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    當(dāng)人們開始對(duì)抗“算法推薦”

    2021-07-26 20:07呂銘欣
    記者觀察 2021年7期
    關(guān)鍵詞:田田算法社交

    在互聯(lián)網(wǎng)日益發(fā)展的今天,手機(jī)APP在不知不覺(jué)間占據(jù)了我們的大部分生活,從衣、食、住、行,到日常社交,都充斥著它們的身影?!耙隆庇刑詫殹⑵炊喽?、小紅書,“食”有美團(tuán)、餓了么,“住”有貝殼找房、安居客,“行”有滴滴打車、攜程、飛豬,日常社交有QQ、微信、微博等……這些軟件在方便了人們生活的同時(shí),其中的算法推薦也在一定程度上控制了人們的生活。

    于是人們開始嘗試擺脫算法的影響,有人試圖用“不登錄、不點(diǎn)贊、不關(guān)注、不評(píng)論”來(lái)降低算法推薦的影響;有人尋找更多的信息渠道擴(kuò)展自己的知識(shí)面:有人開通多個(gè)賬號(hào)去滿足不同的需求……

    被算法控制的人們

    想象一下這樣的場(chǎng)景:早上醒來(lái)出門買一份早餐,用微信、支付寶掃碼支付,然后走到街上,用APP掃一輛共享單車去上班;下午,用APP點(diǎn)一份下午茶外賣;下班之后,用社交APP和遠(yuǎn)在千里之外的朋友閑聊幾句,然后用APP看一看自己感興趣的視頻、小說(shuō);周末,看到有朋友推薦哪個(gè)地方比較好玩,于是打開APP開著導(dǎo)航前往……我們似乎隨時(shí)隨地需要手機(jī)APP的幫忙,才能在城市間生活行走,才不至于寸步難行。我們似乎很難想象,曾經(jīng)人們沒(méi)有手機(jī)的生活。

    人們與現(xiàn)實(shí)世界的接軌,似乎只剩下出門買菜購(gòu)物,然而這點(diǎn)時(shí)間也開始被各大購(gòu)物APP占領(lǐng)。例如,在2020年7月,美團(tuán)推出了美團(tuán)優(yōu)選,用優(yōu)惠的價(jià)格打開了人們?nèi)粘Y?gòu)物的市場(chǎng),涵蓋蔬菜水果、肉禽蛋、糧油百貨、速食凍品、數(shù)碼家電、母嬰家紡、花卉綠植等各種品類,今天購(gòu)買,次日送達(dá)??此圃絹?lái)越方便,但就在人們?cè)絹?lái)越依賴手機(jī)軟件的同時(shí),軟件中也悄悄嵌入了令人“細(xì)思極恐”的算法推薦。

    算法推薦最初發(fā)明的目的,是為了通過(guò)數(shù)學(xué)變量的運(yùn)算,推算出用戶喜愛(ài)的內(nèi)容進(jìn)行推薦,從而降低用戶的時(shí)間成本,并提供最適合用戶的服務(wù)。例如美團(tuán)外賣界面通常會(huì)顯示用戶喜愛(ài)的食物,以方便用戶瀏覽下單,滿足了人們的需求。但是在算法一步步優(yōu)化的過(guò)程中,算法逐漸“變了味道”,主動(dòng)追隨用戶的喜好這一特點(diǎn)導(dǎo)致用戶看到的世界越來(lái)越小,也容易成為一些APP為了增強(qiáng)用戶黏性,甚至以此獲取利益的工具。

    而增加用戶黏性最主要的表現(xiàn)方式就是延長(zhǎng)用戶使用APP的時(shí)間。有網(wǎng)友說(shuō),有時(shí)候打開一個(gè)軟件,本來(lái)是為了搜索某個(gè)信息,還沒(méi)來(lái)得及點(diǎn)開搜索,便被首頁(yè)推薦的內(nèi)容所吸引,不停地點(diǎn)開一條又一條,不知不覺(jué)間,已經(jīng)忘記了最初為什么要打開這個(gè)軟件。這就是算法推薦帶來(lái)的第一個(gè)負(fù)面影響——易沉迷。

