“推薦可能認識的人”被反感,是使用者對邊界感的渴望

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“推薦可能認識的人”被反感,是使用者對邊界感的渴望

來源:子非魚 釋出時間:2024-04-02 09:01

文|邢妍妍

在網際網路世界裡,人們似乎很難躲開被“熟人凝視”。

南都大資料研究院測評發現,當前基於通訊錄等個人資訊向用戶推送“你可能認識的人”已經成為不少APP的標配。個別平臺還會透過演算法向用戶推送關注資訊、關聯好友感興趣的內容等,然而部分APP的關閉推薦功能卻形同虛設。

“你推送的人我認識,但你猜猜我們為什麼不是好友?”對於社交平臺設定的“熟人推薦”機制,不少網友表示感覺被冒犯。而前不久話題“不要給我推薦可能認識的人了”也登上熱搜榜單。

部分社交APP的推薦頁面截圖

APP試圖瞭解使用者的社交關係,並推薦你可能認識的人形成熟人圈子,這背後其實有一套固定的產品邏輯。平臺總是渴望吸引和留存更多的使用者,爭搶到他們更多的停留時長,“熟人社交”顯然有著天然的優勢。比如刷到有趣的內容,一鍵轉發分享給幾個好友,或是在聊天窗口裡互動交流,都會讓你的使用時長和活躍度呈幾何倍數地增加。

同時社交關係也讓平臺的推薦演算法更多樣和精準了,這無形之中就提高了使用者的粘性和平臺的價值。通訊錄、地理位置、共用的網路、時常點贊收藏的內容……這些資料都在讓平臺的推薦演算法不斷最佳化更新。簡言之,平臺掌握了使用者越多的資訊,就越能推薦到讓其感興趣的內容。在這個被演算法構造的資訊繭房裡,使用者沉浸的時間也大都會相應增加。

推薦可能認識的人,確實能滿足一部分人的社交需求和軟體使用需求。但這顯然不等同於所有的使用者都願意將現實中的熟人關係延伸到網際網路之中,甚至有很多人還會因為這種被動推薦而困擾。

在社會傳播學領域中有個“擬劇理論”,簡單來說就是人會根據社會不同場合的需要來管理自己的角色形象,也就是我們常說的人設。人們其實大都是有著多重角色和多重性格的,在不同的場景下就會變幻不同的人設。比如工作中是認真努力的打工人,在朋友圈中就成了熱愛生活的正能量青年,也會在夜晚聽歌時瞬間化身多愁善感的文藝人,同時又可以是某個垂直領域擁有很多追隨者的博主,自由分享自己的喜好。

人們本身就是在多重身份間來回切換,但或許並不想每一面都讓熟人或者朋友知曉。但熟人推薦機制難免會讓另一面的自己被動曝光,這就會讓很多人有一種被窺探的不適感,個人在網際網路中匿名選擇性交友的權利也在無形中被剝奪。

很多時候,人們只是想在社交平臺上輕輕鬆鬆地衝個浪,不用受到社會角色的束縛,也不需要顧忌複雜的人際關係。在不違背公序良俗的前提下,可以肆意地做最真實的自己。而在不同的網路平臺上,年輕人也更容易結交到更多擁有同樣興趣愛好的朋友,彼此成為興趣搭子。這種無壓力的興趣社交,是與生活中的人際關係區別開來的。這也是人們願意在網路展示出與熟人社交場域中截然不同一面的根本要素。

事實上,當下很多APP都在相關協議當中賦予了使用者選擇權,讓使用者自行選擇是否關閉熟人推薦功能。但有些APP步驟過於繁瑣,讓使用者操作起來並沒有那麼的方便。因此,現在很多年輕人之間也形成了一種無言的默契,不互相探聽常用社交平臺之外的賬號名,去保護人與人之間那些微弱的邊界感。

