年轻人开始“反算法”

“算法不讲武德！”越来越多年轻人发觉，生活正在被算法控制。

从事互联网运营的卢锋，想要搜索某个科技产品的特性及用户使用体验，但打开知乎，还没来得及输入关键词，便被首页的推荐内容所吸引，不停地点开一条又一条。半个小时过去，他恍然间已经忘了最初为什么打开知乎。

这就是不少年轻人感受到的算法推荐带来的负面影响之一——易沉迷。

个性化推荐几乎成为每一款互联网产品标配，大数据已经越来越多地介入了人们的“手机生活”。不可否认，算法推荐在追求商业利益之外，本质上是为用户服务的，很多人的感受是，在一些APP频繁输入兴趣关键词，算法就能够逐渐了解甚至摸透自己的兴趣和喜好，进而持续推荐自己感兴趣的内容。

正如美国学者凯斯·桑斯坦所言，在传播过程中，公众会偏向于选择那些他们感兴趣的信息，但久而久之，便会将自身置于“茧房”之中。在这样的“信息茧房”中，全部都是感兴趣的内容，很容易致瘾，让人停不下来。

长此以往，可能会使人盲目自信甚至走向极端。美国互联网观察家伊莱·帕里泽将此形容为“过滤气泡”，算法推荐会过滤掉异质信息，为用户打造个性化的信息世界，让用户身处在“网络泡泡”的环境中。

一直深处于自己乐意看到的内容池当中，视野可能会变得狭窄，所见所闻被APP所控制。不过，这届年轻人心里清楚，在当今社会，完全脱离算法是不可能的，他们只能用自己的方式去尝试“对抗算法”。

有人用“不登录、不点赞、不关注、不评论”的方式尽量减少在网上留下痕迹；有人用多个手机和手机号，尽量分隔可能成瘾的网络环境；有人针对不同的场景训练不同的账号……

困在算法里

22岁的林枫最近因为工作新注册了一个抖音账号，面对着“震惊体、刚刚体”等“野生推荐内容”，他有些怀疑：“我是刷了一个假抖音吗？”

为了让抖音的算法推荐更多偏向自己工作的内容，他当天晚上就决定“好好调教”一下抖音新账号，持续用抖音搜索工作相关的内容。但没想到，一“调教”居然“调教”到了天亮，只得拖着疲惫的身躯继续上班。

林枫原本是想利用算法，能够更高效率地寻找优质内容，没想到最后被“反噬”，很难控制自己刷完一个视频继续上滑的动作。

如同抖音是林枫的“时间黑洞”，快手、B站、知乎，于很多年轻人而言也是时间黑洞，一旦打开，就很难停下来，背后都有算法的“功劳”。

时至今日，随着互联网门槛的降低，普罗大众对于算法这个词并不陌生。算法推荐能够通过数学变量的运算，推测出用户可能喜欢的东西，进而降低用户寻找优质内容的时间成本。杨漾为了降低寻找喜欢内容的成本，甚至会克制自己、不随意点开一些不喜欢的内容，即使不小心点开后也会及时退出，以免算法进一步获取错误信息。

但算法进一步优化，演变成一些APP为了增强用户黏性，以此迁就用户喜好的“工具”，不断猜测和推荐符合其立场和偏好的内容。当人们习惯性地被自己的兴趣所引导，很容易陷入“信息茧房”。

“算法推荐让我越来越被迫固步自封了，其实也想偶尔跳出舒适区尝试一些新的事物、获取新的信息，却被不停投喂类似的信息。”豆瓣一位用户表示。

去年下半年，百度创始人李彦宏也曾两次提到“信息茧房”。在百度纪录片《二十度》中，李彦宏说道，“现在的算法在试图取悦用户，算法的好坏基本上是按照这个用户花了多长时间来消费内容、他第二天再回来的概率有多大，都是在优化这些东西”。他认为这样不好，会把人搞得非常分裂，容易让人走极端。

个性化的推荐，让相同价值观的人被集合到一起，甚至有可能进一步走向极端，这并非没有案例。剑桥分析公司曾被质疑深度参与了2016年美国大选，采用个性化内容推送方式，帮助政客确定不同类型的选民在特定问题上的立场，并辅助政客制定竞选策略，影响美国大选结果。虽然剑桥分析公司曾否认非法或不恰当地收集或与其他人分享数据，但这个案例证明，算法推荐如被不当使用，风险极大。

李彦宏还在一次论坛中直言，算法对于人类获取信息的影响越来越大，投喂式的信息流造就产品粘性，但也考验着网络媒体的价值观。他认为，算法虽然无罪，但不能只给用户他们本能喜欢的“易牙，竖刁，卫开方”，算法更应该去主动了解用户的高级目标，而不是追随用户本能的喜好。

深处APP的世界又难以完全摆脱算法，越来越多的用户开始警惕算法推荐的便利性，针对投喂式算法推荐出现了“逆反心理”。

一部分人为了摆脱“娱乐茧房”而开始下意识“对抗算法”，还有人为了保持“神秘感”，不想被大数据、算法抓走自己的行为数据，正在采取行动。

对抗算法，各出奇招

普通人是怎样对抗算法的？

为了对抗个性化推荐而致瘾，一些年轻人的选择是，有意识的与致瘾APP隔绝。

刚大学毕业三年的乔思会每天查看自己手机的使用时长，分析自己在每个APP花的时间，以此警惕自己沉迷于娱乐APP。和乔思主动调控时长不同，一些人的选择是杜绝容易沉迷的APP，比如，不让容易上瘾的APP在手机里长期存在，在短暂使用后赶快删除。