    算法是如何讓用戶沉迷其中的呢?網(wǎng)友青臨說(shuō)道,有一件事情經(jīng)常被人們忽略,我們通常認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是開放的,可現(xiàn)實(shí)是互聯(lián)網(wǎng)如今正變得越來(lái)越封閉,備大互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都會(huì)有對(duì)應(yīng)的APP,這是因?yàn)锳PP是一個(gè)相對(duì)封閉的環(huán)境,更能夠讓用戶把注意力沉浸在里面。而在這其中還包含了讓用戶更加難以抗拒的“心理學(xué)”。在一部名叫《監(jiān)視資本主義:智能陷阱》的紀(jì)錄片中提到,如今有一個(gè)學(xué)科,叫做增量黑客學(xué),無(wú)數(shù)的工程師團(tuán)隊(duì),他們的工作就是黑入人們的心理,用戶所使用的特別普通的功能,哪怕只是一個(gè)下拉刷新的功能,背后也有心理學(xué)的支撐。算法就是在這樣的繁復(fù)過(guò)程中,不斷收集用戶的各種行為數(shù)據(jù),然后形成個(gè)性化的推薦,取悅著用戶。

    除了易沉迷,算法還將人們困于一個(gè)個(gè)“信息繭房”之中,這讓人們很難獲取到已知信息之外的信息?!拔谊P(guān)注的都是美妝類,穿搭類,還有拍攝剪輯,然后還有科普類的視頻,像什么金融、醫(yī)藥、生物、物理肯定就關(guān)注不到。”一位網(wǎng)友表達(dá)了這樣的感慨,她認(rèn)為,算法推薦完全跟隨用戶的喜好走,就會(huì)讓人一直縮在小圈子里,接觸不到其他領(lǐng)域的東西,思維越來(lái)越固化,對(duì)人的長(zhǎng)期發(fā)展不利。

    還有網(wǎng)友更是直接表示,越來(lái)越“聰明”的算法推薦,讓人變得越來(lái)越“懶”。算法推薦將用戶感興趣的內(nèi)容直接推送給用戶,使用戶懶得去選擇和鑒別信息,長(zhǎng)此以往,人們?cè)絹?lái)越懶于思考,這可能會(huì)導(dǎo)致人的思維越來(lái)越退化。

    如果說(shuō)算法推薦的影響還僅僅限于個(gè)人層面的話,影響還不至于如此之大。更值得大家注意的是,由于人們被困于信息繭房之中,了解的信息具有偏向性,可能會(huì)讓人們走向極端。2018年3月17日,美國(guó)《紐約時(shí)報(bào)》和《英國(guó)衛(wèi)報(bào)》共同發(fā)布了深度報(bào)道,“劍橋分析”曾在2016美國(guó)大選期間,利用Facebook上5000萬(wàn)名用戶資料進(jìn)行分析,最終“讀心”有術(shù),向5000萬(wàn)名Facebook用戶發(fā)送“專屬”政治廣告,左右選民投票。

    雖然算法推薦最初的目的是為了滿足用戶個(gè)性化的需求,但是其所導(dǎo)致的一系列影響,已經(jīng)逐漸超出了人們的控制。在現(xiàn)如今人們的日常生活中,擺脫對(duì)手機(jī)APP的依賴似乎是天方夜譚,但是面對(duì)無(wú)處不在的算法推薦,越來(lái)越多的人開始產(chǎn)生了“逆反心理”。

    人們是如何對(duì)抗算法推薦的?

    人們是如何對(duì)抗算法推薦的?

