深燃（shenrancaijing）原創(chuàng)

　　作者 | 王敏

　　“算法不講武德！”越來越多年輕人發(fā)覺，生活正在被算法控制。

　　從事互聯(lián)網(wǎng)運營的盧鋒，想要搜索某個科技產(chǎn)品的特性及用戶使用體驗，但打開知乎，還沒來得及輸入關鍵詞，便被首頁的推薦內(nèi)容所吸引，不停地點開一條又一條。半個小時過去，他恍然間已經(jīng)忘了最初為什么打開知乎。

　　這就是不少年輕人感受到的算法推薦帶來的負面影響之一——易沉迷。

　　個性化推薦幾乎成為每一款互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品標配，大數(shù)據(jù)已經(jīng)越來越多地介入了人們的“手機生活”。不可否認，算法推薦在追求商業(yè)利益之外，本質(zhì)上是為用戶服務的，很多人的感受是，在一些APP頻繁輸入興趣關鍵詞，算法就能夠逐漸了解甚至摸透自己的興趣和喜好，進而持續(xù)推薦自己感興趣的內(nèi)容。

　　正如美國學者凱斯·桑斯坦所言，在傳播過程中，公眾會偏向于選擇那些他們感興趣的信息，但久而久之，便會將自身置于“繭房”之中。在這樣的“信息繭房”中，全部都是感興趣的內(nèi)容，很容易致癮，讓人停不下來。

　　長此以往，可能會使人盲目自信甚至走向極端。美國互聯(lián)網(wǎng)觀察家伊萊·帕里澤將此形容為“過濾氣泡”，算法推薦會過濾掉異質(zhì)信息，為用戶打造個性化的信息世界，讓用戶身處在“網(wǎng)絡泡泡”的環(huán)境中。

　　一直深處于自己樂意看到的內(nèi)容池當中，視野可能會變得狹窄，所見所聞被APP所控制。不過，這屆年輕人心里清楚，在當今社會，完全脫離算法是不可能的，他們只能用自己的方式去嘗試“對抗算法”。

　　有人用“不登錄、不點贊、不關注、不評論”的方式盡量減少在網(wǎng)上留下痕跡；有人用多個手機和手機號，盡量分隔可能成癮的網(wǎng)絡環(huán)境；有人針對不同的場景訓練不同的賬號……

　　困在算法里

　　22歲的林楓最近因為工作新注冊了一個抖音賬號，面對著“震驚體、剛剛體”等“野生推薦內(nèi)容”，他有些懷疑：“我是刷了一個假抖音嗎？”

　　為了讓抖音的算法推薦更多偏向自己工作的內(nèi)容，他當天晚上就決定“好好調(diào)教”一下抖音新賬號，持續(xù)用抖音搜索工作相關的內(nèi)容。但沒想到，一“調(diào)教”居然“調(diào)教”到了天亮，只得拖著疲憊的身軀繼續(xù)上班。

　　林楓原本是想利用算法，能夠更高效率地尋找優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，沒想到最后被“反噬”，很難控制自己刷完一個視頻繼續(xù)上滑的動作。

　　如同抖音是林楓的“時間黑洞”，快手、B站、知乎，于很多年輕人而言也是時間黑洞，一旦打開，就很難停下來，背后都有算法的“功勞”。

　　時至今日，隨著互聯(lián)網(wǎng)門檻的降低，普羅大眾對于算法這個詞并不陌生。算法推薦能夠通過數(shù)學變量的運算，推測出用戶可能喜歡的東西，進而降低用戶尋找優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的時間成本。楊漾為了降低尋找喜歡內(nèi)容的成本，甚至會克制自己、不隨意點開一些不喜歡的內(nèi)容，即使不小心點開后也會及時退出，以免算法進一步獲取錯誤信息。

　　但算法進一步優(yōu)化，演變成一些APP為了增強用戶黏性，以此遷就用戶喜好的“工具”，不斷猜測和推薦符合其立場和偏好的內(nèi)容。當人們習慣性地被自己的興趣所引導，很容易陷入“信息繭房”。

　　“算法推薦讓我越來越被迫固步自封了，其實也想偶爾跳出舒適區(qū)嘗試一些新的事物、獲取新的信息，卻被不停投喂類似的信息。”豆瓣一位用戶表示。

　　去年下半年，百度創(chuàng)始人李彥宏也曾兩次提到“信息繭房”。在百度紀錄片《二十度》中，李彥宏說道，“現(xiàn)在的算法在試圖取悅用戶，算法的好壞基本上是按照這個用戶花了多長時間來消費內(nèi)容、他第二天再回來的概率有多大，都是在優(yōu)化這些東西”。他認為這樣不好，會把人搞得非常分裂，容易讓人走極端。

