Supreme Chancellor @iam@thesenate.cc

如果 Fediverse 关注者最多的帐户真的是 Eugen，那就很有意思了。
mastodon.social 大型实例的新用户默认关注，mastodon.social 实例管理者加成，mastodon 软件主要开发者
这一系列有利条件，但最后也才不到50万关注者。
虽然 Fediverse 人少，但也有400多万，近500万帐户。以此为标尺，也许间接反映出推特、微博那些明星、大V关注者数注水有多严重。

I hope that if Monica Lewinsky ever writes a memoir, she calls it "A Hard Bill
to Swallow".
-ballou0254, May 2014

#TIL 中日对🙄️这个emoji理解差异之大

昨天临走前我朋友往我包里塞了一个猫，今天我发现了它的新用处

OMG, am dying!!!

Someone used the bug GitHub refused to fix, that allows you to add a commit to a repo you don’t control... to upload YouTube-dl to the DMCA request repo on GitHub.

https://github.com/github/dmca/tree/416da574ec0df3388f652e44f7fe71b1e3a4701f

体验了几天长毛象，发现大家经常提到这里没有推荐算法。
正好最近看了The Social Dilemma，里面有一个情节：男孩得到母亲的承诺，一周不用手机就能得到新手机。社交App后台推荐算法发现他连续几天不活跃，各种信息推送都没用，最后推送了前女友找了新男友的消息。男孩半夜上厕所恰好看到，大受刺激，于是戒手机破功。随后大量的极端信息让男孩沉迷，潜移默化地改变他的想法，最终男孩在极端主义集会上被警察放倒在地。
算法分发的确是比基于时间序和关系链的内容分发更有效率的。用户更容易发现自己感兴趣的内容，长尾内容更容易找到受众。在内容整体规模巨大，远远超出用户消费能力的时候，算法分发是目前体验最好的。
但算法也带来了始料未及的副作用。假新闻、极端言论天生更容易博取用户的注意力。在传统分发模式下，这些垃圾内容不太容易被大规模分发，被它们吸引的用户不一定认同，更不一定转发。而在算法看来，你的评论（无论是赞同还是反对）、点赞、甚至在屏幕上停留的时间都是正向的信号，类似的内容会更多地推给你，以及被协同推荐给其他人。所以用户才会有“算法在窥探你的内心”的感觉。

这样，垃圾内容得到了更多的曝光，每天接收这些信息多了，用户也会变得越来越极端、暴躁、有攻击性。
相信很多人都觉得这几年国内互联网环境越来越糟，杠精、喷子、举报狂魔越来越多，不同观点的人互相尊重少了，互相攻击多了，这和社交媒体的发展不无关系。
但是如前文所说，算法分发就是更有效率的，这就决定了在主流市场上，哪家算法更先进就更容易取得竞争优势，传统分发模式的应用注定小众，即使不考虑监管因素，长毛象在国内的用户规模也是不太可能赶上微博的。
一方面算法有它的负面作用，一方面它又势不可挡，在2020年普通人的生活也很难完全脱离社交媒体。所以现在的情况就像纪录片的标题所说：Dilemma，进退两难。

if my dad jerked off just ONCE more in his life before my conception i
wouldn't be here
-gay4u69, Feb 2014