自扎克伯格創(chuàng)立Facebook以來(lái)，“算法”就走進(jìn)了大眾的視線，成為了各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭的好助手。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，用戶的信息數(shù)據(jù)也面臨著被泄露的風(fēng)險(xiǎn)，政府部門也隨即采取了一系列的保護(hù)措施。在這種發(fā)展情景下，作者在本文展開(kāi)了關(guān)于“算法”的一些思考。一起來(lái)看看吧。

如果不是因?yàn)樗惴ǖ拇嬖?，我們的社?huì)絕不會(huì)進(jìn)步得如此之快。

3月1日，隨著《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》的實(shí)施，各大APP均被強(qiáng)制要求在顯眼的位置設(shè)置“關(guān)閉個(gè)性化算法推薦”按鈕。

在不少用戶眼中，關(guān)閉APP的個(gè)性化推薦甚至等同于關(guān)閉APP的廣告、關(guān)閉APP的監(jiān)聽(tīng)。有一說(shuō)一，雖然很多互聯(lián)網(wǎng)公司做的APP確實(shí)不咋好，但是這個(gè)謠言是真的有點(diǎn)危言聳聽(tīng)。

就說(shuō)一句話，如果APP真的在后臺(tái)無(wú)時(shí)無(wú)刻的監(jiān)聽(tīng)，那么你的手機(jī)電量根本受不了。

一、個(gè)性化推薦是什么？

既然APP沒(méi)有在后臺(tái)監(jiān)聽(tīng)我們，那么，為什么APP總是能知道我們想要什么呢？這就離不開(kāi)個(gè)性化推薦（也被稱為個(gè)性化營(yíng)銷）了。

1. 何為個(gè)性化推薦？

簡(jiǎn)單說(shuō)就是，APP（網(wǎng)頁(yè)同理）基于營(yíng)銷目的，在你使用APP過(guò)程中，APP會(huì)根據(jù)你填寫的資料、你在APP上的頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)、你對(duì)相關(guān)事物的興趣等綜合因素，對(duì)你進(jìn)行個(gè)性化的營(yíng)銷推送。

當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，為了拿到你的訪問(wèn)記錄，甭管我們是打開(kāi)APP還是登錄網(wǎng)頁(yè)，背后都有無(wú)數(shù)的跟蹤器在默默分析著你的喜好。

在主流應(yīng)用中，甭管是日活上億的微信、抖音，還是淘寶、小紅書(shū)這些APP，他們統(tǒng)統(tǒng)都在使用個(gè)性化推薦?？梢哉f(shuō)，個(gè)性化推送在當(dāng)今社會(huì)，極為常見(jiàn)。

那么，這一套系統(tǒng)到底是怎樣運(yùn)作的呢？

2. 數(shù)據(jù)采集

對(duì)于“個(gè)性化推薦”我們可以這樣理解：“個(gè)性化推薦”=“個(gè)性化”+“推薦”。在這個(gè)公式中，“個(gè)性化”是“個(gè)性化推薦”的前提，而“個(gè)性化”前提則是海量數(shù)據(jù)做支撐。

（淘寶個(gè)性化推薦需要收集的數(shù)據(jù)）

可以這么說(shuō)，沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)，就不會(huì)存在個(gè)性化推送。因此，有不少公司都走上了數(shù)據(jù)采集這條路子。

良心一點(diǎn)的公司，他會(huì)基于正常渠道獲取到的用戶數(shù)據(jù)，給用戶打上一些正常的標(biāo)簽。但這些渠道的數(shù)據(jù)，通常不怎么值錢，也無(wú)法對(duì)個(gè)性化推薦起到有效的幫助。

于是，野路子的玩法就誕生了。

就比如在APP內(nèi)嵌入SDK直接采集隱私信息。違不違規(guī)無(wú)所謂，對(duì)他們來(lái)說(shuō)，把用戶數(shù)據(jù)拿到手才是硬道理。

雖然很過(guò)分，但在黑馬看來(lái)，這種已經(jīng)算是“相對(duì)良心”。

因?yàn)樵谒希€有公司直接從流量源頭出發(fā)，從發(fā)卡的運(yùn)營(yíng)商渠道直接非法收集用戶的個(gè)人信息。就比如下面這家公司——瑞智華勝。

