如果你是一名手机应用开发者，应该对友盟之类的统计SDK有所了解。如今这些第三方统计平台越来越吃香，因为各大厂商平台能利用这些数据做的事情，太多了。
最常见的，就是很多平台引以为荣的推荐系统。
最先让普通人体会到数据推荐的威力的，应该是网易云音乐。通过统计用户在网易云音乐上常听的音乐类型，逐步构建出一个用户的喜好模型，根据这个模型来为用户推荐音乐。从市场反应和用户反馈来看，这个推荐系统相当成功。
只要有效数据足够，方法论正确，通过手机收集到的用户数据和行为习惯，互联网公司真的比你自己更了解你。
何况这个时代，收集数据的不仅仅是手机APP，网页、搜索引擎、甚至是线下商店，大家都在无孔不入地收集每个人的数据。
有了这些数据，通过精准推荐，你永远都能在平台上看到你喜欢看的。
这样好吗？对于平台而言当然好，当用户发现这个平台好像大部分是自己感兴趣的内容，用户对平台的粘性就会变高，用数据表达的话，就是留存率增加，使用时长增长。
但是反过来说，对用户而言，你只能看到平台想你看的东西，或者说，你只能看到平台认为你想看的东西。
过去看新闻的时候，某些类型的新闻我可能比较关注，比如科技、民生类的，有一些是不太关注的，比如财经、国外政治类的。但是不关注不代表不看，比如某些时候可能我接触了一些其他知识，对某些之前不关注的新闻有了些许兴趣，那么当新闻实时发布出来时，我就能及时获取到信息；甚至就算不关注，但起码我会看到新闻标题，让我知道世界上发生了这么一回事。
现在看新闻，如果我点击科技、民生类的新闻比较多，可能过一段时间后，这个新闻平台就会开始自作主张地把这类型的新闻都推给你，而其他类的新闻在你浏览的版面上，占比会越来越少，甚至有段时间一条标题都看不到。
这意味着，数据推荐在迎合口味的同时，还把视野的广度给压缩了。这对很多人而言，会形成一种被动的“幸存者偏差”，仿佛这个社会就被你眼前“被推荐”的一切所充斥着，根本不会发生其他你不愿意了解的事情。
本来国家在信息屏蔽上就无所不用其极，数据推荐反而把这种趋势越推越烈。
举个例子，微博过去是很多突发、能让社会关注度很高的事件的消息始发地和传播地，过去刷微博的时候，会很容易就能刷到这些东西。但是近年以来，这些内容在用户充满被推荐的首页上很少出现到，甚至需要用户去搜索才能看到内容。
可以说，数据推荐在进一步加剧群众的无知。
其实数据推荐是一项很好的技术，精准的推荐系统能让广告收益更高，让平台更能抓住用户等等。但问题是，这些平台，好像很少能让用户选择是否接受推荐。
比如百度，如果我经常在百度上搜索计算机开发技术类的关键字，而某一天我可能希望搜索一些与此无关、但包含该关键字的内容，往往百度还是会优先在搜索结果上把技术类内容展示给我；又或者是知乎，知乎首页充斥着我关注的话题、我回答问题的相关内容和我提问的相关内容，但有时候我在知乎上并不只是想看这类东西。过去知乎还没有这种强相关的推荐首页时，可以在某个页面里看到其他人实时发的问题，这些问题涵盖不同方向类别，这让我可以挑一些还没人回答过的、对某些方面有经验或者兴趣的问题作答。而现在，知乎早就把这个功能去掉了。
如今数据推荐就像是应用里的隐私声明，你只能选择接受——说难听点，你只能选择被数据推荐强奸你的视野。事实是，数据推荐很有趣，但有的时候，我应该有选择不被推荐的权利。