    大學(xué)剛畢業(yè)的田田為了對(duì)抗算法推薦帶來(lái)的易沉迷,選擇盡量與致癮性較強(qiáng)的APP隔絕,她會(huì)經(jīng)常查看手機(jī)中的軟件使用時(shí)長(zhǎng),從而有意識(shí)地減少一些APP的使用。除此之外,田田還有意識(shí)地訓(xùn)練自己盡量減少受到APP推薦內(nèi)容的影響,控制住自己總是點(diǎn)開內(nèi)容瀏覽的沖動(dòng)。她說(shuō),以前打開手機(jī),總是習(xí)慣性地打開APP,然后無(wú)意識(shí)地瀏覽?,F(xiàn)在,她會(huì)將容易致癮、但又不得不用的APP合并放進(jìn)一個(gè)文件夾里,然后刻意控制自己不經(jīng)常打開這個(gè)文件夾。

    有的人則采用了更為簡(jiǎn)單粗暴的方式,就是直接卸載那些自己沉迷時(shí)間較長(zhǎng)的APP。網(wǎng)友安安表示,如果她在一個(gè)APP中沉迷時(shí)間較長(zhǎng),只要這個(gè)APP不涉及支付和正常社交,她就會(huì)直接卸載這個(gè)APP,即使偶爾還會(huì)使用到,那就繼續(xù)下載,在短暫使用后趕快刪除。

    有的APP即使不打開,也會(huì)在通知欄推送用戶感興趣的消息。這種做法本質(zhì)上也是為了延長(zhǎng)用戶在APP上的使用時(shí)間,對(duì)此,有人會(huì)選擇設(shè)置每個(gè)APP的應(yīng)用權(quán)限,禁止消息在通知欄中彈出。田田表示,她除了微信、QQ和其他一些必要的APP會(huì)允許通知,幾乎所有的APP都禁止通知欄推送消息。除此之外,田田每下載一個(gè)新的軟件,在使用之前總會(huì)仔細(xì)閱讀APP申請(qǐng)的權(quán)限,謹(jǐn)慎授權(quán),如果是超出這個(gè)APP的使用范圍的權(quán)限申請(qǐng),田田都會(huì)選擇禁止。田田說(shuō),除了讓這些APP更少地影響到自己,更重要的還是使APP盡量少地讀取自己更多的個(gè)人信息,以此避免更加個(gè)性化、易沉迷的推薦內(nèi)容。

    除了盡量隔絕致癮性較強(qiáng)的APP,提高對(duì)算法推薦的警惕意識(shí)也同樣重要。網(wǎng)友白楊表示,APP能夠追蹤用戶的一切使用行為,讀取用戶的日歷、照片、通訊錄等,想要擺脫算法的影響幾乎是徒勞的,對(duì)抗算法除了要在權(quán)限上謹(jǐn)慎授權(quán),最重要的還是學(xué)會(huì)克制與辨識(shí)。青臨也表示,開發(fā)這些APP的前端工程師即使熟知它們背后的算法都抵抗不住誘惑,更何況是普通人呢?田田現(xiàn)在經(jīng)常把“主動(dòng)搜索,拒絕投喂”八個(gè)字掛在嘴邊,以此來(lái)提醒自己對(duì)手機(jī)中無(wú)處不在的算法推薦加以警惕。

    田田總結(jié)了三條對(duì)抗“算法推薦”的方法:第一,“無(wú)視”投喂的信息,每當(dāng)看到推薦的信息慢慢習(xí)慣無(wú)視它,直接精準(zhǔn)搜索;第二,拓展自己獲得信息的渠道,從多個(gè)不同的信息來(lái)源搜索信息,每當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)可靠的信息來(lái)源就把它保存下來(lái),長(zhǎng)此以往,就會(huì)形成一個(gè)相對(duì)完善的信息庫(kù);第三,多關(guān)注與自己觀點(diǎn)對(duì)立的、在自己感興趣的范圍之外的內(nèi)容,不讓算法獲得自己的精準(zhǔn)畫像。

