互聯網大廠里的文科生

張旦珺 姚遠

技術推動社會發展，但也可能“作惡”。

坐在辦公室里的程序員們也許無法意識到，他們編寫的算法會給外賣騎手帶去肉體與精神的傷害，甚至威脅生命。純粹以效率為導向的算法決策，往往制造了道德倫理的盲點。

文科的參與，能夠推動技術向善嗎？南風窗記者采訪了數位在互聯網大廠工作的文科生，他們從社會學、新聞學、傳播學、性別研究等專業，走向互聯網產品經理、用戶研究、內容運營等崗位，在他們身上，我們觀察到一種普遍的疑慮，他們在數據至上的價值觀面前疑惑、掙扎，同時沒有放棄為自己賦能。

他們的痛苦與擔憂，多多少少拯救了我們—數以億計的互聯網產品使用者。

大廠邊緣人

下拉、刷新，手機屏幕上又出現了新的內容。

這是算法針對每一位用戶的喜好精心計算的結果。

靳潔是一家短視頻平臺的內容運營，她的任務就是為用戶提供他們喜歡的內容，篩選每日熱點，讓人們更長時間地停留在視頻上。

在靳潔入職之前，平臺就建立了一套非常先進的大數據聚合算法，可以捕獲到站內站外所有的熱點議題，整合在一起。算法將選擇直觀地呈現在她面前，信息幾乎不再需要人工去編排、挑選。

靳潔在大學里學習的是新聞學，從本科到研究生，在這個學科上花了足足七年。工作后她發現，對選題策劃、議程設置、新聞規范等理論的理解，似乎完全可以被機器取代。

她一度陷入自我懷疑：這份工作真的需要我嗎？

張樂樂遭遇的質疑則來自外界。她曾在一所互聯網大廠擔任用戶研究員，擅長以訪談的方式進行定性分析。

盡管在組織架構里存在這樣一個崗位，但領導并不重視她的工作價值，甚至問她：為什么要做用戶研究呢？讓他們來說一說、填一填問卷，到底有什么用？

一切交給數據就行了。用戶每次的操作痕跡都被算法抓取，形成了一個龐大的數據庫，在后臺清晰可見。“那是騙不了人的，那才是最準確的。”那位精通數據建模的領導說。

用戶研究在國內互聯網企業中處于較為邊緣的位置。張樂樂認為，即便在同一家公司，用戶研究員更像是一個乙方角色，而產品經理是那個掌握最終話語權的甲方。

互聯網產品從構思到落地使用，都需要產品經理負責，盡管優秀的“產品經理”如喬布斯、馬云都不是理科生，行業依舊表現出對理工科能力的更多信任—多數項目經理的招聘JD（job description）里，專業一欄都標注著計算機、應用數學或者統計。

文科出身的方萌，是產品經理中的少數者。她覺得，自己之所以能走上這個崗位，主要因為公司當時缺人。

由于缺乏技術背景，方萌經常被領導批評“算數算不明白”，在工作溝通上，也處處碰壁。

一個項目團隊里，還有設計師、程序員和測試工程師，產品經理需和他們保持溝通。有時，為了改進細節，她會要求程序員修改算法，但常常惹來對方的不滿和怒火。

她有時會從組員那里得到這樣的反饋：“張口就來”“用嘴寫代碼”。一些她認為非常簡單的變化，或許需要技術成員推翻所有的底部框架，重新編寫。對于技術知識的匱乏，成為方萌推進工作中的巨大阻礙。

程序員也有同感，職場論壇上，“文科產品經理”是他們最熱門的吐槽對象之一。

方萌覺得自己和程序員處在兩個完全不同的頻道，“大家溝通成本很高，你聽不懂他在講什么，你寫的產品文檔他也看不懂。”程序員也有同感，職場論壇上，“文科產品經理”是他們最熱門的吐槽對象之一。

