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熟人推荐机制就像一种“被动曝光”
“不要再给我推荐可能认识的人了！”近日，这一话题登上了社
交平台热搜榜，引发众多网友共鸣。相关讨论将各大社交App“热衷”
的熟人推荐机制带入了舆论关注的风口。不少网友表示感觉到了冒犯，
“你推送的人我认识，猜猜我们为什么不是好友？”
所谓的熟人推荐机制，是算法精准推荐的一种典型表现。其原理
并不复杂——社交平台通过读取用户的通讯录，向用户推荐通讯录好
友，并且读取好友的通讯录，寻找可能存在的共同好友并进行推荐。
于是我们就看到了各种各样的类似消息，比如“他可能是你朋友”
“你的朋友正在看”“你关注的 1 人是 TA 的朋友”等。
算法此举的初衷可能是帮助用户在平台里织密社交网络，形成更
强大的社交磁场，然而在这个磁场中，越是熟人，越往往可能是“同
极相斥”。这并不难理解，比如有很多网友，平日里言行举止端庄大
方，但在社交平台中却喜欢通过畅所欲言甚至胡言乱语的方式解压。
他们之所以敢于如此“放飞自我”，正是因为“反正这里没人认识
我”。而一旦被熟人发现，其尴尬可想而知。甚至有网友表示，“吐
槽室友的帖子被室友刷到了到底是什么体验啊”。
更进一步看，网友们对于熟人推荐机制的反面意见，折射的是他
们对于“两个边界”的守护。一是私人与群体的边界。每个人的心中
都有一个秘密世界，生活中也有自己的“秘密花园”，在互联网时代，
一些社交平台就扮演了这样的角色。这是一片私人的、不想被发现与
1涉足的“净土”，因此我们才可以放心地说想说的话，听想听的歌。
二是网络与现实的边界。正如有网友所说的，“现实中我们是同事是
同学，但在网上请你不要认识我”。
相关讨论也可以延伸到对于算法边界的思考。一方面，原本希望
通过熟人推荐来增强用户粘性，却很有可能导致网友因“身份暴露”
而选择“弃号重开”。另一方面，这种“被动曝光”让很多网友感觉
到了“被冒犯”，认为算法的手伸得太长，伸进了自己的一方小天地。
毕竟，算法是千篇一律的，而用户的实际需求却是各有千秋的。
我们看到，当对于熟人推荐机制的抵制成为共识，很多“熟人”
也开启了一些心照不宣的默契。比如，同事之间不打听对方除了最常
用的社交软件外的其他账号，即使偶然刷到同事也“就当不认识”，
等等。
网友们也希望社交平台能够完善推荐机制，给出更加精细合理的
推荐方式。比如，把选择权交还给用户，让用户可以自行选择是否接
受把自己推荐给熟人，甚至可以在用户发布内容时提供“屏蔽可能熟
人”的选项。此外，也可以通过兴趣、风格等更多元的方式帮助用户
进行推荐。很多网友都有“网络熟人”，彼此不曾谋面甚至不知道对
方是谁，但在网络空间中因兴趣相投成为了“平台搭子”，这何尝不
是一种幸运呢？（via 中国青年报）
23把熟人推荐选择权还给用户
不久前，社交 APP 推送“可能认识的人”被骂上微博热搜，其实
这只是熟人推荐功能呈现出来的一部分。媒体近日测评数款社交APP、
购物 APP 发现，除了可能认识的人，你点赞过的内容、购买过的东西、
观看过的直播等，都可能因平台推送机制被好友和其他人知道。看到
这里，有没有冒出一身冷汗？
熟人推荐并不总是一件坏事。生活中，许多人会向亲朋好友询问，
最近有没有好吃的、好喝的、好玩的推荐，也会主动向他们“种草”。
尤其兴趣爱好相仿的熟人间的推荐，多数时候比大众化的推荐更靠谱，
不失为相对高效的信息筛选方式，还能增进彼此的关系，有一定可取
之处。
当熟人推荐不由相熟的两方中任何一方启动，而由平台代劳，双
方的知情同意、适当使用用户个人信息就变得格外重要。吐槽公司的
帖子被领导看到，看卖生发药水的直播被同事问是否脱发，购物车里
的贴身衣物等商品被围观，因游戏视频被自动生成并公开被家长批
评……用户的直播、购物、游戏等信息被平台自作主张推荐给熟人，
惹来麻烦甚至导致“社会性死亡”的不在少数。反过来，平台将他人
信息推荐给自己，“你推送的人我认识，但你猜猜我们为什么不是好
友”的“灵魂之问”点明冒犯之处。
困扰之所以产生，源于平台没有将选择权交到用户手中。有人想
将现实中的熟人关系延伸到网络上，多了解熟人动态、沟通感情，也
4有人想远离现实，在虚拟世界展现自己平时少有的一面，释放释放情
绪。面对不同需求，平台如果遵循用户个人信息处理规范、让用户自
主选择是否开启熟人推荐，就能解决很多问题。然而，一些 APP 通常
默认用户接受熟人推荐服务，有的关闭推荐操作复杂，也有的关闭后
依然推送，难免用户产生被窥探的负面感受。
熟人推荐机制属于算法推荐、个性化推荐范畴，能够提高用户黏
性和活跃度，运用到购物等领域，还能引导用户向消费者转变，直接
转化为经济收益，平台有充足的推行动力。此前，未征得用户同意情
况下，抖音 APP 推荐大量“可能认识的人”被起诉，却因手机号码、
社交关系等个人信息“不具有私密性”，被判侵害个人信息权益，赔
了几千元钱，却不构成侵害隐私权行为。微信读书默认开放读书记录，
因“原告阅读的两本涉案书籍不具有‘不愿为他人知晓’的‘私密
性’”，也是同样的结局。的确，如果擅自推荐的信息很难被判定为
“私密性”信息，即使被判“侵害个人信息权益”也能赔点钱了事的
话，那么过度收集和利用用户个人信息行为就难以杜绝。
防止算法越界，监管部门可以发挥更大作用。平台也该认识到，
“既以为人，己愈有；既以与人，己愈多”，长远的吸引用户之道是
尊重用户，算计过度只会把路越走越窄。（via 南方日报）
5粉笔说：
近日，关于 App 的熟人推荐机制引发网友热议。虽然通过算法
的精准推荐能够实现高效信息筛选，提高用户黏性和活跃度，在消费
领域还能转化为经济收益，但这种自作主张的推送，着实给用户带来
了不少麻烦。究其原因，主要是因为平台没有将选择权交到用户手中。
为了防止算法越界，平台应完善熟人推荐机制，通过更精细、更合理
的推荐方式提升用户的使用体验；监管部门要积极作为，进一步完善
网络信息保护机制，并对该功能所引发的乱象加大整治力度，保护好
网民的信息安全。对于用户而言，如果感到被“熟人推荐”冒犯，可
以及时向有关部门举报，维护自己不被“偷窥”的权利。总之，“熟
人推荐”可以有，但不应以侵犯用户隐私为代价。
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