今天我冒犯了某LG同学。

对陌生人，或 "Statistical Person" ，我的默认态度是「不阻碍其生活、给予平等的尊重、善意的坦诚」。我先遇到一个人，然后这个人，根据「陌生」的定义，逐渐地不再陌生了，于是对待陌生人的默认态度也就随之逐渐不适用了。

越是熟悉的朋友，我就越觉得既能够又应该坦诚。

坦诚的坏处很明显——坦诚根本上就是潜在的冒犯。这里可以有一个「冒犯阀值」：我可以对某人有各种坦诚言行，而该人可能被冒犯或不被冒犯；当坦诚令之难堪到一定程度了之上，或说该坦诚言行的激进度大到一定程度之上，该人就被冒犯了。「冒犯阀值」是对一个特定的人而言，区分他人坦诚会造成还是不会造成冒犯的边界。

坦诚可贵。可从其反理解：不坦诚——或称之欺骗——无论有意还是无意——不是烂大街、无难度的嘛。

我对人可以坦诚，也可以不坦诚。——甚者，坦诚应该不是binary的而是渐变的。我对一个特定的人有多坦诚，取决于我和该人的「熟悉程度」如何。熟悉他人，就坦诚一事而言，意义在于提高对该人「冒犯阀值」的估计的准确性——换言之，减少「冒犯阀值」估计值的偏差、提高估计的置信度。越是熟悉的人，其「冒犯阀值」越能被准确地估计。

打个比方用正态分布来模拟「冒犯阀值」——平均数是「冒犯阀值」的最佳估计，标准差是「熟悉程度」，数轴是激进度，坦诚言行是特殊取值。

根据这个模型，激进度恰好为「冒犯阀值」最佳估计的坦诚言行会造成该人被冒犯的可能性恰好为一半。对于「冒犯阀值」最佳估计位于坦诚言行激进度以上的情况，「熟悉程度」越高则冒犯可能越小。同理反之，对于坦诚言行激进度大于「冒犯阀值」最佳估计的情况，「熟悉程度」越低则冒犯可能越小。