方萌不斷訓練自己向程序員的思維靠近，但矛盾時有發生。被消耗得筋疲力盡時，她會閃過這樣的念頭：可能我天生不適合吃這飯碗。

掙扎與賦能

算法和數據是互聯網公司的立身之本，但它并不是全部—至少文科生們相信這一點。

即便領導大談“無用論”，張樂樂依舊堅信用戶研究的價值，尤其是定性研究。

用戶研究通常分為定量、定性兩種方式，前者是以問卷形式為主的數據分析，后者則通過訪談、座談會與用戶進行深度對話，挖掘用戶行為的背后原因。定量分析更注重研究者的統計能力，定性研究則依賴抽象的邏輯、思辨與洞察能力，對口專業往往是人類學、心理學、社會學等社會科學。

兩者滿足了不同的用戶調研需求，定量用于描述現象，定性用于分析問題。當格式化的問卷信息無法看到真實用戶的心理時，對話會派上用場。

張樂樂觀察，在理工科生為主的互聯網公司，彌漫著極度依賴數據的直線思維：數據不好意味著用戶不喜歡，“但他們不會想，到底為什么不好呢？”

對此，她存有擔憂：“數據背后的成因非常復雜，如果我們什么都看數據，那就會導致一個后果，一切數據不好的東西都不存在了。”

靳潔的想法與張樂樂有相似之處。她發現，不同群體在網絡上的聲量并不平衡，比如，近兩年來互聯網大廠的加班文化為社會熱議，但其實，還有更多底層行業的工作者日夜無休，甚至合法的加班工資和安全的工作環境都無法保障，這些人并沒有被看見。

賦予邊緣群體表達的權利以及被看見的機會，從而促進社會輿論結構的改善，成為了靳潔的工作信念。

強大的算法也逐漸在她心中祛魅：“我慢慢發現算法和機器也是需要被訓練的，需要由人去判斷機器推薦出來的內容是合理的嗎？是優質的嗎？是有價值的嗎？機器會再學習你的判斷習慣。”

算法并不完美。比如，有時它會出于消除重復的邏輯，舍棄某些重要的熱點內容；算法也無法對內容價值進行判斷，需要人工審核和把控。

一些視頻無疑更受用戶喜歡，靳潔舉例，美女熱舞的短視頻，點贊數、評論量總是相當驚人，算法會將其判斷為熱點推薦給更多人觀看。但她并不認為這稱得上有價值的熱點內容。

但執行決策的程序員往往不得其解。“技術小哥經常問我們，這個為什么不行？運營同事會一致告訴他：就是不行。”靳潔說，“就好像前段時間的山東拉面哥，特別熱，但應該特意去炒作他嗎？他的生活會變成什么樣？這都是對熱點信息倫理價值上的判斷。”

數據反映人性的弱點。

作為產品經理，方萌對自己的產品并不滿意。在研發過程中，團隊會對不同版本進行“ab test”，以比較哪種版本更加吸引目標用戶，測試的內容可能是交互界面上的幾段文字，甚至只是色彩搭配。

“比如，按照正常的審美，紅色應該配白色或者黃色，但最終產品呈現是紅色配綠色，為什么？審美上來說這很丑，但它的數據效果更好，點擊率更高，這是我們選擇的決定性因素。”方萌說。

作為一名資深文藝電影愛好者，她自己十分清楚，團隊最終呈現的產品視覺，絕對無法稱得上“優美”。這家互聯網公司，以握有龐大的下沉市場聞名，因此，“常會利用人們貪小便宜的心理，用欺騙性的語言套路用戶”。

她沒有理由拒絕，因為這是數據測試的結果。

差異與期待

數據背后鑲嵌著商業目的。

陸雨菲在碩士階段的學習方向是性別研究，畢業后，她懷著某種情懷與使命感，以及對教育普惠的價值認同，投身了互聯網教育行業，在某家機構負責學科運營工作。

但陸雨菲很快感到了幻滅，“所有人都很忙，但沒有人在忙教育這件事”。

比如，學生的階段性測驗，第一次題目難一點，第二次簡單一點，反映在數據上，是學習課程后成績的顯著增長，生源留存度的提高。

陸雨菲很快感到了幻滅，“所有人都很忙，但沒有人在忙教育這件事”。

置身其中，陸雨菲痛苦不已。她發現，在線教育服務的是資本，而不是教育。所有課程都是標準化的，這在在線教育行業并不是什么秘密。機構老師在正式授課前，會經過三個月左右的培訓，期間，他們被要求“磨課”，把上課內容一個字一個字地記下來，對著鏡頭反復演練。

