前段時間我總時不時的在抖音上刷劇，這一刷就停不下來了，現在抖音每天都給我推各種劇，然后我自然而然的刷抖音的時間也越來越長。很多時候就想著太忙了拿出來刷一會兒，就一會兒，然后結束的時候半個小時一個小時都過去了，甚至周末可以刷更久。

自己這才意識到被抖音的推薦算法給支配了，當然我拍腦袋想很多讀者都跟我一樣。結合這段時間我遇到的一些事情，突然就想起了推薦算法這塊的內容來。

1、前幾天看到一篇關于反社交反算法的軟件在圈子里面被傳的火熱，于是我也在想一個問題，如果有一天我們的生活完全被推薦算法所占領，我們將面對什么樣的生活。

2、這幾個月以來微信公眾號一直在測試「信息流亂序」的算法，所謂亂序就是不按照時間順序來，會重新做一套推薦機制，即你看到的推文很可能不再是現在的時間從最近往后走了。

3、知乎早年的時候關注關系是極強的，后來做了熱榜、做了推薦，弱化關注關系，強化自己的推薦內容。用戶的主動關注幾乎成為了一種裝飾工具，一種心理安慰劑。

4、今日頭條和抖音的推薦算法幾乎是類似的，關注關系幾乎不存在，當你的作品分發的時候，你的作品會首先被分發給一小波人，如果這波人的看完后的反饋很好（完讀率、點贊率、評論率），那么算法上會把這個內容推薦更多的人，一輪一輪的往外擴散。

當然了，讓我舉例我還可以舉出很多種。拉長時間軸看，我們會發現這些年，推薦化覆蓋越來越全，從抖音頭條的出現，知乎一類的社區工具轉型，再到創作者的最后一篇凈土微信公眾號開始測試。我想你身邊肯定還有不少你熟悉的軟件在走同樣的路子。

那么問題來了，在這種強推薦算法邏輯之下，我們一定會從中獲益嗎？我們得到一些東西，我們也終將失去一些。

1、推薦給我們帶來的是什么？看到自己想看到的東西，買到自己想買的東西，體驗變好了，提升了每個人的效率，然后用戶時長會變長。我們會發現每個App都很好用，我們愿意花很長時間進去。

對于企業來說也很開心，他們的用戶時長提升了，用戶時長的提升意味著用戶價值的提升。

2、但是用戶時間變長就一定是件好事嗎？我們一直看到喜歡的內容，我們越看越爽，所以我們付出無數的時間成本。為什么我們刷抖音感覺沒一會兒一兩個小時就過去了，因為他會一直給你推薦你喜歡的內容。

當然，也僅僅是你喜歡的內容。我們變成算法的玩物，我們都是被訓練的工具，每個人是傳播中的一個因子。

對于企業同樣提這個問題，推薦算法帶來的用戶時長增加，一定是件好事嗎？當然不是，至今為止推薦算法仍沒法甄別優質內容和有傳播性的內容，這倆天然有差別。推薦算法喜歡傳播能力強的東西。

3、被推薦算法支配的恐懼，在推薦算法之下，你的世界將越來越小，你的習慣行為在冥冥之中屬于一個小圈子，那么不好意思，你可能會永遠脫不開這個圈子了。因為他會給你推薦無數這個圈子的內容，讓你在里面暢游。你感覺很爽，你以為全世界都如此。

人生的樂趣在于發現自己潛在的東西，沒有推薦時，我們自己會去探索發現。但是在推薦面前，它已經幫你做好了選擇，并且你很難突破它，除非你意識到了它，談何容易。

有人會說，這只是因為現在的推薦算法還不夠強大，終于有一天算法它能夠解決上面所有這些問題。當然首先我是持懷疑態度的，再然后我不認為那一天的到來是件好事，但是它會來的。

文章轉載自微信公眾號路人甲TM