s投其所好的陷阱——数据智能下的用户体验现状 ai

编辑导语：当今主流App在内容和广告营销上几乎都用到了推荐算法，算法的出发点是好的。但是随着这种算法的不断推荐，对用户体验的理解和感知会产生偏差。面对数据智能下的用户体验偏差，该如何解决？

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前不久，某讯视频副总裁在互联网短视频峰会上炮轰抖音快手喂猪食，让所有人喜欢上了吃猪食，潜台词就是你们被喂什么就吃什么，吃多了就成了猪，用户像猪一样愚昧。
当然言论确实有失水准，攻击的情商和话术也不高级，把平台和用户都骂了，关键是也没有给自己产品一个很光鲜的用户高认可度的预期设定（谁都知道你没这么干不代表不想，而是没机会了），还是屁股决定嘴巴的表现。
对于这类有失身份体面的言论，抛开利益立场本身不谈（这就好比很多特殊嗜好群体看扫黄抓小姐和嫖客新闻时一样的心理，嘴上骂肮脏，心里却埋怨警察太过分），但不能否认，这确实也第一次在公开场合这么直接扯开了遮羞布，也道出了真实的现状，你死我活嘛？哈哈」。
之前的文章都是聊产业互联网和行业SaaS等to b领域的产品体验居多，今天想借着这个事件，针对这两年自己在使用一些日常to c产品过程中的洞察，来聊聊数据智能下的用户体验现状和影响，这是一个很大命题，内容也可能会有点超纲。
但也是真正意义上的用户价值视角，可能会触及一些用户体验的深层逻辑，也会揭示一部分社会生态和商业收割的内在本质，因为涉及到前沿的数据智能、信息化环境下的社会现状、商业价值导向性的消费经济、用户行为心理、个人的学习成长、以及如何过好这一生等方方面面，我能力有限，仅代表我的片面洞察和思考，可能会写的像一篇散文。
我在去年卸载了抖音和快手等所有信息流式的沉浸式交互体验类App，在上上个月我卸载了今日头条和网易新闻，再过一段时间我打算把网易云音乐也卸载算了（但我手机上依旧有保留部分游戏App也就是算法主导性越强，我越不能留，大家一定会问我，为什么？
不是因为这些产品体验太差，也不完全是因为容易上瘾，而是这些产品的推荐算法过于宠（善解）溺（人意），而且算法逻辑上可能也存在弊端（也可能是刻意为之），抛开内容品质是否低劣不说，主要是他们会遮蔽我的信息面和视野，窄化了我的思考问题的信息维度。
最可怕的是，自己还沉浸在这种投其所好的算法喂养中浑然不知，因为人是有本能的舒适性依赖的，就像假期综合症、出游返工综合症、起床气等都是这种心理状态负面表现，人的非理性会让我们一旦尝到甜头就很容易形成持久性依赖；
这里我们先扶正一下三观和认知，认知不符可能就不用耗费阅读时间往下看了。
其实在现实生活中，我们真正的处世哲学应该是：除了自己所从事的事业需要极度的垂直下沉，做时间的朋友之外，其实我们对客观世界的认知是需要足够的全面的，也就是我们经常所说的：认知半径、能力半径和行动半径一个都不能少，且环环相套，这样才能让我们看透世界的本质，践行我们的行为，过好这一生。
元认知告诉我们，最大的无知是不知道自己不知道，遮蔽了自己这才是愚昧的根源。
一、现状分析现在主流的App在内容和广告营销上几乎都用到了推荐算法，算法推荐的动机可能是好的，为了提升信息获取效率和准确度嘛（服务于产品体验），问题就出在对用户体验的理解和感知的偏差上，最终导致体验越好（主观感受好），体验反而越不好（用户价值低），这里有一个主管体验和客观价值的冲突，也是人类理性和感性永恒的战斗。