不久前，社交APP推送“可能認識的人”被罵上微博熱搜，其實這只是熟人推薦功能呈現出來的一部分。媒體近日測評數款社交APP、購物APP發現，除了可能認識的人，你點讚過的內容、購買過的東西、觀看過的直播等，都可能因平臺推送機制被好友和其他人知道。看到這裏，有沒有冒出一身冷汗？

  熟人推薦並不總是一件壞事。生活中，許多人會向親朋好友詢問，最近有沒有好吃的、好喝的、好玩的推薦，也會主動向他們“種草”。尤其興趣愛好相倣的熟人間的推薦，多數時候比大眾化的推薦更靠譜，不失為相對高效的資訊篩選方式，還能增進彼此的關係，有一定可取之處。

  當熟人推薦不由相熟的兩方中任何一方啟動，而由平臺代勞，雙方的知情同意、適當使用用戶個人資訊就變得格外重要。吐槽公司的帖子被領導看到，看賣生發藥水的直播被同事問是否脫發，購物車裏的貼身衣物等商品被圍觀，因遊戲視頻被自動生成並公開被家長批評……用戶的直播、購物、遊戲等資訊被平臺自作主張推薦給熟人，惹來麻煩甚至導致“社會性死亡”的不在少數。反過來，平臺將他人資訊推薦給自己，“你推送的人我認識，但你猜猜我們為什麼不是好友”的“靈魂之問”點明冒犯之處。

  困擾之所以産生，源于平臺沒有將選擇權交到用戶手中。有人想將現實中的熟人關係延伸到網絡上，多了解熟人動態、溝通感情，也有人想遠離現實，在虛擬世界展現自己平時少有的一面，釋放釋放情緒。面對不同需求，平臺如果遵循用戶個人資訊處理規范、讓用戶自主選擇是否開啟熟人推薦，就能解決很多問題。然而，一些APP通常默認用戶接受熟人推薦服務，有的關閉推薦操作復雜，也有的關閉後依然推送，難免用戶産生被窺探的負面感受。

  熟人推薦機制屬于演算法推薦、個性化推薦范疇，能夠提高用戶黏性和活躍度，運用到購物等領域，還能引導用戶向消費者轉變，直接轉化為經濟收益，平臺有充足的推行動力。此前，未徵得用戶同意情況下，抖音APP推薦大量“可能認識的人”被起訴，卻因手機號碼、社交關係等個人資訊“不具有私密性”，被判侵害個人資訊權益，賠了幾千元錢，卻不構成侵害隱私權行為。微信讀書默認開放讀書記錄，因“原告閱讀的兩本涉案書籍不具有‘不願為他人知曉’的‘私密性’”，也是同樣的結局。的確，如果擅自推薦的資訊很難被判定為“私密性”資訊，即使被判“侵害個人資訊權益”也能賠點錢了事的話，那麼過度收集和利用用戶個人資訊行為就難以杜絕。

  防止演算法越界，監管部門可以發揮更大作用。平臺也該認識到，“既以為人，己愈有；既以與人，己愈多”，長遠的吸引用戶之道是尊重用戶，算計過度只會把路越走越窄。 （維 辰）