    為了不讓算法獲得更多的個(gè)人信息,還有的人采取了“不登錄、不點(diǎn)贊、不關(guān)注、不評(píng)論”的做法。23歲的李嚴(yán)表示,在開始使用一個(gè)軟件時(shí),他絕對(duì)不會(huì)首先注冊(cè)和登錄,而是先作為“游客”使用。他說(shuō),不登錄通常會(huì)導(dǎo)致算法無(wú)法精準(zhǔn)獲取你的興趣愛(ài)好,只能推薦一些更加大眾化的內(nèi)容,當(dāng)看不到APP里有趣的、容易讓人沉迷的內(nèi)容時(shí),往往就不會(huì)再次打開它。

    選擇使用多個(gè)賬號(hào)和設(shè)備也是一種有效的防止算法推薦獲得更多個(gè)人信息的手段。網(wǎng)友克拉在一次換手機(jī)的間隙陰差陽(yáng)錯(cuò)開始使用兩部手機(jī),一部用來(lái)社交和工作,一部用來(lái)居家?jiàn)蕵?lè)。由于兩部手機(jī)的使用狀態(tài)不同,算法推薦的內(nèi)容也完全不同。在工作手機(jī)中,算法推薦的都是和自己工作、行業(yè)相關(guān)的內(nèi)容,這讓她無(wú)法在這部手機(jī)中沉迷。同樣,在居家?jiàn)蕵?lè)的手機(jī)中,算法推薦的又只是她喜歡的影視劇和明星,完全的娛樂(lè)化也不容易讓人沉迷其中。

    克拉認(rèn)為,我們所需要手機(jī)完成的功能,主要就是“社交”和“娛樂(lè)”兩個(gè)方面,而這兩個(gè)功能其實(shí)是割裂的。因?yàn)閷?duì)社交來(lái)講,理想的狀態(tài)是“有消息來(lái)了,我能夠及時(shí)回復(fù)”,而對(duì)于娛樂(lè)來(lái)講,理想的狀態(tài)是“我現(xiàn)在有空,我去看看有沒(méi)有新消息”。而當(dāng)兩者雜糅在一起,由于缺乏隔離,可能人們只是想去看看微信有沒(méi)有新消息,結(jié)果卻誤打誤撞進(jìn)了娛樂(lè)的圈套。

    如何看待人們對(duì)抗“算法推薦”

    人們開始對(duì)抗算法推薦,是在信息時(shí)代下自我意識(shí)的覺(jué)醒。有媒體評(píng)論道:“現(xiàn)在的輿論場(chǎng),常給人這種感覺(jué):態(tài)度越來(lái)越堅(jiān)決,觀點(diǎn)越來(lái)越對(duì)立,對(duì)話越來(lái)越困難。巨量同類信息的裹挾,制造了千溝萬(wàn)壑:我不用去了解其他的知識(shí),感興趣的還看不過(guò)來(lái)呢;我不必去理解其他人的想法,和我一樣的多了去了。”正是由于在算法推薦下的世界越來(lái)越“狹小”,才導(dǎo)致人們拼命想突破它所導(dǎo)致的易于沉迷和構(gòu)建的信息繭房。

    但是無(wú)論人們采取什么手段去避免算法推薦帶來(lái)的影響,算法推薦都已經(jīng)無(wú)處不在,很難完全避免。算法一線工作者白歌表示,人們想要對(duì)抗的其實(shí)不是算法本身,而是“垃圾算法”,如果一個(gè)算法只能是不斷構(gòu)建一個(gè)又一個(gè)的信息繭房,那么這種算法就應(yīng)該被拋棄,但是一味地排斥算法推薦的極端思維并不可取。算法推薦的弊端日益顯現(xiàn),恰恰是“新算法”拓展的好時(shí)機(jī)。從針對(duì)用戶屬性投其所好轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)適應(yīng)用戶口味,正是減緩原有的基于經(jīng)驗(yàn)的算法不斷內(nèi)卷裹挾資本的有效方案。他自嘲地表示,新的KPI和預(yù)研項(xiàng)目(指預(yù)備研發(fā)的項(xiàng)目)可能馬上就要開始了,自己又有的忙了。

