在互聯(lián)網(wǎng)日益發(fā)展的今天,，手機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,、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,，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,、不點贊,、不關注、不評論”來降低算法推薦的影響,；有人尋找更多的信息渠道擴展自己的知識面,；有人開通多個賬號去滿足不同的需求……

被算法控制的人們

想象一下這樣的場景：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點一份下午茶外賣；下班之后,，用社交APP和遠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地方比較好玩，于是打開APP開著導航前往……我們似乎隨時隨地需要手機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)人們沒有手機的生活。

人們與現(xiàn)實世界的接軌，似乎只剩下出門買菜購物,，然而這點時間也開始被各大購物APP占領,。例如，在2020年7月,，美團推出了美團優(yōu)選,，用優(yōu)惠的價格打開了人們?nèi)粘Ｙ徫锏氖袌觯w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?？此圃絹碓椒奖?，但就在人們越來越依賴手機軟件的同時，軟件中也悄悄嵌入了令人“細思極恐”的算法推薦,。

算法推薦最初發(fā)明的目的,，是為了通過數(shù)學變量的運算，推算出用戶喜愛的內(nèi)容進行推薦,，從而降低用戶的時間成本,，并提供最適合用戶的服務。例如美團外賣界面通常會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”,，主動追隨用戶的喜好這一特點導致用戶看到的世界越來越小，也容易成為一些APP為了增強用戶黏性,，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)方式就是延長用戶使用APP的時間。有網(wǎng)友說,，有時候打開一個軟件,，本來是為了搜索某個信息，還沒來得及點開搜索,，便被首頁推薦的內(nèi)容所吸引,，不停地點開一條又一條,，不知不覺間，已經(jīng)忘記了最初為什么要打開這個軟件,。這就是算法推薦帶來的第一個負面影響——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,，我們通常認為互聯(lián)網(wǎng)是開放的，可現(xiàn)實是互聯(lián)網(wǎng)如今正變得越來越封閉,，各大互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都會有對應的APP,，這是因為APP是一個相對封閉的環(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”,。在一部名叫《監(jiān)視資本主義：智能陷阱》的紀錄片中提到，如今有一個學科,，叫做增量黑客學,，無數(shù)的工程師團隊，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,，哪怕只是一個下拉刷新的功能，背后也有心理學的支撐,。算法就是在這樣的繁復過程中,，不斷收集用戶的各種行為數(shù)據(jù)，然后形成個性化的推薦,，取悅著用戶,。

除了易沉迷，算法還將人們困于一個個“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,、物理肯定就關注不到,。”一位網(wǎng)友表達了這樣的感慨,，她認為,，算法推薦完全跟隨用戶的喜好走,，就會讓人一直縮在小圈子里,，接觸不到其他領域的東西,，思維越來越固化，對人的長期發(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，長此以往,，人們越來越懶于思考,，這可能會導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,，可能會讓人們走向極端。2018年3月17日,，美國《紐約時報》和《英國衛(wèi)報》共同發(fā)布了深度報道,，“劍橋分析”曾在2016美國大選期間，利用 Facebook上5000萬名用戶資料進行分析,，最終“讀心”有術,，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性化的需求,，但是其所導致的一系列影響，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,，擺脫對手機APP的依賴似乎是天方夜譚，但是面對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”,。

人們是如何對抗算法推薦的？

大學剛畢業(yè)的田田為了對抗算法推薦帶來的易沉迷,，選擇盡量與致癮性較強的APP隔絕,，她會經(jīng)常查看手機中的軟件使用時長，從而有意識地減少一些APP的使用,。除此之外,，田田還有意識地訓練自己盡量減少受到APP推薦內(nèi)容的影響,，控制住自己總是點開內(nèi)容瀏覽的沖動。她說,，以前打開手機,，總是習慣性地打開APP，然后無意識地瀏覽?，F(xiàn)在,，她會將容易致癮、但又不得不用的APP合并放進一個文件夾里,，然后刻意控制自己不經(jīng)常打開這個文件夾,。