它通過(guò)競(jìng)標(biāo)以合作供營(yíng)銷服務(wù)的方式取得運(yùn)營(yíng)商遠(yuǎn)程登陸權(quán)限，接著在運(yùn)營(yíng)商系統(tǒng)上裝上能采集用戶Cookie信息的木馬和插件，達(dá)到清洗、采集用戶Cookie還有訪問(wèn)記錄等目的。

要知道，獲取到一個(gè)人的Cookie，就意味著我們無(wú)需再次輸入賬號(hào)密碼，就可以登錄他的賬號(hào)，從而獲取他的購(gòu)物、社交、開(kāi)房記錄等敏感內(nèi)容。

說(shuō)難聽(tīng)點(diǎn)就是，這家公司獲取到你的Cookie信息之后，你在他們面前就幾乎沒(méi)有秘密了。

說(shuō)實(shí)話，這種采集程度前所未有，其離譜程度更是超乎想象。不過(guò)這也恰恰說(shuō)明了數(shù)據(jù)采集在個(gè)性化推薦中的重要性。

3. 推薦算法

說(shuō)完了數(shù)據(jù)采集，我們?cè)賮?lái)聊聊“推薦”。

“推薦”的核心就在于怎樣從海量的產(chǎn)品中，找出你最有可能感興趣的那些。這時(shí)候，APP之前通過(guò)各種渠道采集到的數(shù)據(jù)就起到了作用。

不過(guò)想要進(jìn)行高效的推薦我們還得引入推薦算法。因?yàn)槲覀儾杉降臄?shù)據(jù)實(shí)在是太多了，只有算法的加持才可以簡(jiǎn)化這個(gè)推薦過(guò)程。

通常情況下，開(kāi)發(fā)者會(huì)用到協(xié)同過(guò)濾推薦算法。

它主要通過(guò)對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)用戶的偏好，然后再基于不同的偏好對(duì)用戶進(jìn)行群體劃分，之后再對(duì)同類用戶推薦相同的商品。

比如黑馬和36最近在看摩托，雖然是兩個(gè)賬號(hào)，但是因?yàn)楹隈R和36的喜好和消費(fèi)一致，那么這時(shí)候系統(tǒng)就會(huì)給黑馬和36推薦相同的產(chǎn)品。

上面黑馬也說(shuō)了，協(xié)同過(guò)濾推薦算法比較簡(jiǎn)單，所以大家都在用。這也就導(dǎo)致一種情況，你有我有大家有，那不就是約等于沒(méi)有嘛。

于是，聰明的開(kāi)發(fā)者又開(kāi)始引入了深度學(xué)習(xí)。

在深度學(xué)習(xí)的加持下，推薦算法如虎添翼。

它不僅會(huì)從用戶停留的頁(yè)面采集數(shù)據(jù)，更是會(huì)根據(jù)用戶點(diǎn)擊的時(shí)間段、訪問(wèn)次數(shù)、訪問(wèn)渠道、留存率等更多因素多方面為用戶建立模型。

比如字節(jié)跳動(dòng)旗下的抖音。

你在平臺(tái)上的每一次點(diǎn)擊、觀看時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊、評(píng)論與轉(zhuǎn)發(fā)等都被量化了。之后，深度學(xué)習(xí)再根據(jù)這些數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)出相關(guān)模型，用以預(yù)測(cè)同類用戶群體的喜好。

在算法的加持下，抖音做到了比你還要了解你的喜好。越刷越有趣的抖音就此誕生。

二、個(gè)性化推薦存在的意義

通過(guò)上面這部分的介紹，想必大家應(yīng)該知道個(gè)性化推薦是什么了。那么，個(gè)性化推薦算法存在的意義又是什么呢？

1. 提高效率

以YouTube為例，作為全球最大的視頻網(wǎng)站，YouTube每分鐘都有超過(guò)500小時(shí)時(shí)長(zhǎng)的視頻被上傳（2018年的數(shù)據(jù)）。