    網(wǎng)友安安也認(rèn)為,對(duì)于自己認(rèn)為不好的算法推薦不看、不用就是了,它自然會(huì)慢慢被社會(huì)和大眾所淘汰。

    當(dāng)人們開始對(duì)抗“算法推薦”呂銘欣

    在互聯(lián)網(wǎng)日益發(fā)展的今天,手機(jī)APP在不知不覺(jué)間占據(jù)了我們的大部分生活,從衣、食、住、行,到日常社交,都充斥著它們的身影?!耙隆庇刑詫殹⑵炊喽?、小紅書,“食”有美團(tuán)、餓了么,“住”有貝殼找房、安居客,“行”有滴滴打車、攜程、飛豬,日常社交有QQ、微信、微博等……這些軟件在方便了人們生活的同時(shí),其中的算法推薦也在一定程度上控制了人們的生活。

    于是人們開始嘗試擺脫算法的影響,有人試圖用“不登錄、不點(diǎn)贊、不關(guān)注、不評(píng)論”來(lái)降低算法推薦的影響;有人尋找更多的信息渠道擴(kuò)展自己的知識(shí)面:有人開通多個(gè)賬號(hào)去滿足不同的需求……

    被算法控制的人們

    想象一下這樣的場(chǎng)景:早上醒來(lái)出門買一份早餐,用微信、支付寶掃碼支付,然后走到街上,用APP掃一輛共享單車去上班;下午,用APP點(diǎn)一份下午茶外賣;下班之后,用社交APP和遠(yuǎn)在千里之外的朋友閑聊幾句,然后用APP看一看自己感興趣的視頻、小說(shuō);周末,看到有朋友推薦哪個(gè)地方比較好玩,于是打開APP開著導(dǎo)航前往……我們似乎隨時(shí)隨地需要手機(jī)APP的幫忙,才能在城市間生活行走,才不至于寸步難行。我們似乎很難想象,曾經(jīng)人們沒(méi)有手機(jī)的生活。

    人們與現(xiàn)實(shí)世界的接軌,似乎只剩下出門買菜購(gòu)物,然而這點(diǎn)時(shí)間也開始被各大購(gòu)物APP占領(lǐng)。例如,在2020年7月,美團(tuán)推出了美團(tuán)優(yōu)選,用優(yōu)惠的價(jià)格打開了人們?nèi)粘Y?gòu)物的市場(chǎng),涵蓋蔬菜水果、肉禽蛋、糧油百貨、速食凍品、數(shù)碼家電、母嬰家紡、花卉綠植等各種品類,今天購(gòu)買,次日送達(dá)。看似越來(lái)越方便,但就在人們?cè)絹?lái)越依賴手機(jī)軟件的同時(shí),軟件中也悄悄嵌入了令人“細(xì)思極恐”的算法推薦。

    算法推薦最初發(fā)明的目的,是為了通過(guò)數(shù)學(xué)變量的運(yùn)算,推算出用戶喜愛(ài)的內(nèi)容進(jìn)行推薦,從而降低用戶的時(shí)間成本,并提供最適合用戶的服務(wù)。例如美團(tuán)外賣界面通常會(huì)顯示用戶喜愛(ài)的食物,以方便用戶瀏覽下單,滿足了人們的需求。但是在算法一步步優(yōu)化的過(guò)程中,算法逐漸“變了味道”,主動(dòng)追隨用戶的喜好這一特點(diǎn)導(dǎo)致用戶看到的世界越來(lái)越小,也容易成為一些APP為了增強(qiáng)用戶黏性,甚至以此獲取利益的工具。

    而增加用戶黏性最主要的表現(xiàn)方式就是延長(zhǎng)用戶使用APP的時(shí)間。有網(wǎng)友說(shuō),有時(shí)候打開一個(gè)軟件,本來(lái)是為了搜索某個(gè)信息,還沒(méi)來(lái)得及點(diǎn)開搜索,便被首頁(yè)推薦的內(nèi)容所吸引,不停地點(diǎn)開一條又一條,不知不覺(jué)間,已經(jīng)忘記了最初為什么要打開這個(gè)軟件。這就是算法推薦帶來(lái)的第一個(gè)負(fù)面影響——易沉迷。