有的人則采用了更為簡單粗暴的方式，就是直接卸載那些自己沉迷時間較長的APP,。網(wǎng)友安安表示,，如果她在一個APP中沉迷時間較長，只要這個APP不涉及支付和正常社交,，她就會直接卸載這個APP,，即使偶爾還會使用到，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，也會在通知欄推送用戶感興趣的消息,。這種做法本質上也是為了延長用戶在APP上的使用時間,，對此，有人會選擇設置每個APP的應用權限,，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,，田田每下載一個新的軟件,，在使用之前總會仔細閱讀APP申請的權限，謹慎授權,，如果是超出這個APP的使用范圍的權限申請,，田田都會選擇禁止。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人信息，以此避免更加個性化,、易沉迷的推薦內(nèi)容,。

除了盡量隔絕致癮性較強的APP,，提高對算法推薦的警惕意識也同樣重要。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,，對抗算法除了要在權限上謹慎授權,，最重要的還是學會克制與辨識。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“主動搜索,，拒絕投喂”八個字掛在嘴邊,，以此來提醒自己對手機中無處不在的算法推薦加以警惕。

田田總結了三條對抗“算法推薦”的方法：第一,，“無視”投喂的信息,，每當看到推薦的信息慢慢習慣無視它，直接精準搜索,；第二,，拓展自己獲得信息的渠道，從多個不同的信息來源搜索信息,，每當發(fā)現(xiàn)一個可靠的信息來源就把它保存下來,，長此以往，就會形成一個相對完善的信息庫,；第三,，多關注與自己觀點對立的、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畫像,。

為了不讓算法獲得更多的個人信息，還有的人采取了“不登錄,、不點贊,、不關注、不評論”的做法,。23歲的李嚴表示,，在開始使用一個軟件時，他絕對不會首先注冊和登錄,，而是先作為“游客”使用,。他說,，不登錄通常會導致算法無法精準獲取你的興趣愛好，只能推薦一些更加大眾化的內(nèi)容,，當看不到APP里有趣的,、容易讓人沉迷的內(nèi)容時，往往就不會再次打開它,。

選擇使用多個賬號和設備也是一種有效的防止算法推薦獲得更多個人信息的手段,。網(wǎng)友克拉在一次換手機的間隙陰差陽錯開始使用兩部手機，一部用來社交和工作,，一部用來居家娛樂,。由于兩部手機的使用狀態(tài)不同，算法推薦的內(nèi)容也完全不同,。在工作手機中,，算法推薦的都是和自己工作、行業(yè)相關的內(nèi)容,，這讓她無法在這部手機中沉迷,。同樣，在居家娛樂的手機中,，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。

克拉認為,，我們所需要手機完成的功能,，主要就是“社交”和“娛樂”兩個方面，而這兩個功能其實是割裂的,。因為對社交來講,，理想的狀態(tài)是“有消息來了，我能夠及時回復”,，而對于娛樂來講,，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,，結果卻誤打誤撞進了娛樂的圈套,。

如何看待人們對抗“算法推薦”

人們開始對抗算法推薦，是在信息時代下自我意識的覺醒,。有媒體評論道：“現(xiàn)在的輿論場,，常給人這種感覺：態(tài)度越來越堅決，觀點越來越對立，對話越來越困難,。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，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?！闭怯捎谠谒惴ㄍ扑]下的世界越來越“狹小”,，才導致人們拼命想突破它所導致的易于沉迷和構建的信息繭房。

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,，人們想要對抗的其實不是算法本身,，而是“垃圾算法”，如果一個算法只能是不斷構建一個又一個的信息繭房,，那么這種算法就應該被拋棄，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”拓展的好時機。從針對用戶屬性投其所好轉向動態(tài)適應用戶口味,，正是減緩原有的基于經(jīng)驗的算法不斷內(nèi)卷裹挾資本的有效方案,。他自嘲地表示，新的KPI和預研項目（指預備研發(fā)的項目）可能馬上就要開始了,，自己又有的忙了,。

網(wǎng)友安安也認為，對于自己認為不好的算法推薦不看,、不用就是了,，它自然會慢慢被社會和大眾所淘汰。（刊于《記者觀察》2021年第19期）