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新一代的數據信仰和同輩壓力

2019-08-26 17:53:46許詩雨
第一財經 2019年8期
關鍵詞:時代

許詩雨

有一陣子,網絡媒體突然對研究00后產生了濃厚的興趣。乘著那股風,你可能也及時吸收了一些年輕人的新短語,比如dbq是對不起,zqsg是真情實感。還稍微了解了些00后的QQ行為學,比如擴列(kl)和暖說說(nss),分別指代加好友和在QQ空間里留言點贊。

后面這兩個新瓶裝舊酒的名詞背后,其實是一把帶著刻度的丈量受歡迎度的尺子。與其說他們是愛加好友,不如說是愛好友帶來的數據成就—不是data,更不是digital,而是number。

這種在一些成年人看來頗為虛幻的成就感可能正順著網線在全球的青少年中蔓延。《福布斯》網站的專欄作家Karin Eldor最近親身體驗了一次這種來自年輕一代的數據攀比。她9歲女兒的同學聽說這位作家在Instagram上的粉絲數是3000人后,略帶嘲弄地說自己已經有3萬粉絲了。數據成了孩子在成年人面前最純粹的驕傲資本。技術媒體極客公園的作者Jesse精辟地總結道:“討厭分數的年輕人,卻在Ins上找到了考試的快 感”。

如果代入一下年輕一代這種受數據驅動的喜怒哀樂,你可能會更理解一點那個在豆瓣發帖問“為什么周杰倫微博數據那么差,為什么演唱會門票還難買”的年輕人。套句創業圈的時髦話,底層邏輯已經大不同啦。

世代的gap就是這樣出現的。

10年之前,大家對人氣和成就的感觸都朦朧而主觀。大數據時代,我們的生活都是被互聯網公司推進的。成就變成了一種可量化的直觀指標。但很難說,在證明一個人有多紅這件事上,街邊所有水果店都放一個人的歌和微博被轉發1億次哪個看起來更實在,哪個更虛 幻。

為什么這個時代的小孩都這么在意數據?環顧一下,好像是大人們先創造了這樣的大環境:

1 網購時,面對遙遠的商品,數據是最重要的參考依據。于是,大家習慣了相信銷量越高的商品和賣家越靠譜,如果銷量為零,下單時難免有些猶豫。

2 打開社交軟件,彈出的最醒目的交互項目就是提醒你收到了多少留言、點贊。別說,數字高了還真是有點爽,即使是有人在自己的頁面版聊。

3 互聯網公司還真改變了我們的思維邏輯。習慣了把總用戶數、裝機量、PV、IV、UV、DAU、MAU、ARPU當作奮斗的目標,我們的生活也不自覺地對數據更在意起來了呢。不,我們一定不是患了斯德哥爾摩綜合征。

4 頂流明星也算是重塑了我們的商業價值觀。雖然品牌們總說找代言人主要看氣質,但要怎么解釋流量上去了代言就會變多這個屢證不鮮的正比例函數關系捏?

5 你看看那些帶著數字的代稱。寫了一篇10W+,當了百萬UP主,就像當年的萬元戶一樣,數字+單位的短語形式總是能形成一種可以此為人生追求的氛圍。

6 有時候,他們都直接仗著數據說話了。比如為了勸你花錢,就連消消樂型的游戲都會在關卡失敗時提醒你,全球有××萬玩家花錢買了道具才通過本關。如果在此時沖著游戲回一句“我為什么要和別人一樣”,不是能算一口氣戰勝了全球××萬脆弱的靈魂?