同样，卢锋也没有依赖个人的意志力，而是日常使用两部手机。他的主手机用于日常社交和学习，目的是尽量将工作状态下的自己与致瘾环境隔离，辅助手机则用于刷抖音、今日头条等娱乐向APP，同时尽量控制每天拿起辅手机的次数。

林枫之所以注册新抖音号，其实也是想将自己的生活和工作分开。他的同事基本也是如此，会“训练”出一个针对工作的抖音号，而个人兴趣爱好，则用私人号搜索，不让算法推荐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茧房，有人采用技术工具，比如寻找RSS服务（Really Simple Syndication 简易信息聚合），利用RSS服务发挥聚合器的作用，将多个订阅源整合在一起，得以快速获得多个网站的内容更新，破除以单一来源为主的信息茧房。

还有一些年轻人将“对抗”算法的重心放在尽可能少地在互联网上留下用户行为数据上，让算法摸不清楚自己。算法推荐，最重要的是数据，APP利用用户行为数据不断建模，才能做到通过推荐的内容刺激用户分泌多巴胺。

卢锋使用两个手机，不仅是为了破除“娱乐茧房”，更关键的是也想要保护自己的个人数据安全，从根源上减少算法对个人数据的捕捉。

早在2019年，有网友质疑某金融APP擅自保存用户图片，涉嫌窃取用户隐私，这件事情发酵之后引起了卢锋的警觉，他立刻打开手机查看自己手机APP的权限。在当时，据他观察，大多数APP都是默认获取用户的通讯录数据。“这不仅会使得自己的手机号信息泄露，还会泄露手机里好友的手机号，当这些与资产状况、消费习惯等信息匹配，可能会被大数据杀熟。”

从那时起，卢锋基本上每周都会检查一遍自己手机里APP的用户权限，主要查看通讯录、位置、语音、图片的授权。“通讯录授权一定是都关闭的，位置只允许地图类APP使用。另外还有一些APP因为临时需要开了授权，但会忘了关闭，我每周都会定期检查，及时关掉。”

卢锋认为，如果持续不关注这些APP的授权，自己未来便会被打上各种各样的标签，进而在互联网世界无处遁形。

现在，卢锋会用备用手机号码和临时邮箱注册不常用的APP，但他依旧拒绝信息读取、照片读取和语音读取，甚至因为不愿意授权，卸载了一些使用感受还不错的APP。

“不点赞、不评论、不关注、不登录”，乔思为了不让APP抓取到过多的个人数据，总结出了自己的四不原则。一方面是尽可能少留下信息，另一方面，尽可能减少在网上获得的反馈，除了微信之外，拒绝了所有APP的通知。“大部分‘通知’，既不及时也不重要”。

和乔思类似，多位用户告诉深燃，对于一些信息浏览类的APP，在不影响使用的情况下，会拒绝注册。

但无论是在早期还是在个性化算法推荐的内容环境形成之后，最重要的是，个人有意识地警惕算法推荐。

尽管杨漾希望推荐算法能够给自己推荐足够多的内容，但她也深知，这可能会给自己带来一定负面影响。她的态度是“抱着警惕的心态，约束自己使用APP的行为”，并给自己制定的*一条准则就是，尽可能少在APP上花费过多的时间和金钱。

如何看待算法推荐？

林枫的两个抖音号，由于搜索的内容不同，如今推荐的内容完全不同，某种程度上达到了将工作和个人兴趣进行区分的目的。

乔思也发现，关闭“通知”、“不点赞、不评论、不关注、不登录”，少了很多推着自己打开各个APP的钩子，自己也会通过有目的地主动搜索来减少算法投喂内容，这在很大程度上降低了自己陷入“娱乐茧房”的几率。卢锋也是如此，将抖音等纯娱乐性质的APP和办公、学习类的APP分开，将更多的时间花在沟通、办公类的工具上。

不过，乔思和卢锋也提到，虽然有意识地在“抵抗”，但持续“上滑”的动作并没有完全消失。他们承认，只要身处当前的互联网环境，用户或多或少都会受到算法推荐的一些负面影响。

在日本二维码聚合支付平台NETSTARS CTO陈斌看来，“算法推荐的恰当使用，其实是一个科学伦理题。”他对深燃分析，利用数据建立模型，很多APP可能比用户更加“懂”自己的喜好。“在这样的引导下，人几乎可以成为被引导和塑造的商品，一些企业通过推荐算法利用人的漏洞与人性的弱点来实现利益*化。”

陈斌最担心的是，算法推荐越来越广泛与深入地使用，未来可能每个人的标签都是透明公开的，这会让一个用户在被了解的时候缺乏灰度，没有隐私可言。而对于一些APP的霸王条款，普通人可能难以察觉，更不要提应该如何“抗议”了。

当然，相关部门一直在不断查处侵害用户权益的APP，责令其下架整改。“科技发展总是先于立法，不可否认，立法层面需要持续加强。”陈斌表示。

同时，他也提出，用户面对算法推荐应该摆正心态，要客观独立思考。“在算法推荐的社会，最重要的是要有独立思考的能力。每件事情都有两面性，最重要的是怎么去对待。技术为人类服务，人类在使用这项服务时，也要保持警惕的状态。”

陈斌表示，网络上已经存在很多“自我保护”的方法，需要用户意识觉醒之后，去主动探索。

在信息泛滥的时代，没有算法推荐，用户可能很难高效找到优质内容，但对于算法推荐过于依赖时，用户又容易陷入信息茧房。不过，现在认识到这个问题还不晚，不盲目顺应算法，就是走出“算法陷阱”的*步。

应受访者要求，文中林枫、乔思、卢锋、杨漾为化名。