“年終總結”這玩意，從讀書到工作，興許都是每個人最頭痛的事情，畢竟并不是每個人都有明確的計劃，能夠在年終總結的時候懷抱著自己的努力成果在文字間揮斥方遒。但如果是有人幫自己做年終總結，看著還是挺爽的。業已深入到生活中每一個角落的APP，無論是用于娛樂的網易云音樂，還是用于支付和生活事務的支付寶，日常中收集的數據，韓國云服務器 美國云主機，足夠在年底的時候呈現出一份豐富的年度回顧。

基于干巴巴的數據，不同領域的APP的年度回顧都有一些共同點：用上走心而不失幽默的話語，搭配符合品牌調性的圖片，整合出一份看完之后可以會心一笑，更是可以放到朋友圈上炫耀的報告。這些基于大數據的報告，以幽默的方式反饋了自己過去一年的行為，既是一種總結，也因為這些APP在數量巨大的用戶群體中的共性，有了可供社交的對比價值?？梢哉f，這是大數據用于宣傳的一種成功途徑。

同樣通過這份大數據能做的，還有支付寶暗搓搓地布局自己的信用支付功能。筆者其實是不太相信某些媒體提到的，“點擊支付寶的年度回顧之前沒看到提示開通支付寶相關服務”這個說法，在各種全家桶流氓軟件有形無形的進攻，使得大家在無論是安裝軟件，還是打開一個授權小程序之前，都會格外留心是否會不經意地被耍了流氓。在“年度回顧”這一具備巨大社交意義的誘惑下，先打開這個功能也顯得微不足道了，大不了再試試看怎樣關掉唄。

單憑對大數據的運用，通過年度回顧的模式，APP完成了又一次的宣傳，甚至是完成了某些自家服務的推廣。大數據抓在開發者的手上，無疑能夠進行一系列的用戶分析，對產品的發展有著一定的指導作用。既然如此，我們不妨換個角度一起來探索一下，這些回顧除了讓我們有所共鳴，自發地分享到社交媒體上之外，這些回顧背后的大數據本身，究竟對我們的用戶體驗產生了怎樣的影響。

有意無意被提起的大數據 其實都干過了什么？

無論是支付寶還是音樂軟件的年度回顧，都有一個共同點：收集用戶的使用數據，并對其進行分析，然后給出一些以感性文字修飾的結論，闡述用戶一年里的使用軌跡。例如支付寶年度回顧最后一頁的2018年展望，或者是網易云音樂中某些文段中對于當時聽音樂狀態的形容。

這些結論能夠喚起用戶的情感需求，提升用戶忠誠度，并且完成一些用戶召回行為（例如網易云音樂會提示“最近似乎把這首歌遺忘了”以召回用戶收聽）之余，也是完成了軟件的一次推廣，但這離“大數據對用戶體驗產生了怎樣的影響”，展現得仍然還不夠。要討論這個問題，也許在我們常見的娛樂/服務類軟件中找現象了解，會更加合適一些。

以網易云音樂為代表的網絡音樂平臺，是一個不錯的討論對象。歷經九十年代和新千年后一系列的偶像巨星之后，現在的音樂圈更是有一種繁花盛放迷人眼的感覺。在生活和工作節奏越來越快的情況下，大多數人都會將選擇音樂的權利逐漸交托給音樂軟件。而這些音樂軟件會根據用戶的收聽習慣，在分析過后向用戶推薦相似類型風格的音樂。

這聽起來是一個不錯的想法：借助大數據統計和分析，在不同的使用場景中隨機播放符合當下情緒的，聽過的沒聽過的音樂，活躍當時的氣氛。以管窺豹，大數據能夠對我們的日常決策起建議作用，但這樣的推薦是否真的準確的？通過搜索引擎，我們可以發現既有人對網易云音樂的算法進行分析（具體分析由于篇幅所限，有興趣的朋友可以自行搜索相關文章），也有用戶對這種推薦服務進行使用評價。

從這兩個角度切入分析，都能夠發現這種推薦算法的確能夠有明顯的優點：對于口味比較穩定的朋友，在長年累月的使用之后，推薦的內容肯定會更加精準，產生一種知音人的感覺。但缺點也同樣明顯：如果用戶的興趣比較多樣，那么在早期形成推薦偏好的時候，系統會很容易拿不準口味；而對于興趣單一的用戶，如果偶爾因為一些機會（例如看完電影后對電影OST產生興趣）短時間內頻繁試聽某些音樂，那么接下來的推薦也會被打亂，影響實際使用。基于同樣算法基礎所產生的情況，也出現在諸如口碑、點評、美團等生活服務類軟件中。