被算法操纵的人生

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编者按：必须承认，科技给我们的生活带来了极大的便利，尤其是算法，它一直都在不断地优化和自我进化，但同时，我们的行为和决策也在持续被算法影响，乃至操控。究竟是人类在控制算法，还是算法即将控制人类？本文作者 Diego Lopez Yse，原标题为“Algorithms of Social Manipulation”。

照片来源：Dose Juice on Unsplash

你知道你手机里的应用程序都是如何工作吗？你可知道（开发应用程序的）科技公司在后台用你的数据都做了什么？再深挖一下，你知道你的哪些行为其实是出自那些应用程序的影响吗？当你用Uber出行，在亚马逊上买东西，或者在Netflix上看电影的时候，什么时候是你自己在有意识地做决定，什么时候你的决定是因为受到了很强烈的影响？

科技公司并不是仅仅被动地观察你的行为以便采取行动：相反，它们正在影响你的行为，使你的行为变得更加可预测。通过调节操控你的行为，公司可以用更好的方式预测你的行动结果，从而更知道该向你推销什么。

你的每一次呼吸它们都知道

操作系统和应用程序有海量的数据可供利用，如用户的位置、地图信息、上网浏览偏好，以及来自移动设备和可穿戴设备的数据流，在这个时代，企业几乎获得了前所未有的权力，它们不再仅仅去迎合满足人们与生俱来的欲望，而是试图操纵我们的行为。

网站“True People Search”曾经调查过全球最大的11家科技公司的隐私政策，目的是了解这些公司对用户信息的掌握究竟到了何种程度，结果令人毛骨悚然。

可怕之处在于：它们掌握的信息并不只是你惯常公开分享的信息（如你的名字或电子邮件地址），而是所有一切你不会想要分享的信息。这些大科技公司会记录你的收入水平、你的政治和宗教观点、你的信用卡信息、你的日程安排、你所有的搜索历史，你访问过的网站，以及你浏览或参与的所有内容。

科技巨头在收集你的哪些信息？资料来源：TruePeopleSearch

Uber存储了大量来自其用户的数据，包括用户的定位、性别、消费历史记录、联系人、手机电池电量、他们是否在一夜情后回家的路上，甚至包括用户是否喝醉。Uber还不断对他们的司机进行测试，来制定最有效的策略，以确保他们尽可能长时间地在路上工作。

为了做精准的内容匹配，Netflix记录了你曾经观看过的所有内容以及观看方式：你的每次点击、观看、搜索、播放、暂停，你考虑观看但最终没有观看的节目是哪些，以及你最可能重新观看节目的时间。为了更好地识别用户的喜好，内容会被分为成千上万种细微的类型，然后与用户的观看历史进行匹配。你在Netflix上看到的一切都是算法的推荐：一行一行的内容，这些内容行中的标题，标题的顺序都是经过精确计算的。

但真正强悍的还要数亚马逊，它将大数据的利用提升到了一个全新的高度。亚马逊能够捕捉到你所有一切的行为数据：你的产品搜索记录，你看了什么商品但没有买，你下一步看的是什么，你的支付方式，你的送货喜好，你与Alexa的互动，或者你对Echo（亚马逊智能音箱）发起的指令。更令人震惊的是，这些大公司存储数据已经到了如此详细的程度：包括你使用的设备型号、你选择某个产品之后又点击了多少个其它产品、你所处的位置、甚至你在Kindle上每次点击的阅读章节和具体时间都被一一记录。

对于亚马逊来说，用户在其网站、应用和平台上进行的每一次点击、每一次跳转行为都是商品，都具有巨大的价值。

当亚马逊说服第三方商家通过自己的平台销售商品时，他们可以借此收集到海量的数据，随之而来的发现远超预期：他们现在可以进入任何他们想进入的市场，而且了解客户在每个市场中的行为。

告诉我我想要什么

每天你都会受到算法的影响，是这些算法指导着你的决策和选择。算法是一系列用以解决问题或达到目标的步骤方法，接收到外界输入后，它会执行一连串指定的动作以达到结果。自现代科技爆发以来，算法日益成熟、扩展并到处复制，它们已经成为了各类社交媒体平台的核心驱动力。

一些社交媒体和内容推荐选择算法的目标是最大化点击量。它们的目的是通过展示或推荐一些内容，以增加用户点击，因为点击能为平台带来收入。

例如，如果一个点击优化算法能够更好地预测人们会点击什么，那么它就可以准确地推送给他们相应的内容，从而获得更多的利润。所以，一种优化结果的方法就是持续提供给用户喜欢的内容，但不要展示任何超出他们喜好范围的东西。虽然这确实会导致用户的兴趣范围变得更加狭窄，但算法的目的并不是要向用户展示他们喜欢的东西：算法是想把你变成一个可预测的点击者，把你带到一个“可预测的点”，从而公司就更容易操纵你的行为（比如卖给你东西）。

公司很清楚，他们可以利用用户自己的数据实现这个目的，通过持续提供有针对性的内容来逐步调整或强化你的喜好。基本上可以这样认为，如果你更偏向某个喜好，是因为算法想让你养成这样的偏好，让你成为一个更可预测的点击者，这样他们就可以更有效地从你身上赚钱。这就是先进的应用行为科学的作用，或者如Jeff Hammerbacher（Cloudera——Hadoop数据管理软件与服务提供商——的创始人）所说：

“我们这一代最优秀的头脑都在思考如何让人们点击广告。这真是糟透了。”

这背后的原因主要是经济方面的。《华尔街日报》的一项调查发现，Google操纵搜索算法，让大企业的搜索排名优先于小企业，从而引导搜索用户更多访问更知名的企业，而那些不知名的企业的访问量就下降了。根据调查，eBay在2014年来自Google的流量锐减，导致其当年营收减少了2亿美元。Google告知eBay他们进行了一项改变，导致几个eBay高流量页面的排名降低，eBay得知后曾经考虑停止在Google投放的大约3000万美元的季度广告支出，但最终，他们还是决定对高管施压。Google最终同意提升几个被降级的eBay网页的排名，而eBay则对其网页进行了代价不菲的修改，使其更具相关性。

机械化干预是一种理想的方式，促进产生更加有利可图的内容，避免那些不能带来足够的用户参与度或利润的内容。科技公司要想获得成功，他们的算法必须专注于可盈利的活动，而这正是他们对我们的数据所做的事情。

译者：张茉茉