#本文為人人都是產品經理《原創(chuàng)激勵計劃》出品。

出去吃飯，我們習慣在大眾點評上找評分高的餐廳；買東西喜歡去看種草筆記，了解商品詳情；看電影前會去看影評或評分，再決定看不看。在互聯(lián)網時代，我們每個人都活成了大眾點評。本文作者對這類現(xiàn)象展開了分析，一起來看看吧。

前段時間聽了個播客，大家在討論什么樣的周末才是真正的“休息”，里面提到了很多人會去打卡網紅店，吃飯會優(yōu)先選擇評分高的，買東西前也會去看種草筆記。在互聯(lián)網時代每個人都好辛苦，沒辦法徹底躺平，即使在應該休息的假日又都活成了大眾點評。

知名人類學家尤瓦爾·赫拉利在暢銷書《人類簡史》的農業(yè)革命中寫下了關于小麥征服智人的論述：小麥從1萬年前的雜草，在短短1000年內傳遍全球，小麥因為生長條件苛刻，所以人們需要花大量的時間從事給小麥澆水、除蟲的工作，看起來我們征服了小麥讓他變成了人類主要的食物幫助人口快速增長、征服了土地，但又何嘗不是小麥依靠人類成功繁衍，農業(yè)將原來漂泊游牧的人類束縛了在這片土地上，世世代代面朝黃土背朝天呢？

同理，這套理論同樣適用于我們每天賴以生存的互聯(lián)網。

看似為我們生活帶來極大便利的互聯(lián)網，也將人們困在了“網”里，人們每天從早到晚、衣食住行離不開他，為他“喂食”了大量用戶數(shù)據(jù)，讓他快速發(fā)展、增長、更智能、更快捷，于是人 們也越來越難離開他。

看似我們征服了互聯(lián)網，實則我們的下一代“Z世代”從一出生就生活在互聯(lián)網中。互聯(lián)網好似空氣、水和陽光，斷網就好比要命，我們所有的掙扎、悲歡、離合對于互聯(lián)網來說都是讓其更好成長的養(yǎng)料，我們看似的“躺平”，刷抖音、小紅書，點贊、收藏加關注，刷劇、打游戲、叫外賣都是給互聯(lián)網這片沃土上的小麥澆水、除蟲，結果就是我們越來越無法離開互聯(lián)網。

如果你不相信，我們可以一起來梳理下大家為互聯(lián)網“無償”打工的各種場景。

一、日常碎片時間用來評分

想象你的一天，早晨起來打車軟件叫了個車，下車后司機師傅說給個五星好評哦，于是你要給司機進行打分，還要免費給司機打標簽“車內整潔”“活地圖”“態(tài)度好”，同理司機也要給你評分。感謝你的評分和免費標簽，互聯(lián)網對于這些司機和你的行為畫像又豐富了一些。

中午你計劃叫個外賣，小哥滿頭大汗把快餐準時送到你手里，你有點同情地回到空調寫字樓里打開軟件又開始給外賣小哥和外賣食物打分。

小哥服務還是很滿意的，禮貌熱情、風雨無阻還非常準時。商家的菜品一般，總體3星，口味3星，包裝？居然還有包裝？早就丟掉了，終于明白為什么現(xiàn)在外賣食物越來越over-packaging但是飯菜分量越來越少了，多虧了外賣平臺的包裝評分體系。餐飲商家們只能在包裝上費盡心思，造成成本上升的結果只能是飯菜分量減少，羊毛出在羊身上。而你的評價和配圖可能會成為成千上萬的其他食客下一次做決策的重要依據(jù)。

晚上到家，618買的東西到了一堆，逐一拆箱，試用，處理掉早已免疫的“五星好評送2元紅包”的小廣告，轉手開始打開購物軟件打分。

這一次的打分緯度更加復雜，物流服務要打分、商家服務態(tài)度打分、發(fā)貨速度打分，商品還要打分、并且分為多個顆粒度，甚至有的購物平臺還要強制調用攝像頭讓買家拍一張照片來提升商品的評價體系。早年間，如果不給好評還會被店家親自打電話質問，或者跪求，造成后面為了降低時間成本直接默認好評。

周末了想要大吃一頓或者找個咖啡店靜靜讀本書，于是打開大眾點評開始按照綜合排序、環(huán)境排序、消費排序、人氣排序、距離排序，各種閱讀優(yōu)質評論，最終選擇了一家“評價”不錯的店，被店員按頭安利打卡+拍照+評價可以贈送一杯冰飲，因為“貪婪”的人性，于是又選擇了繼續(xù)打分評價拍照，再次活成了大眾點評的「大眾」。

回頭想想，安安靜靜的花錢享受物品、食物、環(huán)境、景色帶來的快樂不香么，難道花錢來買躺平都這么難？

二、“假日”時間用來創(chuàng)作

小的時候大家最快樂的可能就是學校組織春游、看電影，但同樣“悲痛同源”，我們的痛苦也來源于此，因為每次看電影、讀課外書、春游并不是簡單的出去玩，每次并不能帶著很輕松的心情去看電影或者春游，要認真留心電影的片段、春游中遇到的人觀察到的事，因為回家就要開始寫觀后感、讀后感、xx游記了，如果完全放松的去玩，回到家里可能大腦一片空白，第二天沒辦法交作業(yè)。