　　個性化的推薦，讓相同價值觀的人被集合到一起，甚至有可能進一步走向極端，這并非沒有案例。劍橋分析公司曾被質(zhì)疑深度參與了2016年美國大選，采用個性化內(nèi)容推送方式，幫助政客確定不同類型的選民在特定問題上的立場，并輔助政客制定競選策略，影響美國大選結(jié)果。雖然劍橋分析公司曾否認非法或不恰當?shù)厥占蚺c其他人分享數(shù)據(jù)，但這個案例證明，算法推薦如被不當使用，風險極大。

　　李彥宏還在一次論壇中直言，算法對于人類獲取信息的影響越來越大，投喂式的信息流造就產(chǎn)品粘性，但也考驗著網(wǎng)絡媒體的價值觀。他認為，算法雖然無罪，但不能只給用戶他們本能喜歡的“易牙，豎刁，衛(wèi)開方”，算法更應該去主動了解用戶的高級目標，而不是追隨用戶本能的喜好。

　　深處APP的世界又難以完全擺脫算法，越來越多的用戶開始警惕算法推薦的便利性，針對投喂式算法推薦出現(xiàn)了“逆反心理”。

　　一部分人為了擺脫“娛樂繭房”而開始下意識“對抗算法”，還有人為了保持“神秘感”，不想被大數(shù)據(jù)、算法抓走自己的行為數(shù)據(jù)，正在采取行動。

　　對抗算法，各出奇招

　　普通人是怎樣對抗算法的？

　　為了對抗個性化推薦而致癮，一些年輕人的選擇是，有意識的與致癮APP隔絕。

　　剛大學畢業(yè)三年的喬思會每天查看自己手機的使用時長，分析自己在每個APP花的時間，以此警惕自己沉迷于娛樂APP。和喬思主動調(diào)控時長不同，一些人的選擇是杜絕容易沉迷的APP，比如，不讓容易上癮的APP在手機里長期存在，在短暫使用后趕快刪除。

　　同樣，盧鋒也沒有依賴個人的意志力，而是日常使用兩部手機。他的主手機用于日常社交和學習，目的是盡量將工作狀態(tài)下的自己與致癮環(huán)境隔離，輔助手機則用于刷抖音、今日頭條等娛樂向APP，同時盡量控制每天拿起輔手機的次數(shù)。

　　林楓之所以注冊新抖音號，其實也是想將自己的生活和工作分開。他的同事基本也是如此，會“訓練”出一個針對工作的抖音號，而個人興趣愛好，則用私人號搜索，不讓算法推薦模糊自己生活和工作的界限。

　　而要想走出投喂式算法所造成的信息繭房，有人采用技術工具，比如尋找RSS服務（Really Simple Syndication 簡易信息聚合），利用RSS服務發(fā)揮聚合器的作用，將多個訂閱源整合在一起，得以快速獲得多個網(wǎng)站的內(nèi)容更新，破除以單一來源為主的信息繭房。

　　還有一些年輕人將“對抗”算法的重心放在盡可能少地在互聯(lián)網(wǎng)上留下用戶行為數(shù)據(jù)上，讓算法摸不清楚自己。算法推薦，最重要的是數(shù)據(jù)，APP利用用戶行為數(shù)據(jù)不斷建模，才能做到通過推薦的內(nèi)容刺激用戶分泌多巴胺。

　　盧鋒使用兩個手機，不僅是為了破除“娛樂繭房”，更關鍵的是也想要保護自己的個人數(shù)據(jù)安全，從根源上減少算法對個人數(shù)據(jù)的捕捉。

　　來源/Pexels

　　早在2019年，有網(wǎng)友質(zhì)疑某金融APP擅自保存用戶圖片，涉嫌竊取用戶隱私，這件事情發(fā)酵之后引起了盧鋒的警覺，他立刻打開手機查看自己手機APP的權限。在當時，據(jù)他觀察，大多數(shù)APP都是默認獲取用戶的通訊錄數(shù)據(jù)。“這不僅會使得自己的手機號信息泄露，還會泄露手機里好友的手機號，當這些與資產(chǎn)狀況、消費習慣等信息匹配，可能會被大數(shù)據(jù)殺熟。”