    算法是如何讓用戶沉迷其中的呢?網(wǎng)友青臨說(shuō)道,有一件事情經(jīng)常被人們忽略,我們通常認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是開放的,可現(xiàn)實(shí)是互聯(lián)網(wǎng)如今正變得越來(lái)越封閉,備大互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都會(huì)有對(duì)應(yīng)的APP,這是因?yàn)锳PP是一個(gè)相對(duì)封閉的環(huán)境,更能夠讓用戶把注意力沉浸在里面。而在這其中還包含了讓用戶更加難以抗拒的“心理學(xué)”。在一部名叫《監(jiān)視資本主義:智能陷阱》的紀(jì)錄片中提到,如今有一個(gè)學(xué)科,叫做增量黑客學(xué),無(wú)數(shù)的工程師團(tuán)隊(duì),他們的工作就是黑入人們的心理,用戶所使用的特別普通的功能,哪怕只是一個(gè)下拉刷新的功能,背后也有心理學(xué)的支撐。算法就是在這樣的繁復(fù)過(guò)程中,不斷收集用戶的各種行為數(shù)據(jù),然后形成個(gè)性化的推薦,取悅著用戶。

    除了易沉迷,算法還將人們困于一個(gè)個(gè)“信息繭房”之中,這讓人們很難獲取到已知信息之外的信息?!拔谊P(guān)注的都是美妝類,穿搭類,還有拍攝剪輯,然后還有科普類的視頻,像什么金融、醫(yī)藥、生物、物理肯定就關(guān)注不到?!币晃痪W(wǎng)友表達(dá)了這樣的感慨,她認(rèn)為,算法推薦完全跟隨用戶的喜好走,就會(huì)讓人一直縮在小圈子里,接觸不到其他領(lǐng)域的東西,思維越來(lái)越固化,對(duì)人的長(zhǎng)期發(fā)展不利。

    還有網(wǎng)友更是直接表示,越來(lái)越“聰明”的算法推薦,讓人變得越來(lái)越“懶”。算法推薦將用戶感興趣的內(nèi)容直接推送給用戶,使用戶懶得去選擇和鑒別信息,長(zhǎng)此以往,人們?cè)絹?lái)越懶于思考,這可能會(huì)導(dǎo)致人的思維越來(lái)越退化。

    如果說(shuō)算法推薦的影響還僅僅限于個(gè)人層面的話,影響還不至于如此之大。更值得大家注意的是,由于人們被困于信息繭房之中,了解的信息具有偏向性,可能會(huì)讓人們走向極端。2018年3月17日,美國(guó)《紐約時(shí)報(bào)》和《英國(guó)衛(wèi)報(bào)》共同發(fā)布了深度報(bào)道,“劍橋分析”曾在2016美國(guó)大選期間,利用Facebook上5000萬(wàn)名用戶資料進(jìn)行分析,最終“讀心”有術(shù),向5000萬(wàn)名Facebook用戶發(fā)送“專屬”政治廣告,左右選民投票。

    雖然算法推薦最初的目的是為了滿足用戶個(gè)性化的需求,但是其所導(dǎo)致的一系列影響,已經(jīng)逐漸超出了人們的控制。在現(xiàn)如今人們的日常生活中,擺脫對(duì)手機(jī)APP的依賴似乎是天方夜譚,但是面對(duì)無(wú)處不在的算法推薦,越來(lái)越多的人開始產(chǎn)生了“逆反心理”。

    人們是如何對(duì)抗算法推薦的?

    人們是如何對(duì)抗算法推薦的?

