当然，类似的行为也有例外，比如，我过去常想在搜索平台查一些专业性的知识，不管怎么搜索枯肠地选择关键词，出来的都是些风马牛不相及的页面。一些搜索平台很长时间都不研究“消费者行为”，而是专注于输出自身的“价值谱系”。结果可想而知，我很生气。

　　这种时候，我反倒对那些对我的网络行为进行分析的站点产生一丝尊重。

　　互联网时代的算法，扩展了统计广度

　　商业行为遵循一种针对客户的规则：投其所好。

　　如果商家能获悉顾客的消费喜好，行为习惯，经济水平，乃至审美标准，就能做出针对性的供应，以最大化地实现自己的营销目的。由此，在经济学中诞生了一门专门的细分专业：消费者行为学，也就是受众经济学。

　　传统上的受众行为学是与媒介互为生成的，人们往往根据一个人对媒介的挑选而将之分割在不同的社会区域。在平面媒体，电视与广播时代，对消费者行为的分析往往是选择性的或者随机的“测量”引发的，它的不确定性一目了然。

　　事情真正发生巨变，正是从互联网时代开始。作为受众市场的最重要的基础，媒介——互联网这一巨无霸的信息综合平台，把其他所有媒介都“兼并”之后，利用“算法”这一日趋智能化的工具，把所有“终端”纳入自身的控制中，并不断根据终端送来的信息进行优化组合，再将这种“加工后的信息”以商品媒介的形式返回给消费者。

　　此时，算法成为了一种超越性的力量。理论上，互联网的存储器可以抓取所有人的所有网络浏览信息，对这些足量的信息进行综合而得出的受众分析，比以往那种随机抽取调查的分析可靠得多。

　　过去很长一段时间，在宏观经济学领域，有两种力量此消彼长，一是传统的遵循看不见的手的调节力量的自由市场经济；另一种则是主张国家干预和调节的计划手段。

　　后者的主要依据即在于对各项经济指标数据的统计和分析。那时的统计数据来源，显然不如如今的互联网来得快和多，在准确度上当然也有所欠缺。

　　个体消费者作为被分析的对象，在测量上的不确定性变量是不会消失的。因此，所有统计的有效性，就依赖于统计范围和数据的无限扩展。概率学是伴随着统计学几乎同时产生的。

　　概率不是绝对，不是百分百的，它或多或少存在挂一漏万的可能性。因此，从理论上看，统计学不可能做出百分百的正确预估。但这不能否认其科学性。

　　人们一度非常审慎地使用统计和计划的手段。

　　算法时代，会否产生机器官僚主义

　　随着互联网的大面积普及，算法时代来临。过去的审慎态度面临着巨大的挑战。因为从经验出发的分析，往往带来可观的结果。更重要的在于，人工智能的不断发展，算法的不断升级，在很多领域取得了过去无法预计的进步。

　　人们一度相信，人类的大脑是不会输给计算机的，这种偏执的观念如今显得非常陈腐。随着人工智能在诸多工业领域的发展，过去科幻电影中的镜头，正从屏幕上走下来，进入人们的日常生活。

　　对一个病人而言，相信一台电脑几十年的案例分析与优化的治疗方案，肯定比相信一个初出茅庐的医学院毕业生更实际。诸如此类的事件不断出现，让人们相信，算法时代，指导人们的行动纲领应该来自计算机，而不是几个人在办公室召开的会议结果。

　　这让人产生一种隐隐的担忧，过度依赖数据和算法，是否会产生一种“算法时代的机器官僚主义”——凡事唯算法的马首是瞻，一切的生活方面与所有的行动都在算法中进行，且只以算法的结果为指导标准。并且这种情形已经在发生了。

　　在这个算法时代，数据就如工业时代的石油，算法就如发动机，算法会越来越强大，但同时也导致人们对发动机的过度依赖。

　　比如，一些新闻App给终端客户推送的资讯，是以算法为基础的，如果你常看美女，它就只给你推送与美女相关的图片、文章或视频等信息。

　　但你的需求就这么一次被固化了吗，难道别的信息就不需要了吗？非也。

　　对算法依赖，一定要有限度

　　人之所以能成为万物之灵，在于他是能够运用自己理性的动物。从伦理学的角度而言，人具有普遍性的一面，即所谓共性，也有特殊性的一面，普遍性与特殊性结合，产生个体性。个体性是独一无二的。德国哲学家莱布尼茨说过的那句“世界上没有两片相同的叶子”，说的就是这个道理。

　　人更重要的特性还在于，人的精神世界的图景极其广博深邃，每个人对外部世界的感受与做出的回应，必然与他人有不同之处，并且多种多样，不可穷尽。这正是人之为人的可贵性。

　　英国哲学家贝克莱在分析因果律这一重要的哲学命题时，得出一个结论，那就是不能从一件有联系的且反复出现的前后事件而认定，这后一件事必然跟随前一件事出现。亦即说，因果规律本身是一个缺陷。

　　就连我们自己的经验也告诉我们，基于算法的对个体做出的分析虽然有一定的依据，但它对人的全面的发展变化着的需求，远不可能做出详尽的判断。

　　因此，对互联网时代的算法的依赖，一定要有所限度。否则的话，我总觉得，那是一种恐怖而疯狂的局面。

文章转载自新浪新闻