互联网大厂里的文科生

2021-06-04 18:28张旦珺姚远
南风窗 2021年11期
关键词:程序员用户算法

张旦珺 姚远

技术推动社会发展,但也可能“作恶”。

坐在办公室里的程序员们也许无法意识到,他们编写的算法会给外卖骑手带去肉体与精神的伤害,甚至威胁生命。纯粹以效率为导向的算法决策,往往制造了道德伦理的盲点。

文科的参与,能够推动技术向善吗?南风窗记者采访了数位在互联网大厂工作的文科生,他们从社会学、新闻学、传播学、性別研究等专业,走向互联网产品经理、用户研究、内容运营等岗位,在他们身上,我们观察到一种普遍的疑虑,他们在数据至上的价值观面前疑惑、挣扎,同时没有放弃为自己赋能。

他们的痛苦与担忧,多多少少拯救了我们—数以亿计的互联网产品使用者。

大厂边缘人

下拉、刷新,手机屏幕上又出现了新的内容。

这是算法针对每一位用户的喜好精心计算的结果。

靳洁是一家短视频平台的内容运营,她的任务就是为用户提供他们喜欢的内容,筛选每日热点,让人们更长时间地停留在视频上。

在靳洁入职之前,平台就建立了一套非常先进的大数据聚合算法,可以捕获到站内站外所有的热点议题,整合在一起。算法将选择直观地呈现在她面前,信息几乎不再需要人工去编排、挑选。

靳洁在大学里学习的是新闻学,从本科到研究生,在这个学科上花了足足七年。工作后她发现,对选题策划、议程设置、新闻规范等理论的理解,似乎完全可以被机器取代。

她一度陷入自我怀疑:这份工作真的需要我吗?

张乐乐遭遇的质疑则来自外界。她曾在一所互联网大厂担任用户研究员,擅长以访谈的方式进行定性分析。

尽管在组织架构里存在这样一个岗位,但领导并不重视她的工作价值,甚至问她:为什么要做用户研究呢?让他们来说一说、填一填问卷,到底有什么用?

一切交给数据就行了。用户每次的操作痕迹都被算法抓取,形成了一个庞大的数据库,在后台清晰可见。“那是骗不了人的,那才是最准确的。”那位精通数据建模的领导说。

用户研究在国内互联网企业中处于较为边缘的位置。张乐乐认为,即便在同一家公司,用户研究员更像是一个乙方角色,而产品经理是那个掌握最终话语权的甲方。

互联网产品从构思到落地使用,都需要产品经理负责,尽管优秀的“产品经理”如乔布斯、马云都不是理科生,行业依旧表现出对理工科能力的更多信任—多数项目经理的招聘JD(job description)里,专业一栏都标注着计算机、应用数学或者统计。

文科出身的方萌,是产品经理中的少数者。她觉得,自己之所以能走上这个岗位,主要因为公司当时缺人。

由于缺乏技术背景,方萌经常被领导批评“算数算不明白”,在工作沟通上,也处处碰壁。

一个项目团队里,还有设计师、程序员和测试工程师,产品经理需和他们保持沟通。有时,为了改进细节,她会要求程序员修改算法,但常常惹来对方的不满和怒火。

她有时会从组员那里得到这样的反馈:“张口就来”“用嘴写代码”。一些她认为非常简单的变化,或许需要技术成员推翻所有的底部框架,重新编写。对于技术知识的匮乏,成为方萌推进工作中的巨大阻碍。

程序员也有同感,职场论坛上,“文科产品经理”是他们最热门的吐槽对象之一。

方萌觉得自己和程序员处在两个完全不同的频道,“大家沟通成本很高,你听不懂他在讲什么,你写的产品文档他也看不懂。”程序员也有同感,职场论坛上,“文科产品经理”是他们最热门的吐槽对象之一。

