小型的 ‘人类观察项目’ 中后期小结
一、”小型” - 人类观察项目的诞生
1.1 项目背景
因公司最近推 生成式AI ，但因这些不及传统的 AI ( 如 声音识别、视觉识别、预测算法 等 ) 有落地场景
而且更多的只是一种背靠一种 人有我有，宁愿没用，但不能没有 的意识去推广 ( 就是先有技术，再寻求场景，说白了，跟以前的 大数据 、元宇宙、区块链 等一样 )
所以我就比以往更有意无意的尝试更多的使用各种 to C ( 或者是非特定场景下的 AI 工具 )
某天，当我尝试用我的样子变成一个女生时，给我的感觉是跟现在网络上的那种 网红脸 差异很大
我想着是否可以做一个虚拟的社交媒体账号来为公司增加顾客曝光 ( 增加顾客对我司的印象 ) ？
1.2 选择小红书
选择平台的时候，曾想过 微博、小红书、抖音 等 内容 、用户体量 都适合的平台
但最终选择了 小红书
主要考虑有以下几点：
- 小红书的
用户群体跟我司的顾客群体高度相似 - 恰逢，我的小红书因为我儿子没穿衣服的照片给封了 ( 历史的 Post 都不允许看 )
- AI 无法很好的生成人像一致性程度高的视频
- 微博没有很好的互动性，更多是一种官方平台宣传的公告栏
1.3 垂类内容选择
因为 AI 生成的人像 很难准确 的给出 商品图 或者 商品细节 展示，所以无法做直接 好物内容、探店
所以只能围绕最简单的 生活分享
1.4 研究的数据以及样本的偏向性
因为数据只是基于已经 关注我 或 跟我互动 的人 ( 且小红书没有很好的细节数据露出 )
且 小红书 也有自己的兴趣推荐算法，所以我无法考察全部人对我生产内容的反应
只能考察对我生产内容有兴趣的人的反应
二、AI 的作用观察
2.1 AI 的能力以及适配的工作
2.1.1 此研究 AI 的描述
AI 有很多种类型，从游戏 NPC 互动、工业机械臂操作、视频识别、声频识别 等等，都算是 AI
此处我仅说明 生成式 AI ，即各种 文字生成、图像生成 模型
2.1.2 AI 的能力
关于这些 AI 的能力，我个人只能总结是
无法满足 精确返回 的需求，但对 无准确性要求 的需求是很友好的
其实现在网络上很多，一键生成网站、APP、游戏 等
均会看到成品很粗糙
或者是同质化十分厉害
即使简单的 生图、生文 ，因为 AI 不会生成 没见过 或 不知道 的内容
所以对于使用者来说，除非描述的十分准确，或者需求十分简单
不然是完全无法满足工作的
2.1.3 AI 不能承接的工作
例如 财务、审计 等 数字准确性要求很高的工作，AI 是完全没办法满足的
仅仅是一个辅助参考
例如 程序员、工程师 等 有明确输入输出的工作，倒是可以承担一部分
可是，最麻烦的就是，代码生成一瞬间，修 Bug 一整年
看样子像是更快的产出结果，可是质量是完全灾难性的
2.1.4 AI 能承接的工作
非准确性内容输出
如 低级 的音乐、文字工作者、图画工作者等
这些本身就没有 对与错 的分别的工作，AI 是很适合的
不是说 AI 能生成多好的内容
但 AI 可以 迅速的、大量的 生成，后续再人工进行筛选就可以得到较为有用的内容
2.2 AI 在本项目的应用
AI 对于本项目的内容，其实就是两个
- 图片生成
- 文案生成
2.2.1 图片生成
其实该项目的一个大点就是想探知人们对于 AI 生成图片的识别度
这里发现一个很奇怪的例子
人脑对于有
连贯性的内容，即使单个内容看起来假，但不影响因为连贯而被识别为真
很多照片一眼 AI ，但人们还是会去接受这种是 真的 ，因为我前后发了较多 真假参半 的内容
而人会觉得既然是有部分是真的那肯定都是真的
更奇怪的是有一个人一开始说是 AI 生成的
但后面看多了后，居然还一直问我是怎么锻炼的
2.2.2 文案生成
因为 AI 的文案生成实在太僵硬
或者是太 一眼 AI 了
我也懒得去写提示词或者示例
所以这方面的使用我是停止了的
三、小红书推荐
本来想这个展开说说的
但发现小红书的运营公司好像很多
而且我也没有足够多的数据去佐证
所以我只说一下几个表征
3.1 LBS
小红书的 LBS 权重挺重的
基本粉丝很少有外市的
如果没有标地点的话，又少很多曝光量
