發(fā)現(xiàn)沒有，一個現(xiàn)代人的生活，已經(jīng)離不開算法了。

回想一下，那些日常生活中你無比熟悉的場景，比如：

打開京東選購服裝家電、通過抖音瀏覽熱門視頻、點擊美團解決一頓午餐、翻閱小紅書尋找旅游攻略、刷幾集《紙牌屋》度過周末時光……

這些所有動作的背后，其實你都在和一個對象打交道——算法。

算法，早已無處不在。

應運而生的算法。

你知道，中國一年會產(chǎn)生多少信息數(shù)據(jù)嗎？在2023年，每天的平均數(shù)量是：

90000000000 GB。

足足900億個G，每一天！加起來，全年信息數(shù)據(jù)總量高達32.85澤字節(jié)(ZB)，相當于1000多萬個中國國家圖書館的數(shù)字資源總量。

這一年，全國生產(chǎn)了影片792部，出版各類報紙258億份，各類期刊18億冊，圖書119億冊（張）……

光是你可以瀏覽的微信公眾號文章，一年就新增了4.48億篇。

任何一個人，站在這樣海量的數(shù)據(jù)面前，都會感到自己的渺小和無所適從。算法，正是在信息大爆炸的背景下，應運而生。

算法如何悄悄改變世界？先來看一個故事。

2015年，電商巨頭亞馬遜開了一家實體書店，短短一年半就實現(xiàn)了盈虧平衡，讓很多傳統(tǒng)書店大吃一驚。

它是怎么做到的呢？

這家書店最有特色的設計，就是“圖書推薦”：根據(jù)讀者評分、預售情況、銷量排行、書評網(wǎng)站推薦等，選出有可能受到喜愛的圖書上架。

它還設置了這樣幾排書架，叫做“如果你喜歡……”

——如果你喜歡左邊的這本書，它會根據(jù)多年積累的大數(shù)據(jù)，推薦右邊的幾本書給你。

很多讀者，都因為這樣的推薦而找到了自己感興趣的好書。

這一幕，是不是很熟悉？

事實上，今天不管你打開任何一個電子購書網(wǎng)站，都會看到類似的推薦方式，它們背后共同的運作機制就是——算法。

在這里，算法最重要的作用，就是在茫茫書海中，找出你可能最感興趣的書籍。

它所解決的核心問題正是：

信息過載。

再舉個例子，看看算法是如何做出精準推薦的。猜一猜，去年在抖音上最火的作家是誰？

你可能想不到，是史鐵生。

這位已故的中國當代作家，因為讀者對《我與地壇》的一段書評，在抖音上收獲了無數(shù)的粉絲。網(wǎng)友們用1.5億次短視頻播放來“品讀”史鐵生的文筆。

在一年時間里，關于史鐵生的抖音視頻越來越多，累計已達18.6萬個，足足增長192%，相關視頻總時長增長415%。

類似的經(jīng)典圖書還有《史記》《額爾古納河右岸》《紅樓夢》《水滸傳》《平凡的世界》《三體》等，都在平臺推薦算法的高效分發(fā)下，找到了一大批有需要、感興趣的“新新讀者”，獲得了一次“重生”。

甚至一些冷門圖書，也在算法的助力下，成功做到了“酒香不怕巷子深”。

因為4條推薦視頻，40年前的老書《畫魂》被加印了5次。冷門懸疑推理小說《不可以》一開始只是想清掉1000冊庫存，沒想到推薦視頻獲得了超過110萬的點贊，最后加印了15萬冊。

如果不是持續(xù)有人推薦，如果沒有推薦算法的連接，這些被壓在書山文海之下的小眾、冷門圖書，如何可能找到自己潛在的讀者？

最后只能是變成一堆廢紙，甚至被化為紙漿。

從這個意義上來講，算法打通了“書找人”和“人找書”的雙向鏈路，幫助優(yōu)質(zhì)內(nèi)容破圈傳播，功莫大焉。

算法越來越重要

拿圖書舉例子，是為了方便理解，算法是如何發(fā)揮作用的。

事實上，不僅圖書，今天各行各業(yè)都必須用到算法，才能實現(xiàn)高效分發(fā)，解決優(yōu)質(zhì)內(nèi)容/產(chǎn)品的連接問題。

尤其是對互聯(lián)網(wǎng)公司來說，根據(jù)用戶的個性化需求，來進行優(yōu)質(zhì)、高效的算法推薦，已經(jīng)成為核心競爭力。

比如，淘寶就不斷在優(yōu)化自身的算法?！安履阆矚g”已經(jīng)成為淘寶首屏的主角，早在2018年天貓雙十一的時候，基于個性化推薦帶來的流量，就超過了搜索帶來的流量。