    大學(xué)剛畢業(yè)的田田為了對(duì)抗算法推薦帶來(lái)的易沉迷,選擇盡量與致癮性較強(qiáng)的APP隔絕,她會(huì)經(jīng)常查看手機(jī)中的軟件使用時(shí)長(zhǎng),從而有意識(shí)地減少一些APP的使用。除此之外,田田還有意識(shí)地訓(xùn)練自己盡量減少受到APP推薦內(nèi)容的影響,控制住自己總是點(diǎn)開內(nèi)容瀏覽的沖動(dòng)。她說(shuō),以前打開手機(jī),總是習(xí)慣性地打開APP,然后無(wú)意識(shí)地瀏覽?,F(xiàn)在,她會(huì)將容易致癮、但又不得不用的APP合并放進(jìn)一個(gè)文件夾里,然后刻意控制自己不經(jīng)常打開這個(gè)文件夾。

    有的人則采用了更為簡(jiǎn)單粗暴的方式,就是直接卸載那些自己沉迷時(shí)間較長(zhǎng)的APP。網(wǎng)友安安表示,如果她在一個(gè)APP中沉迷時(shí)間較長(zhǎng),只要這個(gè)APP不涉及支付和正常社交,她就會(huì)直接卸載這個(gè)APP,即使偶爾還會(huì)使用到,那就繼續(xù)下載,在短暫使用后趕快刪除。

    有的APP即使不打開,也會(huì)在通知欄推送用戶感興趣的消息。這種做法本質(zhì)上也是為了延長(zhǎng)用戶在APP上的使用時(shí)間,對(duì)此,有人會(huì)選擇設(shè)置每個(gè)APP的應(yīng)用權(quán)限,禁止消息在通知欄中彈出。田田表示,她除了微信、QQ和其他一些必要的APP會(huì)允許通知,幾乎所有的APP都禁止通知欄推送消息。除此之外,田田每下載一個(gè)新的軟件,在使用之前總會(huì)仔細(xì)閱讀APP申請(qǐng)的權(quán)限,謹(jǐn)慎授權(quán),如果是超出這個(gè)APP的使用范圍的權(quán)限申請(qǐng),田田都會(huì)選擇禁止。田田說(shuō),除了讓這些APP更少地影響到自己,更重要的還是使APP盡量少地讀取自己更多的個(gè)人信息,以此避免更加個(gè)性化、易沉迷的推薦內(nèi)容。

    除了盡量隔絕致癮性較強(qiáng)的APP,提高對(duì)算法推薦的警惕意識(shí)也同樣重要。網(wǎng)友白楊表示,APP能夠追蹤用戶的一切使用行為,讀取用戶的日歷、照片、通訊錄等,想要擺脫算法的影響幾乎是徒勞的,對(duì)抗算法除了要在權(quán)限上謹(jǐn)慎授權(quán),最重要的還是學(xué)會(huì)克制與辨識(shí)。青臨也表示,開發(fā)這些APP的前端工程師即使熟知它們背后的算法都抵抗不住誘惑,更何況是普通人呢?田田現(xiàn)在經(jīng)常把“主動(dòng)搜索,拒絕投喂”八個(gè)字掛在嘴邊,以此來(lái)提醒自己對(duì)手機(jī)中無(wú)處不在的算法推薦加以警惕。

    田田總結(jié)了三條對(duì)抗“算法推薦”的方法:第一,“無(wú)視”投喂的信息,每當(dāng)看到推薦的信息慢慢習(xí)慣無(wú)視它,直接精準(zhǔn)搜索;第二,拓展自己獲得信息的渠道,從多個(gè)不同的信息來(lái)源搜索信息,每當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)可靠的信息來(lái)源就把它保存下來(lái),長(zhǎng)此以往,就會(huì)形成一個(gè)相對(duì)完善的信息庫(kù);第三,多關(guān)注與自己觀點(diǎn)對(duì)立的、在自己感興趣的范圍之外的內(nèi)容,不讓算法獲得自己的精準(zhǔn)畫像。

    為了不讓算法獲得更多的個(gè)人信息,還有的人采取了“不登錄、不點(diǎn)贊、不關(guān)注、不評(píng)論”的做法。23歲的李嚴(yán)表示,在開始使用一個(gè)軟件時(shí),他絕對(duì)不會(huì)首先注冊(cè)和登錄,而是先作為“游客”使用。他說(shuō),不登錄通常會(huì)導(dǎo)致算法無(wú)法精準(zhǔn)獲取你的興趣愛(ài)好,只能推薦一些更加大眾化的內(nèi)容,當(dāng)看不到APP里有趣的、容易讓人沉迷的內(nèi)容時(shí),往往就不會(huì)再次打開它。

