互联网大厂里的文科生

张旦珺 姚远

技术推动社会发展，但也可能“作恶”。

坐在办公室里的程序员们也许无法意识到，他们编写的算法会给外卖骑手带去肉体与精神的伤害，甚至威胁生命。纯粹以效率为导向的算法决策，往往制造了道德伦理的盲点。

文科的参与，能够推动技术向善吗？南风窗记者采访了数位在互联网大厂工作的文科生，他们从社会学、新闻学、传播学、性別研究等专业，走向互联网产品经理、用户研究、内容运营等岗位，在他们身上，我们观察到一种普遍的疑虑，他们在数据至上的价值观面前疑惑、挣扎，同时没有放弃为自己赋能。

他们的痛苦与担忧，多多少少拯救了我们—数以亿计的互联网产品使用者。

大厂边缘人

下拉、刷新，手机屏幕上又出现了新的内容。

这是算法针对每一位用户的喜好精心计算的结果。

靳洁是一家短视频平台的内容运营，她的任务就是为用户提供他们喜欢的内容，筛选每日热点，让人们更长时间地停留在视频上。

在靳洁入职之前，平台就建立了一套非常先进的大数据聚合算法，可以捕获到站内站外所有的热点议题，整合在一起。算法将选择直观地呈现在她面前，信息几乎不再需要人工去编排、挑选。

靳洁在大学里学习的是新闻学，从本科到研究生，在这个学科上花了足足七年。工作后她发现，对选题策划、议程设置、新闻规范等理论的理解，似乎完全可以被机器取代。

她一度陷入自我怀疑：这份工作真的需要我吗？

张乐乐遭遇的质疑则来自外界。她曾在一所互联网大厂担任用户研究员，擅长以访谈的方式进行定性分析。

尽管在组织架构里存在这样一个岗位，但领导并不重视她的工作价值，甚至问她：为什么要做用户研究呢？让他们来说一说、填一填问卷，到底有什么用？

一切交给数据就行了。用户每次的操作痕迹都被算法抓取，形成了一个庞大的数据库，在后台清晰可见。“那是骗不了人的，那才是最准确的。”那位精通数据建模的领导说。

用户研究在国内互联网企业中处于较为边缘的位置。张乐乐认为，即便在同一家公司，用户研究员更像是一个乙方角色，而产品经理是那个掌握最终话语权的甲方。

互联网产品从构思到落地使用，都需要产品经理负责，尽管优秀的“产品经理”如乔布斯、马云都不是理科生，行业依旧表现出对理工科能力的更多信任—多数项目经理的招聘JD（job description）里，专业一栏都标注着计算机、应用数学或者统计。

文科出身的方萌，是产品经理中的少数者。她觉得，自己之所以能走上这个岗位，主要因为公司当时缺人。

由于缺乏技术背景，方萌经常被领导批评“算数算不明白”，在工作沟通上，也处处碰壁。

一个项目团队里，还有设计师、程序员和测试工程师，产品经理需和他们保持沟通。有时，为了改进细节，她会要求程序员修改算法，但常常惹来对方的不满和怒火。

她有时会从组员那里得到这样的反馈：“张口就来”“用嘴写代码”。一些她认为非常简单的变化，或许需要技术成员推翻所有的底部框架，重新编写。对于技术知识的匮乏，成为方萌推进工作中的巨大阻碍。

程序员也有同感，职场论坛上，“文科产品经理”是他们最热门的吐槽对象之一。

方萌觉得自己和程序员处在两个完全不同的频道，“大家沟通成本很高，你听不懂他在讲什么，你写的产品文档他也看不懂。”程序员也有同感，职场论坛上，“文科产品经理”是他们最热门的吐槽对象之一。