不过额外说一下，标注 地铁 、 车站 等全国共有的地方时
曝光量是一下子上去，个人估计这大概是一个 Bug ？
3.2 小红书的推荐召回机制
应该在前期冷启动时的权重很重
一开始刷到的不点赞，基本笔记曝光就没啥了
3.3 明面过审，实际不过审
在小红书有针对笔记的审核
但有些标识 审核通过 的笔记
在自我推荐里面是没有该笔记的
且推荐流量也是几乎没有
3.4 蹭热度
即某个话题热度较高
希望加上 Tag 或 加上对应的 关键词
是有一定用处的
但实际上很难的
例如写 寿司郎 ，有多少人会专门去看寿司郎的 post ？
例如写 小洛熙 ，这种话题很快就封了。
但可以写 马拉松、明星名字 或者某些 景区名字，这些会蹭到某些 搜索 以及 推荐曝光
四、人的观察
基于我的 内容垂类 ，我能看到的主要基本就是这三种人
- 找对象的人
- 找一夜情的人
- 想看美女的人
但基于前面说的，我的样本是有偏差的，仅总结一下我有访谈的对象 ( 并不代表所有人，仅是个别社会现象 )
4.1 找对象的人
很多直接发自己的资料 ( 如年龄、身高、收入、住所等信息 )
咨询为什么想在网络上找对象
都说自己社交圈不大，现实生活中没办法找到对象
的确
4.1.1 工作环境较难结识异性
对于一些没有外出沟通，且工作时长较长的工种 ( 且很多是现在高薪的岗位 )
周围都是一些以工作为主的同性 ( 例如财务、程序员、幼师、教师 等 )
在工作环境
较多同性，且休息时间也不多，工作环境又固定。导致他们很难认识到异性
4.1.2 无个人爱好
因为这一辈子的年轻人，都是一些从小就接受教育被灌输某个目标 ( 读好书，找好工，赚大钱 )
而没时间、没兴趣去发展个人爱好
4.1.3 反而低收入群体较少压力
因为低收入群体在社会上流动性较大
容易在不同的工作环境中认识很多的人
且认识的很多都没有对未来有太大的 生活期盼
导致不会有很大的负单，只是希望有个伴大家一起 支撑一下对方 ，或 更好的享受当下
4.2 找一夜情的人
这个真的很恐怖
虽然我能理解，不同平台也有很多人有各种目的
但是，很赤裸裸的直接发自己小弟弟尺寸的人
就真的很恶心
传闻在其他的平台还直接发自己 小弟弟 的图
就十分可怕
还有些是在明面上没有太露骨，但聊了一下之后，就开始不停的约出来，司马昭之心很容易看透啊
4.3 想看美女的人
这些人就较好，也不会私聊一些太可怕的内容
就是可能有些过分留言
( 但我觉得也算好 )
4.4 关于小红书平台的总结
其实还算挺好的了
起码对人的保护还是做得够
如果有些露骨的内容会封禁之类
( 可能一开始就是对内容监管较严 )
很难相信在外网平台会怎样
五、舆论的偏向以及数据的操纵
让我想起当初的一句话
现在，一只松鼠死在你家门前可能比非洲有人死亡更让你关心。
基于此次实验
明显感觉到 舆论的偏向 以及 数据的偏向 是十分容易的
5.1 为啥美国不想本地媒体被外国控制？
当我在 Facebook 上发一篇针对某党派公众人物的不良内容时 ( 且一并放铁证 )
这篇文章在公众推荐流中均不被推荐 ( 只能点进我的主页才能看到 )
且公众推荐流中，该党派公众人物的正面形象内容被不断推荐
那么作为公众，是否会看到我的振臂高呼的内容？
这就是所谓的舆论操纵。
在当代，我甚至不需要逮捕你，我只需要让你在社交媒体上的曝光量降为0
你说了话，等于没说话。
5.2 数据的偏向以及信息茧房
关于推荐算法
我想问，当你 只知道 一个人买过 腊肠 时
你会推荐他买什么？
会是推荐 口香糖 么？
会是推荐 香菜 么？
不，最优的方法是，继续推荐 腊肠
因为推荐其他的时候，很容易会有 失败的可能
但对于 腊肠 ，你已经成功过一次，所以你很有可能会继续成功。
这也是很多运营以及很多迷信 Golden Case 的人，风险最小的选择
但对于顾客来说，这是一个好的 推荐 么？
这变相对顾客是一种很大的 可能性缺失 ，失去对更多更好选择的曝光
更有甚者，顾客看到只有 腊肠 的出现，甚至不知道会有其他选择
继续购买 腊肠
从而继续加深该顾客对其他 可能性 的曝光丢失
六、最后
现在我感觉也看得有点腻了
感觉也快不搞了
希望到最终，可能会有一些更不一样的见解，或对上面内容更完善吧~
再见