如今智能手機已經佔據了人們生活的方方面面，不僅方便了日常生活，也成為人們日常消遣的工具，刷微信、刷微博、刷抖音、刷快手…...一個小巧的屏幕有刷不完的內容，盡覽天下大事的同時，也讓你的時間全部被手機填滿。
刷手機一時爽，一直刷一直爽，而刷完後的空虛感，我想一定有很多人經歷過，為什麼會有這種感覺呢？
想了解這種互聯網產品“上癮”的感覺，我們需要從互聯網發展的開始談起。
主動尋找到被動獲取
21世紀的前十年，互聯網的出現提高了社會信息交互的效率，人們的生產生活迎來空前變革，高速發展的互聯網也孕育了產品經理這個過去少有關注的崗位，他們以挖掘用戶需求為己任，“想你所想”，致力於提升用戶體驗，“用戶第一”被他們奉為圭皋。緊接著第二個十年，移動互聯網成功接力，智能移動設備成為人們生活中最重要的參與者，這時產品經理進一步挖掘用戶需求，提出更加“超前”的暢想，要讓用戶主動尋找需求變成前置化滿足用戶需求，將用戶需求挖掘到了極致。
而挖掘用戶需求換句話來表達，就是想盡辦法讓用戶長時間留自己的APP。
典型例子如第一代互聯網的搜索，屬於用戶主動查找信息，國內孕育了百度這樣的巨頭企業，這一信息分發方式一度被外界認為互聯網世界第一入口，流量入口地位固若金湯。而今日頭條依靠個性化推薦的算法快速崛起，改變了信息分發的方式，更蠶食了過往巨頭的廣告市場份額，又用同樣的邏輯創造了抖音這個現象級產品，將個性化推薦推上新高度。
電商領域同樣存在類似情況，第一代互聯網企業阿里巴巴打破人們線下購物的方式，將大商場搬到了線上，開闢了電商這個新藍海，大家有什麼要買的都可以去淘寶尋找，“萬能的X寶”成為大家的口頭禪，但當大家認為電商行業格局已經穩固的時候，拼多多卻用社交電商的玩法、通過給用戶推薦商品的方式，快速崛起並取得市場認可，成為眼前阿里巴巴不可忽視的競爭力量。
新時代的移動互聯網企業更看重技術和算法，他們成為用戶“上癮”原材料，大數據、機器學習和人工智能等概念佔領輿論高地，一時間，科技儲備成為強者巨頭必有的護城河，大家以高研發投入為傲，投入過低甚至會認為公司前景堪憂。
誠然，海量的大數據以及衍生出的個性化推薦進一步挖掘甚至創造了用戶需求，使得互聯網產品轉化率等各項指標進一步推高，但是反過來，對於“用戶第一”中的用戶來說，大數據過濾後的個性化推薦真的好麼？
大數據的悖論
相信大家都知道曾經火熱一時的“大數據殺熟”事件，人們發現打車、機票、酒店的價格不同人不一樣，包括滴滴、攜程等行業頭部企業均被曝出相關問題，引發廣大消費者聲討，這時大家突然意識到大數據還可以用來坑自己，而且如此悄無聲息。
8月31日，文化和旅遊部公佈了《在線旅遊經營服務管理暫行規定》，將於2020年10月1日起正式施行。規定要求，在線旅遊經營者不得濫用大數據分析等技術手段，基於旅遊者消費記錄、旅遊偏好等設置不公平的交易條件，侵犯旅遊者合法權益。國家從政策層面開始關注“大數據殺熟”了。
其實暢銷書《新未來簡史》有提到一個“大數據悖論”概念。簡單來說就是：當大數據被少數人掌握並使用時，能產生奇效，但是在競爭性領域，大數據被眾人分享或使用後，其效用將大打折扣，甚至引發破壞作用。
這樣理解來看，“大數據殺熟”就是“大數據悖論”的典型體現，不僅是打車、機票等涉及到人們花錢的事情，他們還有其他更多體現。
早在今日頭條以勢不可擋的趨勢發展之時，業內就有一股不良聲音，他們表示在用今日頭條刷資訊內容的時候，雖然很容易讓人刷上癮，但是推薦的內容卻越來越垂直甚至重複，這將讓用戶被包圍在狹窄的空間，從而讓人們的見識和收穫得不到全面的、反面的東西而受到認識“損失”，這是對人的成長有很大的害處的。這便是“大數據殺熟”的另一種理解或概念，這種“大數據殺熟”的害處正是大數據悖論產生的破壞性。
理性回想如今生活中常用的手機應用，當他們都在推崇個性化推薦的時候，你是否感受到“大數據悖論”也在日益嚴重？所謂成也大數據，敗也大數據，如今企業合理使用大數據已經具有了重要意義。
寫在最後
數據和個性化推薦等方式確實有其優勢，他會讓用戶“上癮”，會讓企業APP的各項數據更加亮眼。我們可以列舉出無數大數據在商業上的成功案例，例如千人千面讓淘寶煥發第二春，算法排列信息流讓微博的商業化無比成功。
但是我們仍舊需要對科技懷有敬畏之心，大數據就像是豎立在每家企業頭上的達摩克里斯之劍，企業需要合理利用大數據，這是用戶的數據應當用在利於用戶的地方，而作為用戶，我們無法左右企業動作的時候，應當保留更多主動探索世界的那一份好奇，一味被動接受停留在舒適區，反而會讓自己的視野愈發狹隘。