方萌不断训练自己向程序员的思维靠近，但矛盾时有发生。被消耗得筋疲力尽时，她会闪过这样的念头：可能我天生不适合吃这饭碗。

挣扎与赋能

算法和数据是互联网公司的立身之本，但它并不是全部—至少文科生们相信这一点。

即便领导大谈“无用论”，张乐乐依旧坚信用户研究的价值，尤其是定性研究。

用户研究通常分为定量、定性两种方式，前者是以问卷形式为主的数据分析，后者则通过访谈、座谈会与用户进行深度对话，挖掘用户行为的背后原因。定量分析更注重研究者的统计能力，定性研究则依赖抽象的逻辑、思辨与洞察能力，对口专业往往是人类学、心理学、社会学等社会科学。

两者满足了不同的用户调研需求，定量用于描述现象，定性用于分析问题。当格式化的问卷信息无法看到真实用户的心理时，对话会派上用场。

张乐乐观察，在理工科生为主的互联网公司，弥漫着极度依赖数据的直线思维：数据不好意味着用户不喜欢，“但他们不会想，到底为什么不好呢？”

对此，她存有担忧：“数据背后的成因非常复杂，如果我们什么都看数据，那就会导致一个后果，一切数据不好的东西都不存在了。”

靳洁的想法与张乐乐有相似之处。她发现，不同群体在网络上的声量并不平衡，比如，近两年来互联网大厂的加班文化为社会热议，但其实，还有更多底层行业的工作者日夜无休，甚至合法的加班工资和安全的工作环境都无法保障，这些人并没有被看见。

赋予边缘群体表达的权利以及被看见的机会，从而促进社会舆论结构的改善，成为了靳洁的工作信念。

强大的算法也逐渐在她心中祛魅：“我慢慢发现算法和机器也是需要被训练的，需要由人去判断机器推荐出来的内容是合理的吗？是优质的吗？是有价值的吗？机器会再学习你的判断习惯。”

算法并不完美。比如，有时它会出于消除重复的逻辑，舍弃某些重要的热点内容；算法也无法对内容价值进行判断，需要人工审核和把控。

一些视频无疑更受用户喜欢，靳洁举例，美女热舞的短视频，点赞数、评论量总是相当惊人，算法会将其判断为热点推荐给更多人观看。但她并不认为这称得上有价值的热点内容。

但执行决策的程序员往往不得其解。“技术小哥经常问我们，这个为什么不行？运营同事会一致告诉他：就是不行。”靳洁说，“就好像前段时间的山东拉面哥，特别热，但应该特意去炒作他吗？他的生活会变成什么样？这都是对热点信息伦理价值上的判断。”

数据反映人性的弱点。

作为产品经理，方萌对自己的产品并不满意。在研发过程中，团队会对不同版本进行“ab test”，以比较哪种版本更加吸引目标用户，测试的内容可能是交互界面上的几段文字，甚至只是色彩搭配。

“比如，按照正常的審美，红色应该配白色或者黄色，但最终产品呈现是红色配绿色，为什么？审美上来说这很丑，但它的数据效果更好，点击率更高，这是我们选择的决定性因素。”方萌说。

作为一名资深文艺电影爱好者，她自己十分清楚，团队最终呈现的产品视觉，绝对无法称得上“优美”。这家互联网公司，以握有庞大的下沉市场闻名，因此，“常会利用人们贪小便宜的心理，用欺骗性的语言套路用户”。

她没有理由拒绝，因为这是数据测试的结果。

差异与期待

数据背后镶嵌着商业目的。

陆雨菲在硕士阶段的学习方向是性别研究，毕业后，她怀着某种情怀与使命感，以及对教育普惠的价值认同，投身了互联网教育行业，在某家机构负责学科运营工作。

但陆雨菲很快感到了幻灭，“所有人都很忙，但没有人在忙教育这件事”。

比如，学生的阶段性测验，第一次题目难一点，第二次简单一点，反映在数据上，是学习课程后成绩的显著增长，生源留存度的提高。

陆雨菲很快感到了幻灭，“所有人都很忙，但没有人在忙教育这件事”。

置身其中，陆雨菲痛苦不已。她发现，在线教育服务的是资本，而不是教育。所有课程都是标准化的，这在在线教育行业并不是什么秘密。机构老师在正式授课前，会经过三个月左右的培训，期间，他们被要求“磨课”，把上课内容一个字一个字地记下来，对着镜头反复演练。