簡(jiǎn)單換算一下就是，一天會(huì)有超過(guò)720000小時(shí)時(shí)長(zhǎng)的視頻被上傳。拋開(kāi)運(yùn)營(yíng)成本不說(shuō)，視頻網(wǎng)站最大的痛點(diǎn)就是，如何讓用戶查看到他感興趣的內(nèi)容。

于是我們可以看見(jiàn)，YouTube針對(duì)視頻內(nèi)容劃分了類別，同時(shí)用戶在注冊(cè)時(shí)也需要選擇感興趣的內(nèi)容類別。

這樣一來(lái)，YouTube就可以針對(duì)用戶喜好進(jìn)行推薦篩選了。

接下來(lái)的流程則和國(guó)內(nèi)的視頻網(wǎng)站應(yīng)用相差不大。

在推薦冷啟動(dòng)階段，針對(duì)用戶的反饋（觀看時(shí)長(zhǎng)、贊、評(píng)論與轉(zhuǎn)發(fā)等）來(lái)更加精準(zhǔn)的判定用戶喜好什么類型的視頻，同時(shí)對(duì)視頻的標(biāo)簽進(jìn)行優(yōu)化。

為了提高信息的推薦效率，視頻網(wǎng)站這時(shí)候就會(huì)引入個(gè)性化推薦，用以幫助用戶更快速地找到自己所需要的信息，從而讓用戶覺(jué)得這個(gè)網(wǎng)站對(duì)其有所幫助增加用戶的點(diǎn)擊率。

2. 加強(qiáng)留存率

與之相對(duì)的是抖音。

作為短視頻行業(yè)的老大，抖音還率先引入了實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)機(jī)制，它可以通過(guò)用戶使用的數(shù)據(jù)快速提供反饋。

比如黑馬一直喜歡的是機(jī)車的視頻，但是某一天黑馬突然在萌寵類視頻上停留了較長(zhǎng)的時(shí)間，那么這時(shí)候抖音就會(huì)根據(jù)這個(gè)改變快速推薦相似的視頻。

這一點(diǎn)，相信大家都深有體會(huì)。

另外，根據(jù)紐約時(shí)報(bào)發(fā)布的《TikTok是如何讓你上癮的》文章描述，Tik Tok內(nèi)部的一份文件《TikTok Algo 101》曝光了抖音算法的推薦邏輯：

為了追求公司增加日活用戶的“終極目標(biāo)”，對(duì)提供給用戶的視頻內(nèi)容流，Tik Tok選擇性地優(yōu)化了兩大密切相關(guān)的指標(biāo)：“留存率”——即用戶是否回訪——以及“訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)”。

“算法透明”的創(chuàng)始人紀(jì)堯姆·查斯洛特說(shuō)：“這種系統(tǒng)意味著觀看時(shí)長(zhǎng)才是重點(diǎn)。它的算法是為了讓人上癮，而不是給人們真正想要的東西。”

道理很簡(jiǎn)單，用戶在APP中停留的時(shí)長(zhǎng)越久，觀看到廣告的機(jī)會(huì)也就越多，平臺(tái)的綜合收益也就越大。

值得一提的是，文章提到的《TikTok Algo 101》是由抖音北京的工程團(tuán)隊(duì)編撰，同時(shí)也得到了Tik Tok發(fā)言人希拉里·麥奎德的證實(shí)，她表示，這份文件旨在向非技術(shù)人員解釋抖音算法工作原理。

至于國(guó)內(nèi)的抖音推薦機(jī)制是否和國(guó)際版的Tik Tok一致，這里黑馬就不做評(píng)判了。

不過(guò)，通過(guò)上面這兩個(gè)例子，我們可以在這里簡(jiǎn)單總結(jié)一下：個(gè)性化推薦算法在APP中被應(yīng)用，最主要的目的就是為了提高信息推送效率、加強(qiáng)用戶的留存率。

