科技公司如何利用数据让用户习惯成瘾?

注:大数据和云计算是现在互联网领域相当热门的领域,互联网公司都期望用大数据来产生更多的作用,国外有一家移动游戏公司就已经通过玩家手机中的数据信号,计算,更准确的了解玩家来使自己公司的产品最大化使用.利用数据引导用户,对于科技公司当然是十分有益的,但是用户却在不知不觉中成瘾.

本文来自 MIT Technology Review,作者Nanette Byrnes.虎嗅网编译,由百略网略作编辑.题图来自电影《云图》(Cloud Atlas).

GSN Games 是一家移动游戏公司,开发扑克和宾果 (bingo) 一类的游戏产品.这家公司每天能够从玩家正在使用的手机和平板电脑中搜集数十亿数字信号——一切信息应有尽有,玩家的游戏时间、游戏类型,甚至是他们面对游戏失败的反应.如果两个用户在同型号的手机上下载了同样一款游戏,仅仅在五分钟之内,他们各自所玩的游戏就会开始变得不同——每个游戏都会自己调整,以适应玩家的风格.

但是 GSN 不仅追踪用户的参数设置并随之调整相应的服务,这一点是许多互联网公司都会做的.为了吸引玩家投入更多时间、尝试更多游戏,GSN 使用从玩家手机中搜集的数据信号,对玩家感到疲劳的情况做监控.主要通过计算玩家触控屏幕时的频率、强度和速度,这家公司能够更准确地预测玩家何时可能会失去兴趣——并在这之前适时推荐另一款游戏.

所有的游戏都是免费的,但是 GSN 通过展示广告并向玩家出售虚拟物品赚钱,也就是说游戏公司能够引诱玩家投入越长的时间,它们就能赚越多的钱.GSN 的 CEO 对笔者表示,这种做法能够让公司的营收和利润快速增长.与其他技术手段结合,使用数据设计有效的诱导措施,是这家公司成功的关键.

从赌场和烟草公司开始的商业模式

早在 1990 年代初,斯坦福研究员福格 (B.J. Fogg) 就提出了“诱导计算”(persuasive computing,之后概念范围扩大为“诱导技术”)这样一种思想:计算机、移动电话、网站和其他技术能够用来设计出改变人们行为方式的工具.但是今天许多科技公司又将其向前发展了一步:使用技术评估用户行为,并针对用户行为设计新产品,不仅只是诱导,而是要制造一种新的行为习惯.

如果说习惯形成(habit formation)这种商业模式曾经在很大程度上仅限于赌场和烟草公司的话,当今的科技发展使其变成了更多领域公司的选择.心理学和行为经济学领域研究人们为何做出某种选择,配合数字技术、社交媒体和智能手机这些手段,使得网站、app 应用以及其他各种各样的产品能够实现复杂的诱导技术.

有了这些新技术工具的帮助,那些曾经只是硬件制造商 (比如 Jawbone) 或是服务提供商 (比如 Expedia) 的公司现在可以扮演“诱导者”的角色,通过实现用户决策的心理学理论,改变用户的习惯.

当 Expedia 试图设计一个能够刺激用户每天都访问的网站时,Jawbone 已经在其腕带以及其他产品中内置了相关功能,首席执行官凯尔文 (Kelvin Kwong) 概括地称之为“利用我们对大脑工作方式的最佳研究成果,促使你采取行动”,凯尔文表示这项功能很奏效.比如他们会告诉用户,佩戴 Jawbone 腕带会帮助每个用户平均每晚多获得额外 23 分钟睡眠,运动量增加了 27%.

成瘾行为,直到你死

诱导用户形成一种新的习惯已经成了科技公司们最痴迷的一件事情.互联网时代的商业竞争,就在几次鼠标点击的转瞬之间,这就要求企业设计出能够导致出成瘾行为(compulsive behavior)的产品或服务:从本质上来讲,就是让用户上勾,不断刺激大脑的奖励中枢(reward center)分泌多巴胺(dopamine),这样用户就会保持使用这项产品或服务.

移动互联网的兴起也加剧了这种局面.小屏幕让用户的注意力只放在有限的几个关键 app 应用上面.那些被使用最多的,都是用户在喝咖啡、等公交或者排队时,自发冲动下打开的 app 应用.

很长时间以来,设计习惯形成 (habit-forming) 产品的方法论都没有统一:研发,投放,成功大规模流行或者逐渐消失至失败.最近几年,产品团队的策略则变得更加有针对性.来自行为科学领域的理论原则在软件设计中扮演了越发重要的角色.

图片:习惯形成的“上勾”模式

“上勾”就是这种方法论之一,由硅谷创业者 Nir Eyal 提出.这是一套简单的步骤,但是在大量的网络产品服务中都可以见到,心理学和神经科学领域的相关理论研究也支持这一方法.“上勾”其实就是 Facebook、Google、Instagram、Pinterest、SnapChat、Twitter 以及其他所有标志性消费互联网产品背后的“魔法”.这种方法让用户进入一个不断重复的循环,将试探性的行动变成无法抗拒的冲动.

“上勾”从一个触发器 (trigger) 开始,刺激用户进入一个四步骤的无限循环.我们用 Facebook 的提醒为例,假设你在 Facebook 上被好友标注,会收到 Facebook 的电邮提醒.这就是一个触发器,促使你采取行动 (action) ——比如,登陆 Facebook.接着会有“奖励”(reward):浏览被标注的图片,阅读其他人的评论.同时你还投入 (investment) 了个人的资源,比如留下评论.

“上勾”在用户的脑部基底神经节 (basal ganglia) 置入了一种行为模式.神经科学理论显示,基底神经节是大脑记忆自发行为(automatic behaviors)的区域,会持续人的一生,直至死亡.

利益均沾,监管缺位

以数据为中心的诱导模式,不仅在新科技创业领域产生影响,在传统行业也得到了发挥,从政治咨询到广告机构均是如此.在政治领域,数据咨询机构模拟投票、发动选民并进行诱导的模式不断增加,就像奥巴马团队在 2008 年曾经做到的那样.

在广告领域,一个典型的例子是如今一些广告公司会使用游戏理论和预测模型,配合人工智能技术,判断最佳的广告结果:结合用户浏览某一特定网页,以及这个网站搜集的账户数据 (同一 IP 地址下的浏览历史、广告展示、购买纪录) ,还有某一类型的网站适合怎样的风格的广告等等.以位于加州的广告公司 Rocket Fuel 为例,该公司为广告客户带来的营收是后者广告投放的两到八倍,去年 Rocket Fuel 的营收超过了四亿美元.

考虑到数据追踪技术能够搜集出有关消费者(也就是我们每个人)的信息深度,以及大公司诱导我们消费行为的日益复杂的手段,这种手段合适的界限在哪里?针对公司投放广告的行为,已经有了法律界定.但是政府自身对公民的行为诱导却急需政策方面的推进.

一个务实的解决思路,应该是责成产品设计者遵从一切透明、信息披露的原则,在用户认可的前提下实施诱导技术,这才是最佳的情况.

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