年终报告
每年十二月，音乐软件会给每个用户推一份年终报告：你今年听了多少小时，最爱的歌手是谁，最常听的一首放了多少遍，你的"听歌人格"是哪一型。一位三十四岁的用户看完自己的报告，觉得很准，转发到了朋友圈。然后她想起一件事：报告里那五百多首歌，她一首也说不出是自己找到的。她试着回忆过去三年里有没有哪一首歌，是她自己在某个地方偶然听到、回来搜出来加进歌单的。想不出。她再翻自己的歌单，发现三年里新增的一千多首歌，全部来自"为你推荐""每日推荐""相似歌手"。
她的品味很稳定，报告说。她忽然不确定这个"她的"是谁的。
这本书是为这份年终报告写的：当一个系统比你更准地知道你会喜欢什么，并且只给你你会喜欢的，你还有没有品味？如果有，它在哪里发生？
一百年的账：偏好本来就在
经济学处理"人喜欢什么"的方式很干净：不问你心里想什么，只看你选了什么。萨缪尔森一九三八年提出的显示性偏好理论把这件事做成了公理——一个人的偏好由他的选择显示，选择就是偏好的证据，此外不需要别的。这套理论功劳很大，它把无法观测的"喜欢"变成了可以观测的"选了"。
一百年来，整个消费者研究、市场调研、后来的推荐系统，都建在这个假设上：偏好已经在你心里了，点击、购买、停留只是把它显示出来；系统的任务是尽快、尽准地"发现你真正喜欢什么"。推荐算法的目标函数——点击率、完播率、留存——每一个都是"发现得准不准"的度量。
社会学对这个假设有过一次根本的挑战。布迪厄一九七九年的《区分》用法国的大规模调查证明：品味不是个人心里长出来的，是社会位置的外化——你喜欢什么，几乎可以由你父亲的职业和你受的教育预测。品味是被安排的，不是被发现的。本书完全接受这个判断，但要指出：它讲的是品味从哪来，讲的是阶级；本书要问的是，在推荐系统把"安排"做到个人级别之后，品味还能不能在推荐之外发生。这是布迪厄没有遇到的问题，因为他的时代没有一个系统能为每个人单独安排。
那一层已经被占了
先看能核的现象，不给未核的数字。
推荐系统研究里有一条持续了十几年的线，研究一件事：当系统按用户的历史行为推荐、用户按推荐消费、系统再按这些消费更新推荐，长期会发生什么。结论方向一致：消费趋同，个人的消费范围收窄，而且越准的系统收得越快——因为它每一次都把你推向你已经在的地方。这不是系统的缺陷，是它的目标函数的必然：一个以"你会不会点"为目标的系统，最优策略就是永远给你你已经会点的东西。
那位用户的年终报告就是这条线的个人版：报告很准，正因为准，三年里没有一首意外的歌。系统发现得越准，你越没有品味——不是因为它猜错了，是因为它猜对了，而猜对的那个"你"，是它三年来一点一点造出来的。
为什么是现在
消费不是第一次遇到推荐。唱片店店员、报纸乐评、朋友的推荐，每一种都在告诉你该听什么，品味每一次都被影响，然后稳定下来。这一次为什么不一样？
第一，推荐不再稀缺，也不再需要你在场。从前一次推荐是一个人对另一个人的动作，有限、有偏、可拒绝；现在推荐以每秒数百条的速度生成，无所不在，且比任何一位店员更准。围绕"谁来告诉我该听什么"的一切——乐评人、榜单、口碑——都失去了定价对象。
第二，价值结算的地方挪了。从前品味在"你选了什么"这一格结算，别人从你的选择认识你；现在这一格是系统替你填的，"你的"选择显示的是推荐，不是偏好。年终报告把这件事说得很清楚：它报告的是系统对你的成功，署的是你的名。
第三，工具从条件变成了变量。唱片店是条件，所有人面对同一排货架，比的是人；推荐系统是变量，每个人面对的货架都不一样，且每天在变。当货架本身成了消费里最不稳定的一项，"她选了这个"就不再能说明她是谁。
三条叠在一起：不是推荐更强了，是它把"发现你喜欢什么"整个从你手里拿走了——而且做得比你自己好——而我们还在把系统的成功叫作你的品味。
死的是什么，没死的是什么
死的不是喜欢，不是审美，是一个位置："这是我自己发现的"这个位置。