很多數據評價機制是互聯網公司為了激發用戶活躍度而設計的游戲化反饋機制。但最終,手段變成了目的,于是在年輕人中一種信仰數據的lifestyle就此出 現。

如果按照《大數據時代》提出的“量化一切”“世間萬物皆可數據化”的標準來看,毫無疑問我們已經確實邁入了大數據時代。而且,那些無處不在的數據也確實做到了書中所說的“紛繁的數據越來越多”“不精確而混雜”“只告訴你是什么,不告訴你為什么”。在這樣的環境下信仰數據是件辛苦的事。因為很可能隨時都會冒出一項新的“數據打擊”。

2019年,北上的月平均工資已經超過1萬元了。“啊,我又拖了后腿。”

2018年全國的結婚率創下新低,只有7.2‰,上海還要少,只有4.35‰,“啊,我又拖了后 腿。”

開機時間2分鐘,只戰勝了全國4%的電腦。“啊,我的電腦又拖了我的后腿。”

去過兩個省份(算上了家鄉),戰勝了全國11%的同齡人。“啊,我的錢包又拖了我的后 腿。”

測幸福指數預測會拿50分結果得了98分。“啊,我的喪拖了我的后腿。”

事情就是這樣。不論是單純地做社會統計,還是為了賣服務給你而制造緊迫感,總之在什么都會去統計一番的大數據時代,我們成為越來越多的話題的分母,被拿來和擁有相同標簽的人比較。更別提微博粉絲只有百來個、寫的公眾號閱讀數只有幾十次、朋友圈的點贊數只有幾個這種對個人努力和魅力的直接反饋了。

過去,我們可能只是被拿來和隔壁的、班上的、親戚家的孩子比較。但在大數據時代,“別人家孩子”也以千億級的規模增長了。所以,不要嘲笑刷榜了,人家也是在努力發揮主觀能動性來對抗一個大數據時代下的傳統問題呀!那就是:同輩壓力。

同輩壓力指同輩人在互相比較中產生的心理壓力,一個同輩人團體對個人施加的影響,會促使個人改變其態度、價值觀或行為,使自己遵守團體準則。比較是前提,放棄自我做出順應別人的選擇則是這種壓力帶來的主要影響。

和教條、榜樣比起來,同輩可能是最能壓垮你的因素。年夜飯的飯桌上,對于長輩的催婚、親友的炫耀,尚且可以運用情商大法巧妙格擋,但一個人時,難免會把長輩催婚時嘴里那個連二孩都打醬油的小學同學,親友炫耀時那個在大城市有房有車的表哥表姐再細細拿來和自己比較一番。不要不承認,要不是大家放不下,哪會有那么多針對焦慮精準打擊的10W+雞湯文。

在大數據時代,隨著我們成為越來越多社會切片的分母,類似的放不下也越來越多。讓哥哥的流量不比其他偶像低、讓自己的社交網絡粉絲數在相熟的人中遙遙領先,或許是大家難得的可以穩穩抓在手里的幸福。至于工資、婚姻等,自己在大數據里呈現的面貌都不是簡單的運營規則就能改變的。

當然,放棄對數據的執著,從根本上克服同輩壓力也不是不行。《時代》有一篇名為《從眾心理》的文章里也寫過一段頗為雞湯的建議,概括來說就是堅信自己的價值判斷,找一個志趣相投的朋友來削弱其他同輩帶來的壓力。

但俗話說壓力也是動力。如果善用一下大數據帶來的同輩壓力,或許還能有一些意外收獲,比如:

健身軟件通過統計同齡人體脂率刺激人們減肥的意愿,再通過統計同一時間和身體狀況相似的人的健康指標變化來精準督促減肥;

代碼軟件通過統計使用者的年度寫代碼行數并排名來督促程序員們勤奮耕耘;

智能吸塵器每日列出所有用戶在線運轉時間排名來督促大家多打掃衛生;

智能洗衣機推出每周用戶殺死螨蟲數的排名來鼓勵大家多洗衣服;

智能吹風機列出用戶的掉發量排名以鼓勵大家養身;

刷臉識別的分類垃圾箱統計每個人的成功分類量來鼓勵大家成為垃圾分類小能手;

行車記錄儀統計順暢行使里程、停車次數來辨一辨男司機和女司機誰才是馬路殺手。

好啦,上述建議確實有些斯巴達,但市面上紛繁的數據統計在計算前也是抱著“為你好”的姿態,沒問過我們的意見,也沒考慮過我們的感受呀。大數據時代,就是這么簡單直接且粗暴。

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