正美滋滋地刷着某个 App，首页突然出现了一个熟悉的面容，他可能是你的同事、发小、远房亲戚。

　　小红书、微博、网易云音乐、QQ 音乐、全民 K 歌、喜马拉雅、雪球、Keep、汽水音乐、百度、酷安、小宇宙、知识星球、知乎、哔哩哔哩、即刻。

　　前几天，有同事在群里发了一串视频链接，结果我在 App 里看完后下一秒，就刷到了他的大脸盘子，平台说我们可能认识。

　　甚至习惯性地在对应平台的聊天框里和朋友社交，而非再通过微信，这可以几何倍数地增加你的使用时长。

　　2022 年 IJSDS 《 国际战略决策科学杂志 》刊登了一篇名为《 利用在线社交关系是否可以提高个性化推荐的多样性 》的论文，里面阐述了把用户社交关系纳入推荐模型，不仅增加了推荐的多样性，还能保持相当水平的准确性。

　　众所周知，你的兴趣爱好，行为模式，都是组成大数据的支点。支点越多，平台就越懂你，推荐的就越符合你的口味。

　　但如果算法再分析一下你朋友、同事，乃至你们这个社交圈子都喜欢的内容，甚至再给推荐一些相同的爆款视频，增加你们群里、闲暇时间的谈资，会发生啥呢？

　　从企业的角度来看，这似乎是一个行业内人人皆知的，促进平台发展的商业行为。之前小红书还很大方地直接在分享页面显示分享者的 ID 。

　　每一天，我们都以为自己隐匿地很好。在无人认识的平台尽情吐槽、发疯、emo、说着熟人面前不能说的话，享受新时代下仅存的一丝边界感。

　　那起码在分享时，你对齐下颗粒度，提醒一句 “ 可能会暴露账号 ” ，让大家知道下自己的处境吧。

　　像手机端 bilibili 分享的链接就经过了一层加密，查询网站破解不了，无法查到账号信息。

　　这些平台尝试一切能利用的手段，想要知道你的性别、年龄、喜好，如今还想了解你的社交关系，来优化推荐算法。

　　他们把你掰开揉碎，用放大镜一层一层查看、剖析，就是想让你留存得更久，沉浸在这个赛博世界里更久小火箭导入规则在哪里找。

　　几年前，大家夸一个平台时会说： “ 哇，这里的内容推荐得很准，很懂我啊！ ” 仿佛发现了一座宝藏。

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