滴滴用算法連接著幾千萬網(wǎng)約車司機，淘寶用算法管理著數(shù)百萬家店鋪，而每一個消費者也都在京東、攜程、小紅書上，隨時隨地用算法解決自己的需求。

甚至，有些公司還能通過算法了解用戶的興趣，定制化地去生產(chǎn)內(nèi)容/產(chǎn)品。

奈飛的《紙牌屋》就是算法應用的典型案例，被稱為“大數(shù)據(jù)搭起的《紙牌屋》”。它通過算法發(fā)現(xiàn)，導演大衛(wèi)·芬奇、影星凱文·斯佩西、英國版《紙牌屋》都很受歡迎。于是，奈飛拿下了《紙牌屋》版權，邀請導演、演員，一氣呵成推出市場，果然大獲成功。

漸漸地，算法能夠發(fā)揮作用的舞臺也越來越大，扮演的角色也變得越來越重要。

比如，你可能還沒有注意到，短視頻已經(jīng)成了鄉(xiāng)村振興的“新農(nóng)具”。

現(xiàn)在已經(jīng)有非常多的農(nóng)技類科普創(chuàng)作者，活躍在短視頻平臺，傳播鄉(xiāng)村文化、農(nóng)技知識。在抖音，最受新農(nóng)人歡迎的一類內(nèi)容是：

果樹嫁接。

這類視頻足足有30萬個之多，總播放量超過7.5億！

要知道，全中國農(nóng)業(yè)就業(yè)人口也不過1億多，這相當于給每個人都科普了5遍。

現(xiàn)在的新農(nóng)人，開始流行在抖音通過“打聽式做農(nóng)業(yè)”，直接召喚專家指導。比如，在“梁老師講農(nóng)業(yè)”這個直播間，他們就能找到湖北鶴峰81歲的老農(nóng)技員梁振清，傳授畢生所學的農(nóng)技知識，解決農(nóng)業(yè)難題。這在以往，簡直不可想象。

除了實用性的知識技能，算法在助力傳統(tǒng)文化找到受眾，尤其是新的年輕受眾方面，也有出色效果。

上海評彈團的青年演員鄭鳴秋，在直播間表演蘇州評彈時，最高涌入了114萬人觀看，同時在線人數(shù)突破1萬。這是線下演出根本達不到的。

更重要的是，線上直播演出不僅會給她帶來打賞、點贊、留言鼓勵，還有不少粉絲到線下看表演，給她獻花，讓她感到“非常開心和欣慰”。

我再舉一個例子。

在成都，有個名為“三花”的民間川劇團，本來已經(jīng)快倒閉了。創(chuàng)辦劇團的“三姐妹”，藝齡均超過40年，憑著一腔熱情演出，但行情極差，演員都比觀眾多。

直到去年9月，一條名為“探訪‘三花’劇團開放式化妝間”的短視頻，徹底改變了她們的命運。很多網(wǎng)友被感動、吸引了，潑天流量從此源源不斷。

她們，終于被看見。如今，你再到成都去看“三花”的表演，那就需要搶票咯。她們的售票量增長了近10倍。

更讓人欣喜的是，臺下涌進來的許多觀眾，都是以前從未好好欣賞過川劇的年輕人——如果沒有算法推薦，可能他們這輩子都將與川劇無緣。

可見，傳統(tǒng)文化的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，必須先“破圈”，才能吸引更多人奔赴和熱愛。

算法并不神秘

看完推薦算法在這么多領域的運用，可能你會感到有些吃驚，沒想到算法已經(jīng)悄悄地在日常生活中扎根，做了那么多的事。

算法并不神秘，社會公眾對它的認識，也有一個逐漸深入的過程。

我看到網(wǎng)友一個有趣的說法，媽媽才是最早掌握“算法精髓”的人。

記不記得你小時候，只因為吃飯時多夾了幾口某個菜，這個菜就大概率會在接下來的一周、一個月、甚至一年內(nèi)更頻繁地出現(xiàn)。媽媽也會因為你偶爾的口味突變，而亂了陣腳……

