大数据下的狂人

前言：四千年来时时吃人的地方，今天才明白，我也在其中混了多年；大哥正管着家务，妹子恰恰死了，他未必不和在饭菜里，暗暗给我们吃。--《狂人日记》 正如狂人日记主人公那样，我们会不会在互联网的环境之下吃了好友（出卖好友数据）。不知道你有没有玩抖音的习惯，如果有你有没有发现你抖音刷到的东西是不是有很多都是自己喜欢的品类。如果你也发现了这点，没错这就是现在运用的比较多的智能推荐。可是大数据和智能又有什么关系呢？他们就算有关系，我又是如何出卖好友数据的呢？

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一.推荐与数据

什么是数据，什么是推荐？推荐就是当你去买衣服时，店员会根据自己的判断把合适你的衣服拿到你面前。这个行为就是推荐。那店员是基于什么去判断的呢？怎么确保这件衣服适合你呢？她可以根据你的着装去判断你喜欢的类型或颜色，她可以根据你的年龄和身材去推荐适合你的剪裁。你的年龄，身材，可能喜欢的类型或颜色这就是数据

二.互联网的推荐

  你现在回想下，是否你在淘宝买完衣服或找过衣服后，淘宝，拼多多，京东甚至是抖音就给你推荐关于衣服的产品。这便是来自互联网的推荐。那他们怎么知道你找过衣服。因为当你在淘宝搜索衣服那一刻起，你身上至少有一个标签：“想买衣服的人”。大数据便是把所有标签融合在一起的过程，那是怎么把这些标签和绑定起来？

三.数据绑定

  你之所以能证明是你，是你的身份证。那互联网同样的道理，你之所以能证明你自己。便是产品账号。就像微信一样，你也许有很多个微信，但这么多个微信在正常情况下使用者都是你。这个账号也就成了你的标签的靶子。但凡你在软件的操作，能创建标签便会和你的账号挂钩。随着你长期的使用，你的标签就越明确，用户画像也就越清晰。

（图片源于数据分析网站：移动观象台）

四.推荐算法

推荐算法解决的事情就是有了数据后如何推荐给你。聪明的你肯定会想简单啊，他都有我的数据了，他就根据我喜欢的东西推荐给我啊。虽然这样做也不是不可以，但计算机比你想象的聪明。你试想下如果你是全新的用户呢？他怎么知道你喜欢些什么呢？因此程序大佬们日夜想出了更加智能的推荐算法。由于推荐算法比较复杂，这里就主要讲下协同过滤算法。（当然他会根据你的手机型号等给你划分）。

五.协同过略算法

协同过略算法这里也很难讲明白，大概讲下基础吧。协同过略算法有一种方式，会将你的朋友关注的东西推荐给你。大概可以理解成你朋友收藏的短视频，也会把那个视频推荐给你。至于优先推哪些？会根据你的其他数据去选则，比如你的一些基础信息，或者你再某类型的视频逗留的秒数越久，系统就会默认你喜欢这类型短视频。当你朋友在这类短视频看了很久，或者点击喜欢时，也会把同类视频推荐给你。再复杂点就是对比用户信息，比如你喜欢ABC  ,而其他用户喜欢ABCD，则会把D推荐给你。还有一种就是对比AB视频，发现AB视频很像，而当你喜欢A视频时，也会把B视频推荐给你。甚至会把喜欢B物品的用户她所喜欢的东西再次推给你。在复杂些就设计到人工智能了，比如与根据数据预测你会给产品多少分，达到一定值在推荐之类的。

六.出卖好友？

  出卖好友数据，其实只是一个伪命题。并不是你真的把她的信息告诉软件，而是你无意之中的行为。大多数人注册账号是都是用手机的，因为手机注册方便。当你用手机注册后，软件就会提醒你，关联通讯录。当你关联时，软件便有了你朋友家人的电话。当然这不算什么，当用户数据多到一定程度时，计算机可以把你的人物关系图画出来。然后通过算法去计算你所在的圈子，在根据推荐算法推送不同的视频。举个列子，你和AB都注册了软件，并且都喜欢篮球视频，而C是你们的共同好友，则这时候软件就会把篮球相关的视频推荐给C。

七.危害？

  就算像上面所说的那样，对于C来说有什么危害呢？是啊，又有什么危害呢？以下只是我的猜测，并不是真的。如果当有人知道C喜欢篮球，那就可以基于篮球给C推荐东西。那如果系统推出C是老人，给他推保健产品呢？如果C是一个缺钱的人，给他推送非法贷款呢。当然这些都是我的猜测，毕竟大公司的软件还不至于破格到出卖用户数据。

注：本文只是一种推测，而且也只是最近看了这方面的东西，研究不算很深。