一开始我还不服，后来我对91官网的偏见，其实是被片单规划放大出来的（不服你来试）

一开始我还不服，后来我对91官网的偏见，其实是被片单规划放大出来的（不服你来试）

我原本对91官网抱着偏见，觉得那类站点内容单一、推荐套路老套，甚至标签会把人往某个方向推得很死。后来自己做了个小实验，才发现，问题并非完全出在内容本身，而是在片单（播放清单）和推荐机制如何“组织”这些内容——它们放大了我的初始印象，让偏见看起来像事实。不信？不服你来试。

我先讲结论：当内容被结构化为片单、排行榜、推荐流时，用户看到的不是一个客观的内容海洋，而是被框架化的“故事”——这个故事会放大用户已有的偏好或偏见。片单的排序、标签的粒度、是否显示更多样的入口，这些看似小的设计决定了你最终会怎么评价一个平台。

我的小实验是这样做的（任何人都能复现）：

• 随机抽取若干页面，不看标题，只看标签/分类，然后按不同顺序浏览相同内容的缩略图与简介，记录第一印象。
• 对比“按热度排序”和“按更新时间排序”两个片单，观察内容重复度与新鲜感的差别。
• 把站内推荐关闭或忽略，直接用站内搜索检索中性关键词，看看结果是否更分散。 结果显示：当片单强调“热门”“猜你喜欢”时，相同池子的内容会被不断重排、重复推送，某些类型被放大，边缘的、风格不同的内容则被埋没。久而久之，用户会以为“这个站就是这样”的偏见被强化。

为什么会这样？归结成三点：

• 选择偏差：片单往往基于点击率、观看时长来推荐，结果把高频内容向更多人展示，低频但有价值的内容被压制。
• 展示偏差：界面会把某些标签、图像或标题优先展示，人眼被放大过的视觉信号引导判断，而不是内容多样性。
• 回音室效应：推荐算法根据历史偏好推相似内容，形成自我强化的循环，让初始偏好不断被确认。

给既想客观评判平台，又想纠正自己偏见的你，推荐几个可复现的自测步骤（不涉具体内容、只测结构性影响）：

• A/B 浏览法：在两个浏览会话中分别使用“推荐”与“无推荐”模式，写下各自的三点印象，比较差异。
• 多入口检验：通过标签、搜索、分类、排行榜等多种入口检索同一主题，看看结果是否一致或存在覆盖盲区。
• 时间切片观察：挑选同一分类在不同时间点的片单，观察是否只是少数内容被重复推上来。
• 随机抽样：不看标题，随机打开若干条内容，判断质量与多样性，再回看片单，评估片单代表性。

如果你是站点运营者，想要避免放大用户偏见，这里有几条可落地的建议：

• 提升多样性指标：在推荐逻辑中加入“流派多样性”“新旧比例”等权重，而不是单纯追求点击。
• 提供透明入口：明确显示“展示依据”，让用户知道为什么会看到这些片单，以及如何切换筛选。
• 支持用户探索：加入“随即播放”“多维筛选”“仅显示未看过”等功能，打破单一路径。
• 定期审视标签体系：避免标签过细或过宽造成的误导，保持标签对内容的准确描述。

结尾给你一个简单的挑战：找个时间，打开你常用的内容平台（不限是哪一个），用上面那套A/B浏览法做一次比较。把你的三点印象发给我，或者在评论区分享你的发现。很多时候，我们对一个平台的“偏见”并不是因为内容真的差，而是因为片单把我们带进了别人的故事里。试一试，你可能会看到不一样的全貌。