當(dāng)人們開始對(duì)抗“算法推薦”

文 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。“衣”有淘寶、拼多多、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；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物，然而這點(diǎn)時(shí)間也開始被各大購物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徫锏氖袌?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，今天購買，次日送達(dá)?？此圃絹碓椒奖悖驮谌藗?cè)絹碓揭蕾囀謾C(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，是為了通過數(shù)學(xué)變量的運(yùn)算，推算出用戶喜愛的內(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，有時(shí)候打開一個(gè)軟件，本來是為了搜索某個(gè)信息，還沒來得及點(diǎn)開搜索，便被首頁推薦的內(nèi)容所吸引，不停地點(diǎn)開一條又一條，不知不覺間，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)如今正變得越來越封閉，各大互聯(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。“我關(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，越來越“聰明”的算法推薦，讓人變得越來越“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)絹碓綉杏谒伎?，這可能會(huì)導(dǎo)致人的思維越來越退化。

如果說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5000萬名用戶資料進(jìn)行分析，最終“讀心”有術(shù)，向5000萬名 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)無處不在的算法推薦，越來越多的人開始產(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，以前打開手機(jī)，總是習(xí)慣性地打開APP，然后無意識(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，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，以此來提醒自己對(duì)手機(jī)中無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，“無視”投喂的信息，每當(dāng)看到推薦的信息慢慢習(xí)慣無視它，直接精準(zhǔn)搜索；第二，拓展自己獲得信息的渠道，從多個(gè)不同的信息來源搜索信息，每當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)可靠的信息來源就把它保存下來，長(zhǎng)此以往，就會(huì)形成一個(gè)相對(duì)完善的信息庫；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，不登錄通常會(huì)導(dǎo)致算法無法精準(zhǔn)獲取你的興趣愛好，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)的間隙陰差陽錯(cuò)開始使用兩部手機(jī)，一部用來社交和工作，一部用來居家娛樂。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，這讓她無法在這部手機(jī)中沉迷。同樣，在居家娛樂的手機(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”兩個(gè)方面，而這兩個(gè)功能其實(shí)是割裂的。因?yàn)閷?duì)社交來講，理想的狀態(tài)是“有消息來了，我能夠及時(shí)回復(fù)”，而對(duì)于娛樂來講，理想的狀態(tài)是“我現(xiàn)在有空，我去看看有沒有新消息”。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有新消息，結(jié)果卻誤打誤撞進(jìn)了娛樂的圈套。

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)的覺醒。有媒體評(píng)論道：“現(xiàn)在的輿論場(chǎng)，常給人這種感覺：態(tài)度越來越堅(jiān)決，觀點(diǎn)越來越對(duì)立，對(duì)話越來越困難。巨量同類信息的裹挾，制造了千溝萬壑：我不用去了解其他的知識(shí)，感興趣的還看不過來呢；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。

但是無論人們采取什么手段去避免算法推薦帶來的影響，算法推薦都已經(jīng)無處不在，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。