　　從那時起，盧鋒基本上每周都會檢查一遍自己手機里APP的用戶權限，主要查看通訊錄、位置、語音、圖片的授權。“通訊錄授權一定是都關閉的，位置只允許地圖類APP使用。另外還有一些APP因為臨時需要開了授權，但會忘了關閉，我每周都會定期檢查，及時關掉。”

　　盧鋒認為，如果持續(xù)不關注這些APP的授權，自己未來便會被打上各種各樣的標簽，進而在互聯(lián)網(wǎng)世界無處遁形。

　　現(xiàn)在，盧鋒會用備用手機號碼和臨時郵箱注冊不常用的APP，但他依舊拒絕信息讀取、照片讀取和語音讀取，甚至因為不愿意授權，卸載了一些使用感受還不錯的APP。

　　“不點贊、不評論、不關注、不登錄”，喬思為了不讓APP抓取到過多的個人數(shù)據(jù)，總結(jié)出了自己的四不原則。一方面是盡可能少留下信息，另一方面，盡可能減少在網(wǎng)上獲得的反饋，除了微信之外，拒絕了所有APP的通知。“大部分‘通知’，既不及時也不重要”。

　　和喬思類似，多位用戶告訴深燃，對于一些信息瀏覽類的APP，在不影響使用的情況下，會拒絕注冊。

　　但無論是在早期還是在個性化算法推薦的內(nèi)容環(huán)境形成之后，最重要的是，個人有意識地警惕算法推薦。

　　盡管楊漾希望推薦算法能夠給自己推薦足夠多的內(nèi)容，但她也深知，這可能會給自己帶來一定負面影響。她的態(tài)度是“抱著警惕的心態(tài)，約束自己使用APP的行為”，并給自己制定的唯一一條準則就是，盡可能少在APP上花費過多的時間和金錢。

　　如何看待算法推薦？

　　林楓的兩個抖音號，由于搜索的內(nèi)容不同，如今推薦的內(nèi)容完全不同，某種程度上達到了將工作和個人興趣進行區(qū)分的目的。

　　喬思也發(fā)現(xiàn)，關閉“通知”、“不點贊、不評論、不關注、不登錄”，少了很多推著自己打開各個APP的鉤子，自己也會通過有目的地主動搜索來減少算法投喂內(nèi)容，這在很大程度上降低了自己陷入“娛樂繭房”的幾率。盧鋒也是如此，將抖音等純娛樂性質(zhì)的APP和辦公、學習類的APP分開，將更多的時間花在溝通、辦公類的工具上。

　　不過，喬思和盧鋒也提到，雖然有意識地在“抵抗”，但持續(xù)“上滑”的動作并沒有完全消失。他們承認，只要身處當前的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，用戶或多或少都會受到算法推薦的一些負面影響。

　　在日本二維碼聚合支付平臺NETSTARS CTO陳斌看來，“算法推薦的恰當使用，其實是一個科學倫理題。”他對深燃分析，利用數(shù)據(jù)建立模型，很多APP可能比用戶更加“懂”自己的喜好。“在這樣的引導下，人幾乎可以成為被引導和塑造的商品，一些企業(yè)通過推薦算法利用人的漏洞與人性的弱點來實現(xiàn)利益最大化。”

　　陳斌最擔心的是，算法推薦越來越廣泛與深入地使用，未來可能每個人的標簽都是透明公開的，這會讓一個用戶在被了解的時候缺乏灰度，沒有隱私可言。而對于一些APP的霸王條款，普通人可能難以察覺，更不要提應該如何“抗議”了。

　　當然，相關部門一直在不斷查處侵害用戶權益的APP，責令其下架整改。“科技發(fā)展總是先于立法，不可否認，立法層面需要持續(xù)加強。”陳斌表示。

　　同時，他也提出，用戶面對算法推薦應該擺正心態(tài)，要客觀獨立思考。“在算法推薦的社會，最重要的是要有獨立思考的能力。每件事情都有兩面性，最重要的是怎么去對待。技術為人類服務，人類在使用這項服務時，也要保持警惕的狀態(tài)。”

　　陳斌表示，網(wǎng)絡上已經(jīng)存在很多“自我保護”的方法，需要用戶意識覺醒之后，去主動探索。

　　在信息泛濫的時代，沒有算法推薦，用戶可能很難高效找到優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，但對于算法推薦過于依賴時，用戶又容易陷入信息繭房。不過，現(xiàn)在認識到這個問題還不晚，不盲目順應算法，就是走出“算法陷阱”的第一步。

　　*題圖來源于《黑客帝國》。應受訪者要求，文中林楓、喬思、盧鋒、楊漾為化名。

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責任編輯：李思陽