文 | 甘德霜講故事
頻繁調用你的地理信息之下,從未在社交軟件上產生交集的人,會被小紅書悄悄歸為“潛在熟人”,于是你們的筆記開始互相出現在對方的首頁,社死的尺度是多樣的——既不致命,又讓人無處遁形。
關于小紅書的高頻調用用戶定位信息,率先在小紅書上炸開了鍋。
有人曬出后臺權限記錄,小紅書一天調用定位4.6萬次,更夸張的案例甚至突破9萬次。
光是看到這個數字,都能讓人感覺到手機在口袋里微微發熱。
甚至有技術博主直接貼出數據分析,發現小紅書在短時間內會進行密集定位調用,間隔短到可以繪制出一條精準到每米的運動軌跡。
這事的離譜之處在于,大部分人根本沒有手動打開過定位。
面對這種鋪天蓋地的討論,小紅書方面的回應是“優化推薦算法,提升用戶體驗”。
可在用戶眼里,這種“優化”早已超出了舒適區,開始向“數字窺探”進化。
畢竟,大數據推送和過度追蹤之間,恐怕就差一條用戶協議的距離。
01
一款社交平臺需要調用定位,這聽起來合理,畢竟本地生活推薦、社交打卡、精準推送,都需要地理位置信息。
但問題是,主流App的調用頻率,比如微信,大多在幾百到幾千次之間,而小紅書的9萬次,已經遠遠超出合理范圍。
官方的回應如出一轍:“用戶開啟權限后的正常調用”“不會泄露隱私”“與使用場景相關”——一套互聯網公司標配的說辭。但用戶的困惑不減反增:
即使關閉定位,小紅書依舊能精準推薦附近店鋪和本地攻略,像個死心塌地的前任,總能恰好出現在你最近的生活半徑里。
凌晨三點,App仍在定位,比起正常調用,濫用權限的嫌疑更大,這種懷疑換算成數據,即便是小紅書用戶僅僅在小紅書平臺上的質疑就高達了168萬貼。
畢竟,早年某些應用曾因繞過權限、利用WiFi和藍牙探測用戶位置而被曝出隱私丑聞。
這場博弈并不對等。
用戶想保住一點隱私,于是關閉定位、清理緩存、調整權限,結果App升級了手段,轉而通過WiFi、藍牙、IP地址等方式“推測”用戶位置。
用戶們嘗試自救:有人卸載重裝,有人改用小號,有人干脆放棄使用。但更多人只是默認接受,畢竟,互聯網世界里,默認同意才是常態,拒絕反而成了一種成本。
這讓問題的焦點變得更尖銳:真正的問題并非用戶如何保護自己,而是App為何能如此肆無忌憚。
02
回到技術層面,小紅書為何偏愛你的高頻地理信息?
在籠統的算法精準推薦的外包裝下,小紅書最想知曉的,是你的社交關系鏈,以及你的社會身份標簽。
區別于微信這類的明顯的社交關系網,小紅書在內容端其實更希望知道你的社交關系網絡,來推測你的社會/商業價值,而你出入的地理位置,便是數據背景下,調研你的職業,消費水準,社交關系最佳的路徑。
算法一般是基于共同IP/WiFi/地理位置,進行交叉-驗證-整合。
比如,你和某個人可能從未在社交軟件上產生交集,但只要你們曾在同一個咖啡店連過WiFi,或者在同一棟辦公樓里待了足夠久,小紅書就可能悄悄將你們歸為“潛在熟人”。
于是,你們的筆記開始互相出現在對方的首頁,就像兩個素未謀面的旅人,因算法的安排,被迫在信息流中重逢。
同樣的,你可能明明沒加過某個客戶,甚至連對方的社交賬號都不知道,但小紅書卻悄悄給他推送了這個人的筆記。而兩人的唯一交集,就是曾在同一個會議室里開過會。
如果兩個人曾在同一時段、同一地點多次出現,算法很可能認為他們“存在社交關系”,并在推薦內容時有所傾斜。
在熟人推薦之外,小紅書這樣以秒為單位進行用戶地址位置調用,基本是在繪制用戶的行為時空軌跡。
微小的軌跡變化數據,可以用來訓練數據模型,你在家庭、工作、商場、餐廳等確定性軌跡中的微小變化所形成的數據,進行實時動態建模。可以用來訓練出對你的工作、用餐、睡眠、客廳、健身等等各項行為指征的判斷,進而分析你的更不為認知的喜好、狀態甚至情緒。
而這些動態化的數據,會在“保護用戶隱私”的大旗下,精準地與本地生活、購物、游戲等多個跨平臺的合作方,進行微妙但又準確的共享。
這也是為什么你明明關掉了小紅書的地理位置權限,也無法阻擋住小紅書在你不知情的情況下調用你的數據信息,因為APP之間可能通過技術手段(如Intent喚起、包名喚醒)互相調用權限,形成“數據聯盟”,在用戶無感知下共享信息。
03
頻繁調用用戶信息不止是小紅書一家的問題,但小紅書的冒犯在于,很多用戶之所以用小紅書,是希望有一個區別于微信朋友圈那樣過度社交,可以進行自由探索和喜好表達的內容平臺。
但現實是,小紅書可能比你更希望拆掉墻,用你藏起來的熟人關系,增強用戶粘性。
社交平臺的增長焦慮,最終都變成了用戶的社交困擾。
于是,我們開始看到越來越多的自我規訓:謹慎點贊、避免評論、甚至刻意減少互動,以防止社交身份的過度曝光。
從最早的通訊錄讀取,到相冊掃描,再到如今的精準定位,用戶隱私的邊界正在被一步步蠶食。
而面對每一次質疑,互聯網公司總能找到新的理由——算法需要、用戶體驗、個性化推薦……久而久之,人們甚至忘了,這些權限,原本是自己允許的,而不是理所當然的。
但如果“允許”變成了“濫用”,如果用戶的選擇權僅僅停留在表面,那么問題的本質就已經變了。
你以為它只是在定位你的位置,實際上,它可能正在定位你的生活。
比如有人驚恐地發現,小紅書給他推薦了剛剛換工作的前同事,甚至是幾個月前在咖啡店偶遇的甲方經理;有人默默換了個小號,想在小紅書上做一個安靜的沖浪選手,結果沒幾天,首頁就開始推送公司的下午茶團購和部門同事的旅行筆記。
在小紅書上,有不少人正在吐槽,無一例外,所有的互聯網溺水者們都在呼救。
在這場大營救中,那些教給別人如何屏蔽熟人的人,很可能也正被熟人刷到,這些技巧如同泄了氣的救生圈,進水后下沉的速度,比套上它的人還快。
被精準拿捏的用戶,社死的尺度是多樣的——既不致命,又讓人無處遁形。
互聯網沒有記憶,但熟人有。
我們都知道問題的癥結在哪,算法永遠有它的off鍵,只是關閉它的按鈕,不在我們手上。
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