最了解你的是大數據

王新江

你是否有過這樣的體驗——點開視頻軟件，主頁上推薦的都是你愛看的視頻，你一個接一個點開，看得津津有味。你在這些視頻上花費了大量時間，卻是否想過，軟件怎么知道你喜歡什么？

在你第一次登陸視頻軟件時，軟件通常會讓你填寫個人信息，然后會出現許多標簽讓你選擇，你根據喜好選擇了一些標簽，如“搞笑”“科學”“運動”。此時，你的特征就被平臺記錄了下來，而視頻也有標簽，其中與你的標簽重合的視頻就會被推薦給你。

但你也會發現，推薦的視頻中有你所選標簽之外的視頻。這是因為一個視頻有多個標簽，你在許多“搞笑”視頻里看了含有“動漫”標簽的視頻，那么平臺也會默認你喜歡動漫，隨即給你加上“動漫”標簽。隨著你看的視頻越多，你的標簽也越豐富。

視頻平臺上的視頻多如牛毛，含有“搞笑”標簽的視頻可能就有成千上萬個，但并非每一個都能讓你喜歡。平臺為了能精準找到你感興趣的視頻，就會尋找在這一標簽下，哪些視頻喜歡的人更多。點擊率高且點贊、評論、分享等互動情況好的視頻，平臺就會認為它們更能迎合大眾喜好，更容易讓你喜歡，也就會優先將它們推薦給你。

你有時可能會驚奇地發現，視頻平臺猜出了你的想法。你無意中向同學提起了《哈利·波特》，甚至可能并沒有向人說起，僅僅是在腦海中想起了這部電影，之后，你進入視頻平臺，《哈利·波特》就出現在了你的推薦頁面上。

這是平臺的另一種個性化推薦方式。視頻平臺里有海量的用戶，其中一些用戶和你標簽相同，還經常和你觀看一樣的視頻，平臺就認為你們是偏好相似的“鄰居”用戶。一天，你觀看了《美國隊長》，而你的“鄰居”觀看了《美國隊長》和《哈利·波特》，平臺就推斷你可能也喜歡《哈利·波特》，從而將它推薦給你。

隨著你在平臺的時間越來越長，你的每一項操作都會被記錄下來，你搜索了什么、收藏了哪些視頻、屏蔽了哪些、哪些從頭到尾看完了……這些行為都會被平臺轉變為數據，用于反映你的特點。這些數據會被帶入更復雜的計算里，通過算出的結果找到更符合你特點的視頻。

不僅僅是視頻平臺，購物網站、社交平臺都有這樣的大數據計算機制，你漸漸變成了由大數據組成的“虛擬人”，它能擁有你所有的特點，能“告訴”平臺你的想法。

各種平臺的大數據給人們帶來了便利，你能毫不費力地在推薦頁面看到你喜歡的內容，但這也讓你在不知不覺中被困在了大數據制造的房間里。

你在房間里等著大數據找到你喜歡的信息，然后向你“投喂”，你沉浸其中，再也不主動思考了。這就像你喜歡吃零食，平臺就只給你零食;而你不去嘗試蔬菜水果，也就不會發現蔬果對自己更有益。

因此，在享受網絡帶來的便利的同時，不要沉溺在大數據的推薦里，成為被大數據圈養的“虛擬人”，而是要保持好奇心，主動搜索能幫助你學習的信息，這樣你才能看到更多的風景。