畢竟在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，用戶留存率=錢。

常言道，“物極必反”。平臺(tái)通過(guò)這些手段將用戶留下來(lái)之后，就不會(huì)對(duì)用戶造成什么影響嗎？

這個(gè)問(wèn)題，值得我們深入探討一下。

三、個(gè)性化推薦造成的后果

就黑馬個(gè)人而言的，體會(huì)最深刻的就是個(gè)性化推薦帶來(lái)的沖動(dòng)消費(fèi)和信息繭房的問(wèn)題。

1. 沖動(dòng)消費(fèi)

就拿沖動(dòng)消費(fèi)這事來(lái)說(shuō)，淘寶曾有一個(gè)讓黑馬“驚為天人”的功能：猜你喜歡。

其離譜程度在于，它推薦的東西不一定是黑馬的必需品，但它推薦超過(guò)90%的產(chǎn)品都是黑馬喜歡的產(chǎn)品。每一次深夜逛淘寶，黑馬就忍不住想要剁手。難不成，黑馬的自制力就這么差？

黑馬也咨詢了一下身邊的朋友，發(fā)現(xiàn)和黑馬有著相同困境的人不在少數(shù)。

事實(shí)上，個(gè)性化推薦的最重要的目的之一就是讓人上癮，形成沖動(dòng)消費(fèi)。

甭管你是逛淘寶還是刷抖音，對(duì)于這些平臺(tái)而言最重要的就是成癮性。因?yàn)橹挥凶屇闵习a了，才能讓你產(chǎn)生一種別人有的我也要有，從而在不知不覺(jué)之間促使你完成消費(fèi)。

黑馬在以前的一篇文章中寫過(guò)，移動(dòng)支付的發(fā)達(dá)，降低了大家對(duì)于金錢的敏感度，“剁手”所帶來(lái)的痛苦大幅降低，加上平臺(tái)鋪天蓋地的宣傳，很容易讓人沖動(dòng)消費(fèi)。

就比如大家熟知的AJ，你可能不一定會(huì)買，但身邊一定會(huì)有打扮得很Fashion的人穿AJ。

在品牌文化和平臺(tái)的雙重宣傳之下，大家很自然的就會(huì)把AJ理解為“潮”，從而在不知不覺(jué)中花掉更多的錢。

不追潮牌的也別笑。

想想自己，明明一開(kāi)始只是想買GTX1080，可是隨著平臺(tái)的推廣和相關(guān)博主的使用體驗(yàn)種草，黑馬最后還是“一不小心”就買了GTX1080Ti。本來(lái)自己的手機(jī)好好的，不卡頓也夠用，但就在每年手機(jī)廠商們各種發(fā)布會(huì)的轟炸下，我們總是花了大幾千上萬(wàn)買一款新手機(jī)。

沖動(dòng)消費(fèi)帶來(lái)的，不僅僅是個(gè)人財(cái)務(wù)狀況的惡化，由于人的收入是有限的，對(duì)某一領(lǐng)域的沖動(dòng)消費(fèi)必然會(huì)擠壓其他方面的消費(fèi)，例如必需品的消費(fèi)，所以我們會(huì)看到有些人寧愿每個(gè)月吃泡面也要買AJ、買神仙水。

如果進(jìn)一步地討論，沖動(dòng)消費(fèi)會(huì)進(jìn)一步的影響我們的三觀，因?yàn)槲覀冎匾曄M(fèi)品對(duì)我們外表和人格的“裝扮”，也必然會(huì)導(dǎo)致拜金主義和金錢至上的社會(huì)現(xiàn)象，甚至導(dǎo)致掌握生產(chǎn)資料的少數(shù)人群與廣大消費(fèi)者群體的分化和對(duì)立。

又有誰(shuí)能逃得過(guò)沖動(dòng)消費(fèi)的“荼毒”呢？

3. 信息繭房

除了讓你上癮、讓你沖動(dòng)消費(fèi)，個(gè)性化推薦還會(huì)造成一個(gè)比較嚴(yán)重的后果——信息繭房。

“信息繭房”（Information Cocoons）是美國(guó)哈佛大學(xué)教授凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦：眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》提出的概念。他認(rèn)為信息在傳播過(guò)程中，公眾會(huì)偏向于選擇那些他們感興趣的信息，并對(duì)其他內(nèi)容無(wú)視甚至排斥，久而久之便形成了“信息繭房”。