    選擇使用多個(gè)賬號(hào)和設(shè)備也是一種有效的防止算法推薦獲得更多個(gè)人信息的手段。網(wǎng)友克拉在一次換手機(jī)的間隙陰差陽(yáng)錯(cuò)開始使用兩部手機(jī),一部用來(lái)社交和工作,一部用來(lái)居家?jiàn)蕵?lè)。由于兩部手機(jī)的使用狀態(tài)不同,算法推薦的內(nèi)容也完全不同。在工作手機(jī)中,算法推薦的都是和自己工作、行業(yè)相關(guān)的內(nèi)容,這讓她無(wú)法在這部手機(jī)中沉迷。同樣,在居家?jiàn)蕵?lè)的手機(jī)中,算法推薦的又只是她喜歡的影視劇和明星,完全的娛樂(lè)化也不容易讓人沉迷其中。

    克拉認(rèn)為,我們所需要手機(jī)完成的功能,主要就是“社交”和“娛樂(lè)”兩個(gè)方面,而這兩個(gè)功能其實(shí)是割裂的。因?yàn)閷?duì)社交來(lái)講,理想的狀態(tài)是“有消息來(lái)了,我能夠及時(shí)回復(fù)”,而對(duì)于娛樂(lè)來(lái)講,理想的狀態(tài)是“我現(xiàn)在有空,我去看看有沒(méi)有新消息”。而當(dāng)兩者雜糅在一起,由于缺乏隔離,可能人們只是想去看看微信有沒(méi)有新消息,結(jié)果卻誤打誤撞進(jìn)了娛樂(lè)的圈套。

    如何看待人們對(duì)抗“算法推薦”

    人們開始對(duì)抗算法推薦,是在信息時(shí)代下自我意識(shí)的覺(jué)醒。有媒體評(píng)論道:“現(xiàn)在的輿論場(chǎng),常給人這種感覺(jué):態(tài)度越來(lái)越堅(jiān)決,觀點(diǎn)越來(lái)越對(duì)立,對(duì)話越來(lái)越困難。巨量同類信息的裹挾,制造了千溝萬(wàn)壑:我不用去了解其他的知識(shí),感興趣的還看不過(guò)來(lái)呢;我不必去理解其他人的想法,和我一樣的多了去了。”正是由于在算法推薦下的世界越來(lái)越“狹小”,才導(dǎo)致人們拼命想突破它所導(dǎo)致的易于沉迷和構(gòu)建的信息繭房。

    但是無(wú)論人們采取什么手段去避免算法推薦帶來(lái)的影響,算法推薦都已經(jīng)無(wú)處不在,很難完全避免。算法一線工作者白歌表示,人們想要對(duì)抗的其實(shí)不是算法本身,而是“垃圾算法”,如果一個(gè)算法只能是不斷構(gòu)建一個(gè)又一個(gè)的信息繭房,那么這種算法就應(yīng)該被拋棄,但是一味地排斥算法推薦的極端思維并不可取。算法推薦的弊端日益顯現(xiàn),恰恰是“新算法”拓展的好時(shí)機(jī)。從針對(duì)用戶屬性投其所好轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)適應(yīng)用戶口味,正是減緩原有的基于經(jīng)驗(yàn)的算法不斷內(nèi)卷裹挾資本的有效方案。他自嘲地表示,新的KPI和預(yù)研項(xiàng)目(指預(yù)備研發(fā)的項(xiàng)目)可能馬上就要開始了,自己又有的忙了。

    網(wǎng)友安安也認(rèn)為,對(duì)于自己認(rèn)為不好的算法推薦不看、不用就是了,它自然會(huì)慢慢被社會(huì)和大眾所淘汰。

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