最近幾年，隨著網際網路的興起，各種各樣的資料爆發式的產生，下圖展示了2011-2013年網際網路上一分鐘能產生的資料量。

再比如，我們經常用的淘寶、天貓等購物APP，它會根據你平時的購物習慣給你推薦相關的產品。比如，我每個月都會給家裡買一些奶製品、啤酒之類的飲品，淘寶就會自動給我推薦各種奶製品、啤酒產品，但凡我某一個月太忙，忘記給家裡買東西了，一開啟淘寶首頁下拉之後的“猜你喜歡”部分就主動推薦給我一些我常關注的產品，我自己就又會消費了。這種方式使得商家能賣出更多的產品，同時也能給使用者節省購物挑選的寶貴時間。

對於比較的大的電商公司、亞馬遜、京東、淘寶等，推薦系統做的好，能能提高百分之10到30左右的訂單貢獻率，這就促進了百十億的銷售額，相比於僱傭幾十個推薦系統工程師所花費的投入，對企業來說簡直是低投入高回報的最好代表了。

推薦系統的唯一目的就是透過提供使用者喜歡的資訊，盡最大可能將他最大時長地留在當前系統裡，而絕非無私地向用戶提供個性化的體貼服務。手段和目的切切不可混淆。

基於這個目的，推薦系統自然而然地形成了兩個特徵。

一、喜歡≠需要

最簡單的一個例子。

當一個新使用者剛剛接觸系統的時候，都會碰到系統收集資訊的程式，在這裡程式會要求使用者把他所感興趣的領域標註出來。此時，新使用者的標註往往既包括他喜歡的內容，也包括他感興趣想學習的方向。比如他喜歡音樂，同時對哲學也想了解。

但是使用了系統一段時間之後，他會發現，慢慢地，推薦的全是音樂，而哲學類的內容都不見了。這是因為人在喜歡的事物和想學習的事物面前，顯然會在前者上更為投入，而使用者自身的行為（包括觀看時長、次數以及點贊、評論等互動行為）很清晰地向系統反饋了這一行為偏好，於是音樂類內容的權重自然要高於哲學類內容，久而久之，使用者刷到的全是音樂了，哲學內容被擠到了塵封的角落，不再擁有推薦的權重。

於是，娛樂戰勝了學習，熟悉戰勝了陌生，八卦戰勝了嚴肅，低俗戰勝了高雅……最後，縱情聲樂，溺於喧囂。

這一過程並非是系統有多邪惡，它只是很好地利用了人性的弱點，透過你自己的行為偏好，完成了使用者畫像，呈現的是當前最真實的“你”，關鍵在於它只重視“現在時”，而忽略了“將來時”，不顧後果只管寵溺地向你提供你最喜歡的，而忽略了你最需要的。

這就是所謂的“資訊繭房”。

你的真實喜好，決定了你所看到的世界的哪一面真實，而這部分世界會慢慢變成你整個的世界，慢慢固化下來，最後變成囚禁你的牢籠，讓你以為世界原本便是如此。

人最難以打敗的就是自己，你若不做出改變，那麼這個囚籠便極具穩定性和排他性，牢籠的欄杆便粗如兒臂，堅硬似鐵。

二、碎片化

如今碎片化的危害已經呈現無疑。人們從對於時間的碎片化利用沾沾自喜，到現在卻發現內容的碎片化更為要命，支離破碎，不成體系，東拼西湊，揀選失當，管中不可窺豹，卻如盲人摸象。有時候你會發現，刷了一整天的手機停不下來，可等到電用完了，不得不關機的時候，卻只剩下空虛，根本毫無所獲。

聽音樂永遠只有最高潮的副歌，看新聞隻言片語，無暇瞭解事件的背景，也無法做出深層解讀，其他的，更不用多說了……

碎片化雖然貌似跟推薦系統並無關聯，實際上卻是推薦系統的標配。

原因一，如同電影預告的剪輯，碎片化可以剪輯出最精彩的內容，最吸引人眼球的內容。

原因二，完整的成體系的學習或者娛樂往往會令人疲倦，會自然而然形成間斷時間，但碎片化不會，碎片化的推送會最大程度弱化時間的感知，會極大地打破人體精力限制，儘管同時也會造成精力彌散、注意力無法集中的惡果，但這些顯然不在考慮範圍。

總結：使用者畫像和碎片化推送是推薦系統令你欲罷不能的兩大利器。

說到這裡可能有的人會想，那麼我不給出我的喜好資訊不就完了，讓系統不那麼容易收集到我的資訊不就完了？或者說，我去解除安裝抖音、快手之類的app不就完了。

太天真了。

第一，只要你使用系統，使用者的行為偏好永遠是能夠收集到的，你只能遲緩這一過程，而不能杜絕。

第二，你以為解除安裝了抖音和快手就可以逃離麼，除非你切斷網際網路，推薦系統在當今的普遍應用會令你逃無可逃，避無可避。

在資本主導下的網際網路時代，個人只是微不足道的輕塵，慢慢把我們的人生也變得支離破碎，我們漸漸失去全域性視野，最終變得狹隘、偏激和短視。然而我們都無力抗拒這勢不可擋的大趨勢，因為我們根本無法斷網。