學生講義、授課思路，都由平臺統一制定，再下發至任課教師。“A老師和B老師講的都是一模一樣的，”陸雨菲說，“在這個系統里，無論你有什么樣的想法和個性其實都不重要，只要你為這個公司服務一天，就要按照它的標準運行。”

和她同樣懷著教育情懷的教師們，進入線上教育之后，都會被迫在價值追求與標準化體制之間做出取舍。好的教育講究“言傳身教”，一位和陸雨菲在同所機構任教的老師覺得，線上老師只是在教授知識點，無法與學生產生更深刻的連結，更無法陪伴他們成長。

在傳統的學校課堂里，好的老師會和學生分享生活感悟，幫助他們形成正向的世界觀、人生觀與價值觀。但在線上課堂里，提升用戶留存率才是老師的主要目標，他們更像一個表演者，用可愛的語氣、夸張的肢體動作，吸引學生的注意力。

“行業價值”這么形而上的問題，和陸雨菲的工作內容并無直接關聯，為此痛苦，無非徒增煩惱。但對此的思考是無法抑制的，陸雨菲以為，這和她的學科出身息息相關。高中時，她是理科生，其他在大學繼續選擇了理工科的朋友，很少像她一樣痛苦，大家的價值取向更加務實、物質，“有問題就去解決”。而人文學科教會她共情與尊重，教會她認識人，理解人，教會她對既定規則的反思和批判。課堂上，老師和學生們探討消費主義、性別視角、社會結構，告訴他們生活里習以為常的現象，也許并不合理。

一位在互聯網公司從事人力資源管理的員工對南風窗記者表示，他在招聘過程中發現，文科生與理科生的思維的確存在某些差異。理科生更偏向“輸入—反饋”式的線性思維，而文科生更傾向于接納問題不會有一個確定和完美的答案。

“常跟代碼、數字打交道的人，看很多問題會更直接，因為電腦不會騙你，只要輸入的指令是對的，（它）一定會執行你的指令。”這位HR說。

他的觀察與復旦大學一項研究結果相符。付宇、桂勇兩位社會學學者指出，理工科教育的培養模式呈現出強“目標—手段”效應，文科教育則更加自由散漫。

研究還表明，專業背景對青年的社會心態也存在著影響，理工科專業教育的影響集中體現為保守、建制和政治規避，文科類專業教育的影響則集中體現為自由、浪漫和感性驅動。

她一直保持著如此的思辨性，在細碎的個人工作里，堅持著自己的原則。比如，作為中間協調者，她會主動幫乙方拒絕掉甲方過分的修改要求，比如，她反對領導把實習生當作廉價勞動力的態度，更多地給予實習生體諒，不讓他們做無用功。

“能不能透過數據看到本質，抓住用戶的底層邏輯，才是一位優秀的產品經理最重要的品質。”方萌說，“懂技術”只是門檻，而非一位優秀產品經理的核心。

谷歌內部一項名為“Project Oxygen”的調查發現，高管之所以能夠成功的關鍵，不是技術水平，而在于溝通聆聽、關心他人、激勵團隊的能力。

張樂樂與方萌對此頗為認同，盡管身處不同的崗位，她們不約而同地認為，在互聯網行業，最重要的素養其實是“與用戶共情”。

“能不能透過數據看到本質，抓住用戶的底層邏輯，才是一位優秀的產品經理最重要的品質。”方萌說，“懂技術”只是門檻，而非一位優秀產品經理的核心。技術是可以學習的，如今，她已經能夠估計程序員編寫代碼所需的工時，和他們順暢地溝通。

她承認，對于致力“開疆擴土”的互聯網創業公司，數據導向是見效最快的思維方式，但不應唯數據論，忽視科技背后的倫理價值。如今，互聯網已經滲透進生活的方方面面，技術的善與惡，直接關系我們的生活。一旦數據和算法偏離了正確價值的取向，被困在系統里的，將是我們每一個人，也包括理科生們。

就像靳潔總結的，“如果說科技是一家公司的發展引擎，那么人文則是一家公司的安全長城”。