你有沒有這樣的經歷：

正美滋滋地刷著某個 App，首頁突然出現了一個熟悉的面容，他可能是你的同事、發小、遠房親戚。你不禁開始疑惑，私下沒有任何交集，也從未公開過微信以外的社交媒體。大數據，是怎么知道你們認識的？

其實大數據不懂通靈，也沒在你家裝攝像頭，它只是派人——在隨時跟蹤你。

從一個你從不知道的事情開始說。

某天你看到一個好笑的帖子，然后開心地轉發到好友群、朋友圈。也許你沒想到，就在此刻，你那點贊一堆小姐姐的賬號，已經開始裸奔了。

不信？我給你演示下。有朋友轉發了一個小紅書帖子，我點進去按右上角 ··· ，然后復制鏈接。

接著打開某個查詢網站，把鏈接粘貼進去，按下回車——再接著我朋友的小紅書賬號，就出現了：

如果朋友給我分享一條微博呢？一樣可以查到他的微博賬號：

根據網站開發者的描述，下面這些平臺的分享鏈接，都會泄露你的 ID：

憑這些平臺的含金量，差評君可以說：只要你分享過東西，哪怕一個視頻、一首歌、一個帖子。那不好意思，你就已經被鎖定了。

看到這，可能有差友開始慌了：哥那關注百來個妹妹的號，不會要被發現了吧？

別慌。查詢網站我不會透露，誰還沒個小秘密了，我關注的比你還多。

但，你也不能完全不慌。因為你的信息就藏在平臺的分享鏈接里。有的鏈接過于簡單，即便不用網站也能看出你的賬號。

比如下圖里的小紅書帖子，它的鏈接其實兩行半就夠了，多出來的全是跟蹤參數。它包括了：我的賬號，我的手機系統，我的 App 版本，我的分享平臺。

賬號參數差評君就不標注位置了，免得大家都得社死……

有時一長串鏈接很不美觀，在用文字分享時，平臺會轉為短鏈形式。

別以為它短了你就不痛了，只要解析一下，你的賬號還是會露出雞腳。

往鏈接里加跟蹤參數這事，并不新鮮。

早在 20 年前，大家就用它查流量來源，這類技術可以統稱為 UTM（Urchin Tracking Module）。

比如我在托尼和小黑胖家都投了廣告，為了區分效果，在他們的推廣鏈接里分別加了一串參數：

utm_source= 托尼， utm_source= 小黑胖

這樣我就可以判斷，誰家的數據更好。

UTM 及類似技術在不同平臺有不同目的。比如返利平臺靠它來判斷是誰的返利鏈接。

那這些社交媒體平臺呢？他們在鏈接里塞跟蹤參數干啥？

當然是為了更了解你。

前幾天，有同事在群里發了一串視頻鏈接，結果我在 App 里看完后下一秒，就刷到了他的大臉盤子，平臺說我們可能認識。

熟人推薦機制嘛，這個大家都知道。當我復制同事的鏈接，到 App 打開的一瞬間，我倆在數據世界里就已連上了一根線。

我連他，他連你，你再連我，線和線之間就織成了一張巨網。網里兜著的，正是我們的社交關系，我們的朋友圈。

所以甭管你藏得有多深，你七大姑八大姨，你離婚三次的二伯爺的新老婆，都可能會看到你的賬號。

了解你的社交關系對平臺有啥好處？

第一，增強用戶互動。

這些平臺最渴望的，是你能和熟人能直接在這里社交，互相艾特，一鍵轉發。甚至習慣性地在對應平臺的聊天框里和朋友社交，而非再通過微信，這可以幾何倍數地增加你的使用時長。

重點是第二個：讓推薦更智能。

2022 年 IJSDS《國際戰略決策科學雜志》刊登了一篇名為《利用在線社交關系是否可以提高個性化推薦的多樣性》的論文，里面闡述了把用戶社交關系納入推薦模型，不僅增加了推薦的多樣性，還能保持相當水平的準確性。

說簡單點：社交關系讓推薦算法，更強了。

眾所周知，你的興趣愛好、行為模式，都是組成大數據的支點。支點越多，平臺就越懂你，推薦的就越符合你的口味。

但如果算法再分析一下你朋友、同事，乃至你們這個社交圈子都喜歡的內容，甚至再給推薦一些相同的爆款視頻，增加你們群里、閑暇時間的談資，會發生啥呢？

最終結果就是——每個人都更愛刷社交媒體了。

你的信息繭房已經形成，從虛擬到現實，算法已經把你全拿捏了。

這，就是平臺在鏈接里塞跟蹤信息的最終目的。

從企業的角度來看，這似乎是一個行業內人人皆知的，促進平臺發展的商業行為。之前小紅書還很大方地直接在分享頁面顯示分享者的 ID 。

可要從用戶角度看，差評君只感覺：自己被偷家了。

大家應該知道，近兩年互聯網上出現了一支龐大的軍隊，叫 momo 家族。其實它就是有表達欲的網友，為躲避熟人推薦機制，降低被視奸風險，選擇戴上了 momo 面具。

為了求穩，他們還會手動打開各大 App 里的所有隱私設置。

可在跟蹤參數面前，這些隱私設置和 momo 面具，都沒用了。因為你發出去的鏈接，直接和你的賬號一對一匹配。

想象一下，一旦有人根據鏈接查到你的賬號，看著你發瘋的日常，細細咀嚼，嘴里念叨著——“嘖嘖，原來你是這樣的人啊！”

你是什么感覺？

反正對差評君這種網絡和生活分開的人來說，那就是純純社死。

每一天，我們都以為自己隱匿得很好。在無人認識的平臺盡情吐槽、發瘋、emo、說著熟人面前不能說的話，享受新時代下僅存的一絲邊界感。

但事實卻是，自己的每一次分享，都是親手把賬號送到熟人面前，都是一次風險系數拉滿的自爆行為。

要差評君說，你們平臺要帶跟蹤參數我能理解，但能不能先征求用戶同意呢。

好好好，用戶算個錘子。

那起碼在分享時，你對齊下顆粒度，提醒一句“可能會暴露賬號”，讓大家知道下自己的處境吧。

好好好，這樣會不利于用戶分享，阻礙平臺發展。

那你可以給追蹤參數加個密，稍微保護下賬號隱私吧。

像手機端 bilibili 分享的鏈接就經過了一層加密，查詢網站破解不了，無法查到賬號信息。

給鏈接加密對平臺來說并不難，他們沒做，不是基于技術或成本的考量，就是不想做罷了。

畢竟，它對平臺發展似乎沒有直接利益。

其實吧，很多故事說來說去，背后的邏輯也從未改變。

這些平臺嘗試一切能利用的手段，想要知道你的性別、年齡、喜好，如今還想了解你的社交關系，來優化推薦算法。

他們把你掰開揉碎，用放大鏡一層一層查看、剖析，就是想讓你留存得更久，沉浸在這個賽博世界里更久。

但這樣做，只會把用戶越推越遠。

幾年前，大家夸一個平臺時會說：“哇，這里的內容推薦得很準，很懂我啊！”仿佛發現了一座寶藏。

但現在，放眼整個互聯網，我居然找不到一個不懂我的地方了。

圖片、資料來源：

Does Utilizing Online Social Relations Improve the Diversity of Personalized Recommendations? 

某查詢網站

小紅書

本文來自微信公眾號：差評 （ID：chaping321），作者：刺猬、莽山烙鐵頭，編輯：莽山烙鐵頭