它的死不是意外。系统推那一千首歌的时候，它做的不是从她心里把偏好取出来——那个偏好在她心里并不存在，三年前她没听过这些歌手。系统是当场造的：从几千万人的行为里找出与她相似的人，把他们听的推给她，她听了，就成了"喜欢"。这件事暴露了一个事实：偏好从来不是本来就在的，它一直是在接触、尝试、重复里被造出来的。心理学早就实测过：仅仅是反复暴露，就足以让人喜欢上原本无感的东西。唱片店店员当年也是这么造她的品味的，只是造得慢，而且她可以走开。系统让她看清了自己的品味一直是怎么来的：不是发现，是被安排的接触。
那么没死的是什么？是系统没做、也做不了的那一件：为一样东西付出时间之后才有的资格。一首歌被推给你，你听了，这不叫品味；你为一首没人推给你的歌绕了路——在一家小店里听到，回去找了半小时，找到之后连听三遍，第四遍觉得不好听，第七遍又觉得好——这才是品味发生的地方。它需要三样东西：你付出了系统没要求你付的时间，你被冒犯过（第四遍），你改过主意（第七遍）。系统的目标函数里没有这三样，它只有"你会不会点"。
最强的反方
本书必须正面回答一个反方，它就是那条公理本身。
显示性偏好说：你选了，就是你喜欢；不存在一个躲在选择背后的"真正的偏好"。按这个说法，那位用户的品味就是她的年终报告，没有什么"被造出来"的问题——她每一次都自己点的，谁也没逼她。
这个反方对本书的一半是对的：本书不主张有一个"真实的自我"躲在推荐背后等着被解放，那是另一种发现论。它错在另一半：在推荐之后的选择，显示的是推荐，不是偏好。当货架上只有系统挑好的十件，你从中选一件，这个选择显示的是货架，不是你。本书的赌注在这里：如果一个人在推荐前后的选择模式没有差别——推荐只是把他本来就会选的东西提前放到了他面前——本书作废。
往上走的四级台阶
本书把一个人和他的消费的关系分成四层。
第零层：挑东西。从货架上选。这一层已经被系统占了，占得比你自己准。谁把自己的品味放在这一层，谁的品味就是系统的年终报告。
第一层：调推荐。点"不感兴趣"，调偏好设置。这一层眼看着在死：你调的每一下都是新的训练数据，系统按你的调整继续给你你会点的，你只是在同一个笼子里换了个角落。
第二层：判断自己为什么为一样东西付时间。为什么绕路去那家小店？为什么找了半小时？为什么第四遍不好听还听了第七遍？这一层的活是粗粒度的：不再管每一首歌选不选，管的是哪些接触是自己付出时间换来的、哪些是被安排的。系统给推荐、给相似、给"你可能还喜欢"，但"这个我要绕路"由人定——不是系统能力不够，是它不在这个位置上：它不需要为你绕路浪费的那半小时负责。
第三层：把拒绝与改向的账记在自己名下。这一层的人不再回答"我喜欢什么"，而是回答"过去一年我为哪些东西付出了系统没要求的时间，其中哪些我后来讨厌了，哪些我改了主意，这份账是我的"。这是消费者能站的最高一层，也是系统绝对到不了的一层，因为它需要一个会为绕路后悔、会被冒犯、会改主意的人。
在第二、三层上，系统是必要的：没有它把第零层穷尽，第二层不存在——正因为一切你会点的都被推到了面前，"你为什么绕路"才成为一个问题。人也是必要的：没有人绕路，货架上永远只有系统挑好的十件。两者各自都不够。本书把人与系统在第二、三层上的搭配叫作人机协同的探索单元——在第零层系统是对手，到第二层它是这个单元不可拆的一半：正是它把该推的都推完了，你才看得见哪些是它推不到的。
回到那位用户。她后来做的事是这样的：她没有卸载软件，她给自己立了一条规矩——每个月，歌单里必须有五首歌，来源可以追到软件之外：朋友当面放的、小店里听到的、电影片尾的、街上路过的。她把来源记在每首歌的备注里。第一年，五十七首里有十九首她后来删了，觉得难听；有七首她删了又加回来。年终报告照常来了，很准，仍然是那五百首。但她有另一份账，五十七首，署的名是她自己的。第二层和第三层，就是这么走的。
一把尺：一年里有几成是你自己找的