這不就是一種“愛的算法”嗎？

在現(xiàn)代生活中，可以簡單地想象為，算法就是一個趁手的“信息助理”，默默地工作，為你高效地獲取需要的信息。

它通過大數(shù)據(jù)來盡力匹配你的需求，尋找最有可能適合你的結果。有時候，它也會特地為了讓你“嘗嘗鮮”，給你打破信息的藩籬，去看一眼更大的世界。

比如，有的短視頻平臺就設置了“興趣推薦機制”，特地給用戶推送一定比例“不常觀看”的內(nèi)容類目，或增加隨機內(nèi)容，以保障內(nèi)容的多樣性。

這樣的算法設置，就有可能能把你原本認為“不感興趣”的美好事物，“刷”地一聲帶到你面前。

過去兩年，有不少文旅城市“一夜爆紅”。

淄博憑借“小蔥燒烤卷餅”的煙火氣出圈，天水靠一碗麻辣燙火遍全網(wǎng)，哈爾濱的冰雪世界突然爆紅，憑什么？

尤其是像淄博、天水這樣傳統(tǒng)上缺乏資源、缺少大的景點、旅游基礎設施薄弱的地區(qū)，本來是很難被看見的。

但是，在短視頻的加持下，當?shù)卣木慕M織、貼心服務，廣大民眾的厚道樸實、溫暖人情，以及美食美景的種種美好場景，都得到海量的傳播。

終于，它們都迎來了屬于自己的高光時刻。

這背后，正是推薦算法敏銳地捕捉到了它們充滿煙火氣的精彩一面，放大了美好的瞬間。

某種程度上可以說，算法發(fā)現(xiàn)了淄博、天水自己都沒看見的精彩，造就了一個又一個全民關注的旅游消費爆點。

明白了這一點，我們也就不難理解，為什么很多“冷門”功夫，能夠在短視頻上被用戶所喜愛、傳播？

布依族人“哩尢”的蠟染和刺繡非遺手藝，收獲了一大批鐵桿粉絲；

昔日“冷門絕學”的甲骨文，如今有60萬網(wǎng)友追更；

甚至考古知識、弦理論、星際化學……

推薦算法，讓人們發(fā)現(xiàn)，原來遠方還有這么多有趣、有料的事物，打開了新世界的大門。

學習善用算法

當算法無處不在，有人感到了驚喜，也有人感到恐慌——算法會不會刻意制造“信息繭房”，甚至引導用戶上癮？

這樣的想法很正常，但其實有些多慮了。

算法絕對不是萬能的，而是現(xiàn)代人可以倚重的工具。在一個透明度越來越高、管理越來越規(guī)范的商業(yè)環(huán)境里，它受到嚴格的監(jiān)管。

就拿推薦算法來說，它的主要功能是高效分發(fā)，幫助用戶減少因瀏覽大量無效內(nèi)容，而造成的時間精力浪費，并可以拓展新的興趣。

本質(zhì)上，算法之間也在競爭，只有最高效、有益的算法，才會真正被最廣大的用戶所喜愛。

所以，我們該如何與算法相處？

一種更理性的態(tài)度是，讓算法為我所用。提高自身的算法素養(yǎng)，在算法的世界里遨游。

今天，有很多年輕人已經(jīng)發(fā)展出一種新的玩法：利用算法來“養(yǎng)”自己的賬號。

具體是怎么做呢？通過快速點擊感興趣的話題、領域，排除不喜歡的話題，主動增加搜索頻次，對優(yōu)質(zhì)內(nèi)容主動收藏，來告訴平臺：哪些是我想要的，哪些是不需要的。

種種做法，其實也是主動在和算法互動。

時間長了，就能“養(yǎng)”出一個非常匹配自身需要的個性化賬號。這個賬號能夠以更高的效率，為自己提供高質(zhì)量的內(nèi)容。

這，正是一種“算法素養(yǎng)”的體現(xiàn)。它在現(xiàn)代社會將成為與信息搜索同樣重要的能力。

有研究表明，個性化的推薦機制，有助于用戶獲得多樣化的信息。

目前，短視頻APP均已上線“算法關閉”選項。但清華大學社會科學學院積極心理學研究中心的一份調(diào)研研究報告顯示，超過90%的短視頻APP用戶選擇了開啟個性化推薦算法。其中，抖音用戶對于個性化內(nèi)容推薦接受程度最高，開啟比例超過94.4%。

如果說，現(xiàn)代社會的“信息繭房”根本上來自人的惰性、局限性和社交封閉。

那么，算法恰恰是可以打破封閉的利器。

史蒂夫·喬布斯有句名言：人們不知道自己需要什么，直到你擺在他們面前。

享利·福特也曾說，在汽車出現(xiàn)前，如果你問人們需要什么更好的交通工具？他們的答案，肯定是“一匹更快的馬”。

今天，也許人們最需要做的，是讓算法幫助自己打開眼界，去發(fā)現(xiàn)從未看見過的——蘋果手機和福特汽車。