你有没有过这样的经历：明明刚买了一堆零食，却在深夜刷手机时又被推送了高热量甜品？或者心情低落时，APP还在热情推荐派对穿搭和旅行攻略？传统推荐系统擅长分析你“买过什么”“看过什么”，却常常忽略了一个关键变量——你此刻的心情。而情绪，恰恰是短期消费决策中最活跃的驱动力。
心理学研究早已表明，情绪状态会显著影响人的偏好和选择。焦虑时可能更倾向寻求安慰型消费，比如热饮、毛绒玩具；兴奋时则容易被新奇、刺激的产品吸引。如果推荐算法能捕捉到这种瞬时心理波动，并结合用户长期的行为画像，就能在“需要什么”和“想要什么”之间找到更细腻的平衡点。实现这一点的关键，在于将科学的心理测评轻量化、场景化地融入用户体验中。例如，通过简短的情绪自评或情境化问题（如“今天工作顺利吗？”“最近睡眠如何？”），系统可快速判断用户当前的心理状态，进而微调推荐内容。这种调整不是取代原有算法，而是为其注入一层“情感滤镜”。
实际应用中，已有平台尝试将心理测评作为推荐系统的动态输入源。以橙星云为例，其积累的4500多万份心理测评报告覆盖了情绪状态、人际关系、压力水平等多个维度。这些数据并非用于标签化用户，而是帮助构建更立体的行为理解模型——当一位用户在完成一份显示近期压力偏高的测评后，系统可能会暂时减少高强度娱乐内容的推送，转而推荐冥想音频、舒缓香氛或轻松读物。这种调整不依赖复杂追踪，而是基于用户主动反馈的心理信号，既尊重隐私，又提升体验的相关性。
把心情纳入推荐逻辑，并不是要让机器“读心”，而是承认人在不同情绪下有不同的需求层次。消费科技若能善用心理学工具，在关键时刻提供恰到好处的选项，不仅能提升转化效率，更重要的是让用户感受到被理解、被关照。毕竟，好的推荐不该只是“猜你喜欢”，更该懂得“此刻你需要”。