篇新闻，关于一个中国斯坦福女博士毒害同学。
这两个新闻的一个共同点，是媒体最后形容这两个人的时候都转而用了标签。“留学生”“中产家庭”和“女博士”“内向单身”
问题来了，当一个人的人生被浓缩成了这几个苍白无力的字的时候，这当中有多少的信息流失？
给事物贴标签是人类的逻辑思考方式简化出的必然方式。机器学习的原理也正是如此，只要数据够多，样本够大，标签够足，就能模拟出来人类的思考过程和结果。如果一张照片上面是一个小孩在吹生日蜡烛，那么孩子、蜡烛这两个标签就大致能形容这个照片的信息了。但是这样的标签化的简化机制，带来的虽然是信息的快速反应，也相应地带来了数据的丢失。要存储更多的信息，就要有更多的标签，这样边际效益就越来越小。
从而，在当今社会角色逐渐脸谱化的趋势下，标签的效率是否还那么高？
回头看我举的例子中两个人的四个标签，按照中国网络的环境几乎能够不假思索地作出猜测，一个是富二代，一个是剩女，在stereotyping之后，一个滋味酸甜的人就扁平化成了几个词。尤其在配合这些新闻下面一个个丑陋的评论，让我不禁思索，标签化的利弊究竟是怎样的比例。
标签化的典型反面例子是地域歧视，典型玄学例子就是星座迷信。一开始的时候能让社会与他人更快的认识到自己，从而快速寻找到认同感与存在感，然而在快餐时代，人们攫取信息的速度越来越快，思考时间越来越短，丢失就越来越严重。许多的评价和议论，就开始出现了偏差。
如果tagging≠stereotyping，也许还有存在的意义，否则，媒体给予读者的就不再会是公平公正公开的信息，而是参杂了标签内部偏见的不再客观的意见了。