学生讲义、授课思路，都由平台统一制定，再下发至任课教师。“A老师和B老师讲的都是一模一样的，”陆雨菲说，“在这个系统里，无论你有什么样的想法和个性其实都不重要，只要你为这个公司服务一天，就要按照它的标准运行。”

和她同样怀着教育情怀的教师们，进入线上教育之后，都会被迫在价值追求与标准化体制之间做出取舍。好的教育讲究“言传身教”，一位和陆雨菲在同所机构任教的老师觉得，线上老师只是在教授知识点，无法与学生产生更深刻的连结，更无法陪伴他们成长。

在传统的学校课堂里，好的老师会和学生分享生活感悟，帮助他们形成正向的世界观、人生观与价值观。但在线上课堂里，提升用户留存率才是老师的主要目标，他们更像一个表演者，用可爱的语气、夸张的肢体动作，吸引学生的注意力。

“行业价值”这么形而上的问题，和陆雨菲的工作内容并无直接关联，为此痛苦，无非徒增烦恼。但对此的思考是无法抑制的，陆雨菲以为，这和她的学科出身息息相关。高中时，她是理科生，其他在大学继续选择了理工科的朋友，很少像她一样痛苦，大家的价值取向更加务实、物质，“有问题就去解决”。而人文学科教会她共情与尊重，教会她认识人，理解人，教会她对既定规则的反思和批判。课堂上，老师和学生们探讨消费主义、性别视角、社会结构，告诉他们生活里习以为常的现象，也许并不合理。

一位在互联网公司从事人力资源管理的员工对南风窗记者表示，他在招聘过程中发现，文科生与理科生的思维的确存在某些差异。理科生更偏向“输入—反馈”式的线性思维，而文科生更倾向于接纳问题不会有一个确定和完美的答案。

“常跟代码、数字打交道的人，看很多问题会更直接，因为电脑不会骗你，只要输入的指令是对的，（它）一定会执行你的指令。”这位HR说。

他的观察与复旦大学一项研究结果相符。付宇、桂勇两位社会学学者指出，理工科教育的培养模式呈现出强“目标—手段”效应，文科教育则更加自由散漫。

研究还表明，专业背景对青年的社会心态也存在着影响，理工科专业教育的影响集中体现为保守、建制和政治规避，文科类专业教育的影响则集中体现为自由、浪漫和感性驱动。

她一直保持着如此的思辨性，在细碎的个人工作里，坚持着自己的原则。比如，作为中间协调者，她会主动帮乙方拒绝掉甲方过分的修改要求，比如，她反对领导把实习生当作廉价劳动力的态度，更多地给予实习生体谅，不让他们做无用功。

“能不能透过数据看到本质，抓住用户的底层逻辑，才是一位优秀的产品经理最重要的品质。”方萌说，“懂技术”只是门槛，而非一位优秀产品经理的核心。

谷歌内部一项名为“Project Oxygen”的调查发现，高管之所以能够成功的关键，不是技术水平，而在于沟通聆听、关心他人、激励团队的能力。

张乐乐与方萌对此颇为认同，尽管身处不同的岗位，她们不约而同地认为，在互联网行业，最重要的素养其实是“与用户共情”。

“能不能透过数据看到本质，抓住用户的底层逻辑，才是一位优秀的产品经理最重要的品质。”方萌说，“懂技术”只是门槛，而非一位优秀产品经理的核心。技术是可以学习的，如今，她已经能够估计程序员编写代码所需的工时，和他们顺畅地沟通。

她承认，对于致力“开疆扩土”的互联网创业公司，数据导向是见效最快的思维方式，但不应唯数据论，忽视科技背后的伦理价值。如今，互联网已经渗透进生活的方方面面，技术的善与恶，直接关系我们的生活。一旦数据和算法偏离了正确价值的取向，被困在系统里的，将是我们每一个人，也包括理科生们。

就像靳洁总结的，“如果说科技是一家公司的发展引擎，那么人文则是一家公司的安全长城”。