你有沒有想過，同樣的帖子，不同的人看到的評論是不一樣的。

你看到的是女性互幫互助，男性看到的可能是擦邊照片。

這會帶來多割裂的世界？

評論區也搞性別定制？

前段時間，有博主發現，同一個關于情侶吵架的視頻，她和她老公看到的評論是不一樣的。

她自己看到的評論，都是站在女性立場，幫女性說話的。

他老公看到的就有意思了，全是男性對女性無理取鬧，吵架沒腦子的吐槽。

甚至還鼓勵他們做測試，吵架的時候背課本，打賭對方絕對不會發現。

言辭極盡嘲諷。

有博主發了自己產后妊娠紋的視頻，她打開評論區，看到的都是互相鼓勵，分享去除方法的評論。

但從她男朋友手機上看，評論區全是女性性感身材、迅速恢復馬甲線的照片。

女性看到的生育苦難，男性看到的是產后恢復輕而易舉。

難怪每次刷評論，發現別人都在虛空對線，合著評論區就不是一個版本唄。

還有的媽媽在月子中心坐月子，給她推送奶瓶奶粉，但爸爸們接收到的廣告確實洗浴中心和各種擦邊小廣告……

有媒體特意做了測試，結果發現確實存在評論性別定制的現象。

3次測試中，有1次男性和女性刷出來的評論不一樣。

評論并非完全是按照時間和熱度排序的。

連評論都能不一樣，詞條搜索結果就更是天差地別。

有博主做測試，她和男朋友同時在小紅書搜“美女”，她搜出來的都是一些陽光健康的女性或者是變美攻略。

而男朋友搜出來的都是打擦邊的性感美女。

這就很讓人毛骨悚然了。

試想一下，你讓朋友搜的東西，根本不是你想讓他看的。

你想在評論區找的認同感，是大數據為你特意定制的。

這會出現一個多割裂的世界？

區別對待+搞性別對立？

說到底，這就是平臺在搞性別的區別對待。

平臺最初基于興趣標簽的推薦機制，到現在已經變成了“性別數據主義”。

男性用戶看到的是職場成功或科技內容，女性則更多接收美妝和育兒信息，不就是說明平臺通過行為數據將用戶簡化為性別符號嗎？

當算法比我們自己更了解我們的性別時，這種了解本質上就是一種精密的偏見。

如果說大數據是偷偷摸摸，一些品牌則是明晃晃地區別對待。

就說酸奶吧。

Blueglass自己的消費者調研報告都顯示，主要客群是25-35的女性，但它卻沒有推出過女性定制產品。

相反，卻在去年推出一款補腎壯陽的男性專用，還打上18禁標簽。

難怪女性消費者直呼“忍不了一點”。

要知道，當代互聯網最穩固的三角關系，是平臺、流量和性別矛盾。

平臺和品牌的核心目標是如何讓用戶“上癮”，所以算法工程師和營銷策劃的KPI就是提高點擊率。

而數據反饋顯示，符合性別刻板印象的內容更容易引發用戶互動，所以它們會毫不猶豫地利用人性的弱點。

就拿男性來說。

歷史的互動數據顯示，男性對桃色信息的點擊率和停留時長是女性的3倍。

所以，算法從一開始就會默認男性對桃色內容更感興趣，會給男性更多地推送這類內容。只要點了一次，哪怕是手滑后立即退出，后續2周內同類內容曝光量都會增加470%（劍橋大學實驗）。

這就會帶來算法的正反饋循環，所以它下一步做的就是擴大測試，讓更多的男性收到這類內容，最終就像破窗效應，形成了整個系統的偏差。

人其實很難跳出性別的腳本，尤其是在社會規訓已經嚴重影響認知的情況下。

兒童在3歲就能內化性別刻板印象，社會又默許男性公開表現性趣，因為“男人都這樣”。

這種符合“默認預期”的印象就成為大腦依賴的篩選工具，相關內容更容易讓用戶點擊。

而且刻板印象內容通常都包含強烈的情緒符號，比如“精致女孩必備”“真男人就該……”，這就比中性內容更能激活多巴胺分泌。

用戶在這類內容上的停留時間是其他內容的1.8倍。

這種生理差異就成為算法的設計策略。

男性用戶看到的是女性的無理取鬧，女性看到的則是育兒經驗。

用戶的行為受社會規訓影響，算法只是進一步放大了這種規訓。

誰在瘋狂搞男女對立？

這個世界的割裂程度比你想的要深很多。

很多醫院的取袋機在掃碼后會讓我們選擇性別，添加健康顧問。

女性添加后，顧問朋友圈分享的都是育兒經驗，但當性別選擇為男性，顧問都變成了愛發自拍的美女。

如果是在婦產科，那他們極有可能被認為是長期沒有性生活，需要釋放的男性，于是掃完后的朋友圈會出現各種穿制服、打擦邊球的美女自拍。

還有的甚至會直接發短信。

前段時間，就有博主發視頻說，自己在孕期，老公卻收到了一條特殊短信。

大致內容是，老婆孕期不方便，自己可以提供服務。

而且她說，這不是老公第一次收到這種短信，自從在母嬰店注冊了會員，沒幾天就收到了類似的短信。

本以為社會打擊這么嚴厲，這種涉黃信息應該是小眾事件，沒想到評論區很多人都有類似的經歷。

我也在我老公手機上看到了。

我也收到過，我的回復是：同行勿擾。

甚至連幼兒園看寶寶動態的小程序，爸爸媽媽看到的都可能不一樣。

我想這就是為什么互聯網輿論日益極端化的原因。

數據利用人性，把男女分成兩半，一半困在家庭育兒、身材管理的自我苦難，一半困在自以為是、拒絕理解的桃色陷阱。

大數據根據性別精準推送我們“應該看”的內容，強行塑造我們的“認知”。

接受的信息環境不一樣，兩性之間越來越難以溝通。

科技應該向善，希望在硝煙彌漫之外，都有重新認識的機會吧。

hi~inker

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