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原帖来自一位多年不常用 Facebook 的作者，发现其 60 多岁母亲的首页仍然充满朋友旅行照和温暖评论，而自己则在久未登录后看到大量性化短视频与 AI 生成的“流量内容”。讨论围绕算法如何被设定为最大化参与度/广告收益（带来成瘾、极化与弱势人群伤害）、技术层面的冷启动问题（推荐系统在缺乏行为信号时的默认策略）以及可供普通用户采取的应对措施（Friends 过滤页、屏蔽、插件）。同时评论扩展到政策层面，提到 Section 230（美国平台责任豁免）与 XCheck（Facebook 内部 VIP 白名单）等争议议题，并指出在发展中国家 Facebook 仍是主要信息与商业通道。
有人举出作者母亲（60多岁、国际空乘）的例子：其首页以朋友旅行照、城市活动群组和真诚评论为主，呈现出产品最初的社交价值。多条回复补充类似情形：年长用户、活跃兴趣群或长期发布内容的创作者，能收到稳定的真实互动并把 Facebook 当成协调实务（比如旅行或地方活动）的工具。评论里还强调 Groups 与 Marketplace 的现实功能，比如地区买卖、航海/露营群组或专门游戏社群，这些场景产生长期价值而非短期流量。总结性观点是：当用户有活跃、可交互的社交图谱并主动参与，算法会放大这些正反馈，体验明显优于冷启动或被动用户。
许多评论把糟糕体验归因于“冷启动”或长期不活跃：作者多年未登录，平台缺少个性化信号，于是用通用的高参与度内容（thirst traps、rage bait、AI slop）填充首页。多人指出类似现象可在未登录状态或新账号上复现，YouTube/Instagram 的未登录推荐也会出现相同问题。技术上这是推荐系统的冷启动与稀疏信号问题，但在产品层面反映为平台默认策略把体验风险外包给用户。结论是：缺乏历史互动的账号更容易被“流量喂屎”，这是可复现的设计失衡而非单一偶发事件。
大量评论批评平台把“最大化参与度”作为首要目标，导致算法系统性放大愤怒、分裂与容易上瘾的低质量内容。有人把算法危害比作铅汽油或香烟，强调对孤独者、青少年等脆弱人群的长期心理与社会伤害。评论还指出：算法并非为用户幸福优化，而是为平台留存与广告收入服务，这会使激进化、情绪操控和定向影响活动更有效率。多位评论者因此呼吁监管、文化抵制或把责任收回，担忧这种产品设计在民主与公共话语层面造成实质性风险。
许多用户报告一种性别差异：一旦平台判断为男性，Reels/搜索页就会大量推送 'thirst trap' 或成人化短视频；女性账户的体验通常不同。评论给出操作性细节：尝试点“不感兴趣”或短期点赞非色情内容只能暂时调整推荐，移动端尤其容易出现回归；搜索页和短视频入口是传播这类内容的主要载体。还有人指出不少内容为 AI 生成或由引流商业账号批量制造、配合 OnlyFans 等变现路径，造成隐私和未成年人保护上的严重问题。总体上短视频机制被视为加速性化垃圾与流量变现的核心通道之一。
多条回复强调 Facebook 对很多实际场景仍是关键基础设施：Groups 承载兴趣社群、地方问答和活动协调，Marketplace 已成为本地二手/分类信息的主流场所。具体例子包括：航海社区用群组共享补给与停泊信息、本地买卖替代 Craigslist，以及爱好者在专门群组长期交流游戏/园艺/技修经验。评论还指出在菲律宾、非洲等地区 Facebook 等同于互联网入口，社群与商业高度依赖平台，因此即使首页糟糕，Groups/Marketplace 仍是用户难以完全放弃的原因。
许多评论列出对抗糟糕推荐流的实操方法：使用 "Feeds -> Friends" 仅看好友流、卸载移动应用、屏蔽/取消关注、安装插件（FBPurity、Social Fixer）或有意识地训练算法的交互信号。实证显示这些方法在个体层面有效：持续屏蔽、刻意点赞特定内容或用浏览器插件能大幅改善体验，但需要长期维护。有人提出付费解锁只看好友的优质体验或用 LLM 自动化清理，但这些方案都将负担与复杂性转移到用户身上。结论是可行但不公平：个人可救，但不能替代平台层面的结构性修正。
评论区出现激烈的法律讨论：有人主张修改或限制美国的 Section 230（即对平台就第三方内容的责任豁免），认为对个性化推荐应视同出版编辑行为并取消免责。反方提醒 230 的初衷是鼓励内容过滤与新竞争者的进入，贸然废除可能把小平台挤出并产生意想不到的后果。多数人认为这不是纯技术问题，而是制度权衡：要么通过法律界定算法责任，要么通过监管与文化改变降低算法伤害。讨论中既有直接立法建议，也有对可能副作用的具体担忧与防范观点。
评论普遍担忧 AI 生成贴文/图像与大规模自动化账号正在侵蚀平台可信度：重复贴文、伪评论、由营销公司运营的假互动网格都会放大某些叙事。有人举出 Reddit、YouTube、Threads 等也被 AI slop 与机器人占据的例子，并披露 'fake engagement' 的商业化运作。这种泛滥不仅降低了内容质量，还让普通用户难以区分真实与伪造信息，从而加速谣言、政治宣传与极端论述的传播。评论认为问题已从偶发技术噪声转变为有组织的经济行为，需要审计与治理手段应对。
Section 230: 美国《通信规范法》第230条，为在线平台就第三方内容提供豁免保护。讨论中集中在是否应在含有个性化推荐/算法的情况下收紧该豁免，将算法推荐视为类似出版编辑的行为。
XCheck: XCheck（Cross‑Check）是媒体报道中的 Facebook 内部机制/白名单，用于给名人或 VIP 帐号不同的审核或展示处理，影响内容暴露与执法一致性。
Reels: Reels：Instagram/Meta 的短视频功能（类 TikTok 的短格式视频），被评论指为推送性化与 AI 内容的主要载体。
Marketplace: Facebook Marketplace：平台上的本地二手/分类信息功能，评论中被频繁提及为实际的买卖与社区协调工具。
冷启动问题（cold start problem）: 机器学习/推荐系统术语：当缺乏用户历史行为数据时，算法无法个性化推荐，通常回退到通用或高参与度内容填充默认流，从而产生糟糕体验。
Enshittification: 批评性术语（insightful coinage），指平台随规模扩大从为用户服务转向高度提取注意力与利润、变得剥削性的过程，评论中被用于描述社媒长期劣化。