算法倾向测试
算法照见的我的偏好
打开YouTube先点开什么，往往能看出你平时会在哪类内容上停留更久。这个测试通过你在推荐流里留下的习惯，把你的算法倾向呈现为六种场景。
是搜一个词就开启信息探索，还是刷一条短视频就熬到深夜？
过滤气泡与推荐流的记忆
理解这个测试的关键，是埃利·帕里泽广泛传播的“过滤气泡”概念。在线服务根据点击、搜索等兴趣信号，为你筛选符合口味的信息，让每个人停留在各自不同的信息空间里。
YouTube也会在首页和推荐区域，优先展示用户可能感兴趣的影片。所以，你的推荐流不只是随机列表，更像你反复留下的兴趣痕迹。
遇见六种算法人格
算法里的知识猎人，从搜索框开始，会连着打开十部相关影片。如果朋友问午餐吃什么，你却开始讲这道菜的历史背景，那你就已经进入“信息制造机”模式了。
算法里的和平主义者，用自然音和猫咪视频来治愈一天。算法里的短视频征服者，追求短而强的连续快感；算法里的美食探险家，看着看着测评，就下单了。
算法里的学习机器，用学习直播和课程填满碎片时间。算法里的声音上瘾者，按心情挑选歌单，为一天中的每个场景配上背景音乐。
当朋友发来一个链接，你是立刻回一个类似的短视频，还是先收藏再说？
让推荐流焕然一新的小实验
测试结果更像近期生活的截图，而不是固定的人格标签。推荐流会随情境快速变化：旅行前美食视频变多，考试周课程视频变多。
- 花点时间清理一下只收藏却从没看过的视频。
- 在推荐流里，主动搜索一个你平时总会略过的主题。
- 睡前用长视频或音乐代替短视频连刷。
- 和朋友比较结果时，别只看标签，问问彼此的睡前习惯。
面对推荐流的疑问
结果和平时感觉不一样，正常吗？
很正常。最近看的内容和当时的情境，都可能影响结果。换个时间再测，推荐流的氛围可能就不一样了。
两种结果都像我，怎么办？
完全可能。你可以同时喜欢知识和音乐，也爱看治愈视频和美食。这次的结果，只是展示了最近推荐流里最明显的那一面。
和朋友怎么比较结果最有趣？
别只分享结果名称，把睡前最后看的视频和一直收藏的链接也拿出来。这些生活细节，往往比算法标签更能说明问题。