打开社交App，滑动几下就能看到‘附近的人’，系统还会贴心地给你推荐几个‘可能认识’的陌生人。看起来方便又智能，但你有没有想过，为什么有些人总能出现在别人的推荐列表里，而你却几乎从没被推荐过？这背后的算法，真的公平吗？
推荐机制：不只是距离那么简单
很多人以为‘附近人’就是按地理位置排序，谁离得近就推谁。其实没这么简单。现在的推荐系统会综合很多因素，比如你的活跃度、资料完整度、互动频率，甚至是你过去点击了哪些人、跳过了哪些人。
举个例子，小李每天发动态、点赞别人、频繁上线，系统就会认为他是个‘高价值用户’，更愿意把他推给别人。而小王注册完就没怎么用过，头像空白，资料只填了性别，那他的曝光率自然低得多。这不是地理问题，是行为数据在说话。
算法偏见：隐形的筛选墙
更值得注意的是，算法本身可能带有偏见。它学习的是大多数人的行为模式。如果多数人更倾向于给颜值高、有车有房的人点赞，系统就会认为‘这类人更受欢迎’，于是不断强化这种推荐，形成循环。
结果就是，一部分人越推越多，另一部分人越来越难被看见。这就像你在酒吧门口排队，保安只让穿名牌的人进去，其他人连门都摸不着——只不过这次，保安是代码写的。
你能做什么？别完全交给算法
虽然我们改不了平台的算法，但可以调整自己的使用方式。比如，完善个人资料、定期更新状态、主动发起互动，这些都能提升你在系统里的‘权重’。
有些App还允许你手动设置推荐偏好，比如年龄范围、兴趣标签，甚至可以选择‘让我被更多人看到’的开关。别嫌麻烦，这些细节往往决定了你是被推荐的一方，还是永远在刷别人。
<!-- 示例：模拟推荐权重计算（简化版） -->
function calculateRecommendScore(user) {
let score = 0;
score += user.isProfileComplete ? 30 : 0;
score += user.lastActive < 24 ? 25 : 0;
score += user.photoCount > 0 ? 15 : 0;
score += user.likesReceived / 10;
return score;
}你看，这个简单的评分逻辑就已经能把用户分出三六九等。真实系统的复杂度远超于此，但原理类似：你的一举一动，都在被量化打分。
公平吗？取决于你怎么看
从技术角度看，算法对所有人执行同一套规则，算是‘程序正义’。但从结果看，它放大了现实中的差异，让资源向少数人集中，这又显得不太公平。
更重要的是，没人告诉你具体规则是什么。你不知道自己哪项得分低，也不知道该怎么改进。这种‘黑箱操作’，才是最让人不安的地方。
下次当你滑着屏幕， wondering why no one sees you back，也许该想的不是‘我是不是不够好’，而是‘这个系统，真的给我机会了吗？’