方萌不断训练自己向程序员的思维靠近,但矛盾时有发生。被消耗得筋疲力尽时,她会闪过这样的念头:可能我天生不适合吃这饭碗。

挣扎与赋能

算法和数据是互联网公司的立身之本,但它并不是全部—至少文科生们相信这一点。

即便领导大谈“无用论”,张乐乐依旧坚信用户研究的价值,尤其是定性研究。

用户研究通常分为定量、定性两种方式,前者是以问卷形式为主的数据分析,后者则通过访谈、座谈会与用户进行深度对话,挖掘用户行为的背后原因。定量分析更注重研究者的统计能力,定性研究则依赖抽象的逻辑、思辨与洞察能力,对口专业往往是人类学、心理学、社会学等社会科学。

两者满足了不同的用户调研需求,定量用于描述现象,定性用于分析问题。当格式化的问卷信息无法看到真实用户的心理时,对话会派上用场。

张乐乐观察,在理工科生为主的互联网公司,弥漫着极度依赖数据的直线思维:数据不好意味着用户不喜欢,“但他们不会想,到底为什么不好呢?”

对此,她存有担忧:“数据背后的成因非常复杂,如果我们什么都看数据,那就会导致一个后果,一切数据不好的东西都不存在了。”

靳洁的想法与张乐乐有相似之处。她发现,不同群体在网络上的声量并不平衡,比如,近两年来互联网大厂的加班文化为社会热议,但其实,还有更多底层行业的工作者日夜无休,甚至合法的加班工资和安全的工作环境都无法保障,这些人并没有被看见。

赋予边缘群体表达的权利以及被看见的机会,从而促进社会舆论结构的改善,成为了靳洁的工作信念。

强大的算法也逐渐在她心中祛魅:“我慢慢发现算法和机器也是需要被训练的,需要由人去判断机器推荐出来的内容是合理的吗?是优质的吗?是有价值的吗?机器会再学习你的判断习惯。”

算法并不完美。比如,有时它会出于消除重复的逻辑,舍弃某些重要的热点内容;算法也无法对内容价值进行判断,需要人工审核和把控。

一些视频无疑更受用户喜欢,靳洁举例,美女热舞的短视频,点赞数、评论量总是相当惊人,算法会将其判断为热点推荐给更多人观看。但她并不认为这称得上有价值的热点内容。

但执行决策的程序员往往不得其解。“技术小哥经常问我们,这个为什么不行?运营同事会一致告诉他:就是不行。”靳洁说,“就好像前段时间的山东拉面哥,特别热,但应该特意去炒作他吗?他的生活会变成什么样?这都是对热点信息伦理价值上的判断。”

数据反映人性的弱点。

作为产品经理,方萌对自己的产品并不满意。在研发过程中,团队会对不同版本进行“ab test”,以比较哪种版本更加吸引目标用户,测试的内容可能是交互界面上的几段文字,甚至只是色彩搭配。

“比如,按照正常的審美,红色应该配白色或者黄色,但最终产品呈现是红色配绿色,为什么?审美上来说这很丑,但它的数据效果更好,点击率更高,这是我们选择的决定性因素。”方萌说。

作为一名资深文艺电影爱好者,她自己十分清楚,团队最终呈现的产品视觉,绝对无法称得上“优美”。这家互联网公司,以握有庞大的下沉市场闻名,因此,“常会利用人们贪小便宜的心理,用欺骗性的语言套路用户”。

她没有理由拒绝,因为这是数据测试的结果。

差异与期待

数据背后镶嵌着商业目的。

陆雨菲在硕士阶段的学习方向是性别研究,毕业后,她怀着某种情怀与使命感,以及对教育普惠的价值认同,投身了互联网教育行业,在某家机构负责学科运营工作。

但陆雨菲很快感到了幻灭,“所有人都很忙,但没有人在忙教育这件事”。

比如,学生的阶段性测验,第一次题目难一点,第二次简单一点,反映在数据上,是学习课程后成绩的显著增长,生源留存度的提高。

陆雨菲很快感到了幻灭,“所有人都很忙,但没有人在忙教育这件事”。

置身其中,陆雨菲痛苦不已。她发现,在线教育服务的是资本,而不是教育。所有课程都是标准化的,这在在线教育行业并不是什么秘密。机构老师在正式授课前,会经过三个月左右的培训,期间,他们被要求“磨课”,把上课内容一个字一个字地记下来,对着镜头反复演练。