主张说完了，得给一把尺。
本书提出的尺叫平台外发现率：一个人一年里主动选择、且来源可以追溯到推荐系统之外的东西，占他全部新增选择的比例。它是推荐系统评价里"多样性""意外发现率"的用户版，区别在于本书不在系统内部量多样性——系统内部的"意外"也是系统造的——只计来源可追到平台之外的。辅助的量是：这些平台外的选择里，后来被删掉的比例，与删掉又加回的比例。取值材料是用户自己的消费记录与来源备注，一次取值一年。
有了尺，就能写下这本书什么时候算错。如果在一个可以取值的样本里，平台外发现率高的人群，一年后对自己消费的满意度并不高于低的人群，那么本书第三卷作废。
还有一个更硬的检验，本书没做，但把设计写出来了：一年的选择记录，三个组各自积累——第一组只用系统推荐，第二组不用任何推荐，第三组是探索单元、系统照推但拒绝键与方向键和推荐一样显眼——比较一年后的满意度与消费范围。本书的主张成立，当且仅当前两组都不如第三组。至今无人做过，本书作者也不例外。所有的尺都是设计，没有一把量过。
举一个数法。两位用户，同一软件。甲一年新增歌曲一千零四十首，来源备注里可追到平台外的五十七首，率记百分之五点五；五十七首里删掉十九首，删掉又加回七首。乙一年新增九百八十首，可追到平台外的零首，率记零；年终报告"准确度"两人相近。本书要问的是：把一批用户排开，平台外发现率与一年后自评的"这份歌单是我的"是不是一起动。这个问题此前没有人这样问过，因为此前"你自己找到的"从来没有被要求追溯来源。
这把尺会怎样被做假
平台外发现率一旦成了产品指标，平台会做什么，不难预见：伪造偶然——在推荐流里插一首"随机"的歌，标成"意外发现"；和线下店、朋友圈合作，把推荐做成看起来像你自己碰到的。本书事先写了升级条款：只计来源可追到非平台渠道的选择——朋友、书店、街上、实体；若线下渠道本身也被平台中介了，这把尺失去基准，尺子那一节须重写。
一本主张"品味是自己付出时间换来的"的书，若自己立的尺被平台用一首"随机推荐"填上了，它就在自己身上重演了它要批评的事。
本书不做什么
本书不讲阶级与品味，布迪厄已经讲完。本书不讲创业者怎样造出需要：本丛书另有一本，从做东西的人那一侧看，本书从买东西的人这一侧看，同一件事的两面，各用各的尺。本书不讲隐私：那本管"推断你是什么"，本书管"推断你喜欢什么"，同源不同尺。本书与《时间》分工：那本管等多久，本书管选什么。本书更不讲推荐算法本身，它只需要一个不再需要论证的事实：越准越窄。
各卷概览
第一卷 列一张表：显示性偏好、点击率、完播率、年终报告——消费研究里历代被当作"发现你喜欢什么"的东西，逐条写明它发现的东西是怎样被当场造出来过一次。
第二卷 是实证：推荐收敛的那条研究线，单纯暴露效应的实验，布迪厄的调查，年终报告的样本。
第三卷 写四级台阶与探索单元：付出时间、被冒犯、改主意三段，机器供什么、人供什么。
第四卷 写制度：推荐系统按可探索设计——拒绝键与方向键和推荐一样显眼，允许走错、走远、改主意；消费教育教人为一样东西付出时间；附听、看、买三类平台的改造方案。
第五卷 写尺与判据：平台外发现率的取法、三组对照的设计、作废条件。
第六卷 写这本书自己的死法。
给读者的话
这本书写给三种人。第一种是那位转发了年终报告的用户，她需要知道报告很准这件事不是她的品味的证明，是它的讣告——而那五十七首才是。第二种是做推荐系统的人，他们手里握着目标函数，第四卷为他们而写：把拒绝做得和推荐一样容易，不会降低留存，只会改变留存的是谁。第三种是家长和老师，他们需要知道一个从小只接触"为你推荐"的孩子，在第零层被安排得很好，而第二层是空的。
作者对本书的态度写在第五卷：它可能是错的，错的条件已经写明。若有一天有人拿着一批用户的消费记录告诉我，平台外发现率与满意度无关，那一天这本书就算做完了它的事——它被一份可追溯的账推翻了，而那正是它主张品味该有的样子。