大家有没有发现，最近一年来全网热议的大新闻，几乎都带着一个共同标签—— 反转。就像近段时间火出圈的 “无脑短剧”一样，每一次反转，都精准地踩住用户的“爽点”，刷起来根本停不下来。
前几天还全网力挺当事人A、痛批当事人B，舆论一边倒，大家喊打喊杀。没过几天就剧情翻转，曾经的支持者变成了被指责的对象，曾经的批判者又成了同情的焦点。网友们的情绪被来回拉扯，像坐过山车一样刺激
事实上，在这场来回拉扯的舆论漩涡里，当事人A和当事人B双双遍体鳞伤，跟着站队、争吵的网友们也都疲惫不堪，他们既是情绪被裹挟的受害者，也曾是言语伤人的施暴者。
而这一切的背后，有一个隐形的赢家始终稳坐钓鱼台，它就是自媒体平台。毫不夸张地说，在整个舆论风暴中，自媒体平台都赢麻了。
作为一个互联网行业的从业者，我太清楚平台的这点“猫腻”了，我今天就给大家分析一下，自媒体平台是如何操弄数据，收割网民情绪的。
2016年我刚做自媒体的时候，我的心态极其荒诞。那时的我每天都盼着评论区有人骂我，最好是网友们能在评论区互相对骂。
之所以这样做不为别的，只因那时的平台推荐逻辑太过简单、太过粗暴。点击率、互动率越高，文章的推荐量就越疯狂。评论多、争吵多，意味着账号能获得更多流量倾斜。我能写出这样的“爆文”，自然就能赚到更多的钱。
在这样的背景下，标题党、虚假内容、引战话术便开始滋生。一件稀松平常的事被夸大成“震惊全网”，一段普通观点被刻意树立对立面，只为挑动不同立场的人在评论区对峙。
这种内容生态显然是扭曲的，后来平台确实尝试改进算法，加入阅读完成率、转粉率、阅读时长等指标，甚至对震惊、出大事了等词汇直接限流，内容生态才稍微有所好转。
但算法总有漏洞，而逐利的团队永远在研究漏洞。
后来，平台在机器推荐中，又植入了人工审核，当机器推荐到一定量级后，人工要重新进行核优。
可即便如此，引战内容也从未真正消失。
在这个过程中，不受平台控制、对平台有伤害的引战内容确实是消失了。但是，平台可以控制的、对平台有利引战内容却依旧还在。平台会故意给某些引战内容推流，从而引爆用户情绪。
他们为什么要这样做？因为此时的平台要搞商业化了，在商业化的过程中，用户的停留时长是核心指标。
短视频要“短”，停留时长要 “长”，这对看似矛盾的需求，被平台用最粗暴的方式破解了：制造成瘾性。而让用户成瘾的最佳燃料，就是情绪。
引战、激辩、引爆舆论，当人们陷入愤怒、焦虑、亢奋等极端情绪时，手指会不由自主地刷新、评论、转发，停留时长自然水涨船高。情绪越极端，停留越持久，平台的商业化数据就越好看。
这两年互联网戾气明显加重，很大程度上就源于此。平台为了拉高停留时长，正有意无意地引导甚至制造舆论对立，让网友在情绪的漩涡里“嗨起来”，像被投喂了精神鸦片，在虚拟世界里循环往复。
大家可别轻信“兴趣推荐、自主选择”的说法。平台是规则的制定者，作者发什么内容，他们都能通过推荐机制控制；用户看什么内容，他们也能通过算法精准推送。
你发理性分析的内容，流量可能寥寥无几；但你发布引战言论，推荐量却能瞬间暴涨。用户刷到的永远都是最能点燃情绪的内容，而非最理性的分析。毕竟，只有情绪被点燃，你才会不停地刷下去。
如果平台真的推崇理性，给深度分析内容流量倾斜，让用户看到多元视角，那网络事件或许就不会频繁反转。
但如果他们这么做，流量大盘会减少，停留时长会下降，他们的商业化之路，也就难走得多。
就拿前段时间的娃哈哈和农夫山泉事件来说，钟睒睒一直在呼吁某平台给他道歉，下架诋毁他的内容，但是你看有人理他吗？
他们不仅不理，而且故意往高了推，只要有人发布把农夫山泉倒掉的视频，他们就疯狂给流量，当你点赞正起劲时，他们转头给你推娃哈哈的带货直播间。
更值得人们深思的问题的是：平台既能让关乎民生的话题一夜之间全网消失，也能让不理智的内容疯狂传播。所谓的“全民关注”，不过是平台推什么，大家就被迫看什么；哪天不推了，热度自然消散。互联网不是没有记忆，只是记忆被平台的推荐按钮选择性隐藏了。
他们不断地制造热点，每月总要捧出几个“超级大事”；没事时就推明星入驻，有事时就聚焦争议，永远有新的情绪爆点等着网友们来“消费”。
这几天难道没有明星热搜了？不是大家不关心了，只是当下的热点更能牵动情绪罢了。过段时间热度下去了，你看他推不推明星热搜。
在这样的循环里，人们的情绪是越来越极端，公共理性也一点点被侵蚀。
有人在网络上义正言辞、重拳出击，在现实中却对身边人充满猜忌；有人遇到芝麻大的事就掏出手机拍摄，仿佛只有把矛盾甩到互联网上，才能找到正义。
现实问题被转移到虚拟战场，可无论网友争得多凶，当事人闹得多惨，平台的流量数据永远在增长。
说到底，这就是一场被精心设计的流量游戏。网友在情绪里消耗自己，当事人在舆论中遍体鳞伤，而躲在规则背后的平台，正笑着收割每一份被煽动的情绪。
谁是输家？是每一个被情绪裹挟的你我，是每一个沦为流量祭品的当事人。
谁是赢家？答案早已写在算法的代码里，藏在不断跳动的停留时长数据中。
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