学生讲义、授课思路,都由平台统一制定,再下发至任课教师。“A老师和B老师讲的都是一模一样的,”陆雨菲说,“在这个系统里,无论你有什么样的想法和个性其实都不重要,只要你为这个公司服务一天,就要按照它的标准运行。”

和她同样怀着教育情怀的教师们,进入线上教育之后,都会被迫在价值追求与标准化体制之间做出取舍。好的教育讲究“言传身教”,一位和陆雨菲在同所机构任教的老师觉得,线上老师只是在教授知识点,无法与学生产生更深刻的连结,更无法陪伴他们成长。

在传统的学校课堂里,好的老师会和学生分享生活感悟,帮助他们形成正向的世界观、人生观与价值观。但在线上课堂里,提升用户留存率才是老师的主要目标,他们更像一个表演者,用可爱的语气、夸张的肢体动作,吸引学生的注意力。

“行业价值”这么形而上的问题,和陆雨菲的工作内容并无直接关联,为此痛苦,无非徒增烦恼。但对此的思考是无法抑制的,陆雨菲以为,这和她的学科出身息息相关。高中时,她是理科生,其他在大学继续选择了理工科的朋友,很少像她一样痛苦,大家的价值取向更加务实、物质,“有问题就去解决”。而人文学科教会她共情与尊重,教会她认识人,理解人,教会她对既定规则的反思和批判。课堂上,老师和学生们探讨消费主义、性别视角、社会结构,告诉他们生活里习以为常的现象,也许并不合理。

一位在互联网公司从事人力资源管理的员工对南风窗记者表示,他在招聘过程中发现,文科生与理科生的思维的确存在某些差异。理科生更偏向“输入—反馈”式的线性思维,而文科生更倾向于接纳问题不会有一个确定和完美的答案。

“常跟代码、数字打交道的人,看很多问题会更直接,因为电脑不会骗你,只要输入的指令是对的,(它)一定会执行你的指令。”这位HR说。

他的观察与复旦大学一项研究结果相符。付宇、桂勇两位社会学学者指出,理工科教育的培养模式呈现出强“目标—手段”效应,文科教育则更加自由散漫。

研究还表明,专业背景对青年的社会心态也存在着影响,理工科专业教育的影响集中体现为保守、建制和政治规避,文科类专业教育的影响则集中体现为自由、浪漫和感性驱动。

她一直保持着如此的思辨性,在细碎的个人工作里,坚持着自己的原则。比如,作为中间协调者,她会主动帮乙方拒绝掉甲方过分的修改要求,比如,她反对领导把实习生当作廉价劳动力的态度,更多地给予实习生体谅,不让他们做无用功。

“能不能透过数据看到本质,抓住用户的底层逻辑,才是一位优秀的产品经理最重要的品质。”方萌说,“懂技术”只是门槛,而非一位优秀产品经理的核心。

谷歌内部一项名为“Project Oxygen”的调查发现,高管之所以能够成功的关键,不是技术水平,而在于沟通聆听、关心他人、激励团队的能力。

张乐乐与方萌对此颇为认同,尽管身处不同的岗位,她们不约而同地认为,在互联网行业,最重要的素养其实是“与用户共情”。

“能不能透过数据看到本质,抓住用户的底层逻辑,才是一位优秀的产品经理最重要的品质。”方萌说,“懂技术”只是门槛,而非一位优秀产品经理的核心。技术是可以学习的,如今,她已经能够估计程序员编写代码所需的工时,和他们顺畅地沟通。

她承认,对于致力“开疆扩土”的互联网创业公司,数据导向是见效最快的思维方式,但不应唯数据论,忽视科技背后的伦理价值。如今,互联网已经渗透进生活的方方面面,技术的善与恶,直接关系我们的生活。一旦数据和算法偏离了正确价值的取向,被困在系统里的,将是我们每一个人,也包括理科生们。

就像靳洁总结的,“如果说科技是一家公司的发展引擎,那么人文则是一家公司的安全长城”。

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