所謂“物以類聚人以群分”，因?yàn)樾畔⒌膯我换?，所以陷入信息繭房的人頗有一種“找到知己”的感覺(jué)。

這時(shí)候，他們就很難容忍與他們不一樣的聲音。任何外界理性的看法，都將被其視為異己，更有甚者會(huì)試圖消滅這種不同的聲音。

如果感受不夠明顯的話，黑馬推薦大家去看看微博的明星話題區(qū)，以及某些爆火電視劇中流量明星出現(xiàn)時(shí)的彈幕。倘若你敢隨意指出某某明星的不足，那你的結(jié)局只有一個(gè)：因被該明星的粉絲群體瘋狂攻擊而炸號(hào)或狂懟。

隨著個(gè)性化推薦的深入，陷入信息繭房的人會(huì)逐漸變得視野被固化、不能接受外界的聲音、極端化、喪失獨(dú)立思考能力等，嚴(yán)重的甚至?xí)せ煌后w和民族的對(duì)立。

法國(guó)社會(huì)心理學(xué)家古斯塔夫·勒龐曾在1895年出版了這樣一本書(shū)——《烏合之眾：大眾心理研究》，書(shū)中詳細(xì)的闡述了當(dāng)個(gè)體融入群體之后，他的個(gè)體思想就會(huì)被群體思想所取代，從而產(chǎn)生情緒化、極端化、低智商等特征。

國(guó)外最大的社交媒體網(wǎng)站之一Facebook曾曝出了這樣一個(gè)“丑聞”。

根據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》的文章揭露顯示：Facebook的算法利用了人腦對(duì)分裂的吸引力，如果任其發(fā)展，F(xiàn)acebook將向用戶提供越來(lái)越多的分裂內(nèi)容，以努力獲得用戶的關(guān)注，并增加在平臺(tái)上的停留時(shí)間。

也就是說(shuō)，為了讓用戶的留存率更高，F(xiàn)acebook更傾向于向用戶推薦極端內(nèi)容，而隨著用戶的參與，算法更是會(huì)優(yōu)化這種推送邏輯，從而讓平臺(tái)用戶看見(jiàn)更多的極端內(nèi)容。

深入想想，讓人感到后怕，要知道，極端主義的孕育，會(huì)直接導(dǎo)致社會(huì)治安或者是恐怖主義的問(wèn)題。

想要避免這種情況的發(fā)生，我們就不得不對(duì)個(gè)性化推薦算法做出修改。

人民網(wǎng)早在2017年就曾發(fā)文，告知大家要警惕算法走向創(chuàng)新的反面。然而，平臺(tái)為了更多的流量、更好的留存率選擇了迎合用戶的這種喜好，從而讓互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境變成“娛樂(lè)至死”。

根據(jù)新華網(wǎng)做過(guò)的一次調(diào)查統(tǒng)計(jì)顯示，有54%的95后最向往的新興職業(yè)就是主播和網(wǎng)紅。

或許，出現(xiàn)這種情況，也離不開(kāi)個(gè)性化推薦在背后的“推波助瀾”。

三、關(guān)閉個(gè)性化推薦

就目前來(lái)看，個(gè)性化推薦有好有壞。

運(yùn)用得當(dāng)?shù)脑?，它可以提高用戶查找信息的效率、學(xué)習(xí)知識(shí)的效率，這一特點(diǎn)在現(xiàn)階段信息爆炸的時(shí)代顯得尤為重要。對(duì)于公司或平臺(tái)而言，它也能使公司在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)。從技術(shù)發(fā)展的角度來(lái)看，個(gè)性化推薦必然會(huì)增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，從而促進(jìn)人工智能的發(fā)展，進(jìn)而發(fā)展為人工智能主導(dǎo)下的各行業(yè)跨越式的進(jìn)步。

然而，運(yùn)用不當(dāng)?shù)脑挘粌H侵犯用戶隱私，而且會(huì)讓用戶形成沖動(dòng)消費(fèi)、信息繭房，讓人在生活中變得更加焦慮、偏激和絕對(duì)，甚至孕育出社會(huì)層面大大小小的矛盾和嚴(yán)重后果。