以前我們會感嘆APP如此懂我好智慧,但現在更多人渴望的或許是一個沒那麼懂我的平臺。如果推薦演算法能多推薦一些“合拍的人”,也許會比“熟悉的人”更有意義。

文|邢妍妍

在網際網路世界裡,人們似乎很難躲開被“熟人凝視”。

南都大資料研究院測評發現,當前基於通訊錄等個人資訊向用戶推送“你可能認識的人”已經成為不少APP的標配。個別平臺還會透過演算法向用戶推送關注資訊、關聯好友感興趣的內容等,然而部分APP的關閉推薦功能卻形同虛設。

“你推送的人我認識,但你猜猜我們為什麼不是好友?”對於社交平臺設定的“熟人推薦”機制,不少網友表示感覺被冒犯。而前不久話題“不要給我推薦可能認識的人了”也登上熱搜榜單。

部分社交APP的推薦頁面截圖

APP試圖瞭解使用者的社交關係,並推薦你可能認識的人形成熟人圈子,這背後其實有一套固定的產品邏輯。平臺總是渴望吸引和留存更多的使用者,爭搶到他們更多的停留時長,“熟人社交”顯然有著天然的優勢。比如刷到有趣的內容,一鍵轉發分享給幾個好友,或是在聊天窗口裡互動交流,都會讓你的使用時長和活躍度呈幾何倍數地增加。

同時社交關係也讓平臺的推薦演算法更多樣和精準了,這無形之中就提高了使用者的粘性和平臺的價值。通訊錄、地理位置、共用的網路、時常點贊收藏的內容……這些資料都在讓平臺的推薦演算法不斷最佳化更新。簡言之,平臺掌握了使用者越多的資訊,就越能推薦到讓其感興趣的內容。在這個被演算法構造的資訊繭房裡,使用者沉浸的時間也大都會相應增加。

推薦可能認識的人,確實能滿足一部分人的社交需求和軟體使用需求。但這顯然不等同於所有的使用者都願意將現實中的熟人關係延伸到網際網路之中,甚至有很多人還會因為這種被動推薦而困擾。

文|邢妍妍

在網際網路世界裡,人們似乎很難躲開被“熟人凝視”。

南都大資料研究院測評發現,當前基於通訊錄等個人資訊向用戶推送“你可能認識的人”已經成為不少APP的標配。個別平臺還會透過演算法向用戶推送關注資訊、關聯好友感興趣的內容等,然而部分APP的關閉推薦功能卻形同虛設。

“你推送的人我認識,但你猜猜我們為什麼不是好友?”對於社交平臺設定的“熟人推薦”機制,不少網友表示感覺被冒犯。而前不久話題“不要給我推薦可能認識的人了”也登上熱搜榜單。

部分社交APP的推薦頁面截圖

APP試圖瞭解使用者的社交關係,並推薦你可能認識的人形成熟人圈子,這背後其實有一套固定的產品邏輯。平臺總是渴望吸引和留存更多的使用者,爭搶到他們更多的停留時長,“熟人社交”顯然有著天然的優勢。比如刷到有趣的內容,一鍵轉發分享給幾個好友,或是在聊天窗口裡互動交流,都會讓你的使用時長和活躍度呈幾何倍數地增加。

同時社交關係也讓平臺的推薦演算法更多樣和精準了,這無形之中就提高了使用者的粘性和平臺的價值。通訊錄、地理位置、共用的網路、時常點贊收藏的內容……這些資料都在讓平臺的推薦演算法不斷最佳化更新。簡言之,平臺掌握了使用者越多的資訊,就越能推薦到讓其感興趣的內容。在這個被演算法構造的資訊繭房裡,使用者沉浸的時間也大都會相應增加。

推薦可能認識的人,確實能滿足一部分人的社交需求和軟體使用需求。但這顯然不等同於所有的使用者都願意將現實中的熟人關係延伸到網際網路之中,甚至有很多人還會因為這種被動推薦而困擾。

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