小的時候一直默默的暗示自己，長大就好了，長大我要肆意的玩、隨心的看小說、想看什么電影看什么電影。但我們的愿望真的實現(xiàn)了嗎？

擺脫了學校的作業(yè)，我們并沒擺脫互聯(lián)網的控制。

我們出去旅行前要各種看游記、看點評做規(guī)劃，到了之后要各種擺拍照片發(fā)朋友圈、發(fā)小紅書、發(fā)微博同時在附上50～500字不等的小作文，在各種點評產品上打卡評分，回到家里仍然不能休息可能還要整理照片、修圖、剪輯視頻再寫幾千字的大作文po到馬蜂窩上，精心后期制作的視頻配好字幕和特效po到各種UGC視頻網站上，po完之后焦急的刷新著各種點贊、轉發(fā)、關注的數(shù)據(jù)，再復盤為什么這條視頻沒有上條視頻數(shù)據(jù)好？

美劇《上載新生》-生存在元宇宙的男主對其客服進行打分

在互聯(lián)網時代，很多時候人們的旅行的目的不再是旅行了，或者目的并不再那么單純，而是為了有更多視頻編輯的素材，為了更好的豐富朋友圈，又或是進一步完善樹立自己的人設。

我們在互聯(lián)網各種app的驅使下，各種數(shù)據(jù)（粉絲數(shù)、播放量、點贊數(shù)、收藏數(shù)）的迫使下焦慮著，讓我們忘記了旅行本身的意義；我們因為要花更多精力去構思腳本和鏡頭、pose和穿搭，而忘記了去感受當下的感受、觀察當?shù)厝说纳盍晳T、跟他們交流，忘記用心去品嘗當?shù)氐拿朗?、體驗度假的樂趣。互聯(lián)網讓我們即使在假日也要思考、創(chuàng)作或者是發(fā)朋友圈刷存在感，即使在假日也無法真正躺平。

三、逃離線上，線下也要被迫“營業(yè)”

現(xiàn)在有一種技術或者學科方向叫群智算法，其最早是基于螞蟻和蜜蜂的群體行為研究，通過其特性用來分析大規(guī)模的人群行為，來進行一些預測，比如現(xiàn)在有基于群體智能的微博情感分析研究，可以用來做一些品牌的危機公關或者是輿論監(jiān)督，幫助品牌/組織或者是一些明星在輿論有一些負面反饋時提前做一些人為干預或者是提早做風險管理，危機應對。

逃離線上無用，互聯(lián)網和算法已滲透線下，時空感知

再比如，又有一些大數(shù)據(jù)算法通過公共場所的網絡/藍牙以及商戶的平臺也會分析群體的線下用戶行為得出用戶畫像（比如每天乘坐什么交通工具、使用什么手機、常用哪些軟件、出現(xiàn)在哪些場所、每次消費金額是多少），猜出你的年齡、性別和喜好了后，下一次在你搭地鐵出站后在合適的時間（比如中午）出現(xiàn)在附近時，就會給你定向推送優(yōu)惠券（比如一張麻辣燙代金券），而且大概率判斷你會去消費。

你覺得你是自己想吃麻辣燙了，殊不知互聯(lián)網在已經預判了你的預判，一切盡在掌握之中?？吹竭@里你們是不是有點產生“互聯(lián)網已經開了上帝視角”的恐懼。

四、如何破局？

有的時候對于產品經理或者互聯(lián)網從業(yè)者（締造者）來說其實很矛盾，我們一邊享受著大數(shù)據(jù)和算法帶來的紅利，比如我們可以針對用戶埋點數(shù)據(jù)分析行為，設定用戶畫像，給其推送相應的廣告來做商業(yè)化變現(xiàn)，通過各種澆水、喂食、評價、打卡任務來促活保證各種PV、UV數(shù)據(jù)好看，我們把鮮活的人當作不同的對照組用ABtest來觀察不同方案之后的數(shù)據(jù)反饋，再對不同的用戶行為加之不同的策略進行干預引導，潛移默化的操控用戶的行為。

我們作為既得利益者還在批判著互聯(lián)網、各種產品毫無人性，不把用戶當人看，只想著增長、增長、“飛輪效應”、“三級火箭”。在互聯(lián)網時代，“不作惡”（注：谷歌公司的價值觀）曾經看起來那么正確簡單的事情做起來卻這么難，而且很少有商業(yè)公司真的能做到。

但是，摘掉我們的職業(yè)標簽后，我們作為一個個體要如何體面的互聯(lián)網時代保留最后的尊嚴呢，保留人們永遠保留選擇“躺平”的權利。筆者有一些簡單的建議：

• 不定期斷網肯定是一種，之前去歐洲的時候看到很多學生出去玩都是帶最原始的功能機，只能打電話發(fā)短信，帶一份地圖就夠了，想要吃什么多跟當?shù)厝肆牧?，找不到路就多用人本身的知識和技能，減少對于互聯(lián)網的過度依賴
• 現(xiàn)在很多手機選擇將安全隱私放在第一位，大家可以選擇不與開發(fā)者共享數(shù)據(jù)，不開放不必要的權限，不評分不打卡不拍照，單純的享受下線下真實世界的交互和體驗。該躺平的時候就應該放棄互聯(lián)網，徹底躺平；
• follow your heart，而不是follow your phone。很多時候還是多相信自己的靈感和判斷，這才是主觀能動性的體現(xiàn)，人云亦云、大家都說好就是好的么？聽從內心說不定你會有更多發(fā)現(xiàn)。

最后一句話與大家共勉：躺平是門手藝，斷網需要勇氣。

#專欄作家#

大仙河，公眾號：大仙河知識學堂，人人都是產品經理專欄作家。7年AI產品相關經驗，專注AI產品化（元宇宙、數(shù)字人、全息通信等）領域，致力于構建人工智能學術和工業(yè)界的橋梁。

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題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議