那么，你有沒(méi)有想過(guò)試著關(guān)閉個(gè)性化推薦呢？這不，黑馬就試了試關(guān)閉個(gè)性化推薦。

1. 迎接枯燥的現(xiàn)實(shí)

然而，在關(guān)閉個(gè)性化推薦之后，黑馬就后悔了。

因?yàn)殛P(guān)閉個(gè)性化推薦之后的世界，實(shí)在是太無(wú)趣了。

以淘寶為例，左邊的圖是關(guān)閉個(gè)性化推薦之前，它有黑馬關(guān)心的頭盔、射燈、攝影燈、記錄儀等等；而在關(guān)閉之后，黑馬感興趣的東西都蕩然無(wú)存，甚至還推薦了黑馬最不愛(ài)吃的洋蔥。

（左邊為關(guān)閉前，右邊為關(guān)閉后）

可以說(shuō)關(guān)閉個(gè)性化推薦之前，淘寶就像是一個(gè)管理著巨大倉(cāng)庫(kù)的私人小秘書(shū)，能清楚的知道我們究竟想要什么。我們的每一次召喚需求，都被她了然于胸；

然而關(guān)閉個(gè)性化推薦之后，我們的私人小秘書(shū)就像是被開(kāi)除了一樣，除了你自己，沒(méi)有人知道你想要什么。從此，甭管你想買啥，都只能靠自己在這個(gè)倉(cāng)庫(kù)中慢慢挑選。這也恰好說(shuō)明了，過(guò)去我們是有多么的依賴算法。

如果你選擇關(guān)閉個(gè)性化推薦，就必須做好迎接這種枯燥現(xiàn)實(shí)的準(zhǔn)備。

2. 擁抱多元化觀點(diǎn)

根據(jù)牛津大學(xué)Seth Flaxman教授2018年發(fā)布了一篇研究指出，互聯(lián)網(wǎng)個(gè)體天生就偏愛(ài)極端的新聞。

道理也很簡(jiǎn)單，通常情況下，極端內(nèi)容就意味著爭(zhēng)議。而爭(zhēng)議的背后，就是流量。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)說(shuō)，不好好利用這個(gè)特性，絕不是一個(gè)合格的平臺(tái)，于是我們看到了個(gè)性化推薦的盛行。

總的來(lái)說(shuō)，當(dāng)代互聯(lián)網(wǎng)將所有天南地北的人都囊括在一起，大家看的都是討好自己的內(nèi)容，而且算法還很方便的把相同觀點(diǎn)的人凝聚在一起。

在這個(gè)過(guò)程中，因?yàn)楣逃姓J(rèn)知，我們很容易走上極端，陷入爭(zhēng)執(zhí)。如果理性討論倒也無(wú)可厚非，然而這樣的環(huán)境，是無(wú)法讓理性冒頭的。

當(dāng)線上非理性的聲音占據(jù)上風(fēng)，蔓延到線下就成為了一種必然，這也就形成了所謂的“開(kāi)盒”。

雖然我們不一定能夠完全避免這樣的情況繼續(xù)發(fā)生，但是我們選擇關(guān)閉以算法為主導(dǎo)的推介。在關(guān)閉個(gè)性化推薦之后，平臺(tái)推送偏激內(nèi)容的頻率降低了，參與討論的人數(shù)變少。相應(yīng)的，發(fā)生這種事情概率自然也就降低了。

我們不知道個(gè)性化推薦是否是“潘多拉”，但它所帶來(lái)的問(wèn)題，已切實(shí)可見(jiàn)。波蘭詩(shī)人斯坦尼斯洛曾說(shuō)過(guò)：“雪崩時(shí)，沒(méi)有一片雪花是無(wú)辜的”。

或許我們個(gè)人阻止不了雪崩的發(fā)生，但我們至少可以選擇，讓雪花飄得更遠(yuǎn)一些。

參考文獻(xiàn)：https://www.huxiu.com/article/384364.html

作者：小仙；公眾號(hào)：黑馬公社

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/ZpioqVuz4jvQpVJq5wWCWg

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