移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的算法推薦

宋釔凡

摘 ?要 ?隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，算法分發(fā)、個(gè)性化推薦等新技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，媒體出現(xiàn)智能化趨向，智媒時(shí)代到來(lái)。以“今日頭條”為代表的個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)的流行，將其背后的算法推薦及應(yīng)用推到了輿論的風(fēng)口浪尖上。

關(guān)鍵詞 ?算法;今日頭條;個(gè)性化

中圖分類號(hào) ?G2 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 ?A ? ? ?文章編號(hào) ?2096-0360（2019）05-0026-02

根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第42次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截至2018年6月30日，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模已達(dá)8.02億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為57.7%，其中手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.88億，網(wǎng)民通過(guò)手機(jī)接入互聯(lián)網(wǎng)的比例高達(dá)98.3%[1]。企鵝智庫(kù)2018年10月發(fā)布的2018新媒體趨勢(shì)報(bào)告顯示，在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)資訊消費(fèi)者中，平均每天用于資訊的消費(fèi)時(shí)間，人均達(dá)到了76.8分鐘，73.7%的用戶每天超過(guò)30分鐘，而手機(jī)資訊類App成為網(wǎng)民獲取資訊的第一途徑[2]。

由此看來(lái)，人們對(duì)資訊的需求越來(lái)越多，而智能手機(jī)在資訊終端占據(jù)了絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而催生了一大批資訊類App。

1 ?今日頭條算法推薦的幕后運(yùn)作

“你關(guān)心的才是頭條”，今日頭條自2012年創(chuàng)建以來(lái)就打出這樣的廣告語(yǔ)，可見(jiàn)其對(duì)用戶體驗(yàn)的重視程度。比起內(nèi)容生產(chǎn)者，今日頭條更傾向于用數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)先者來(lái)定位自己，其個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)應(yīng)用引起了社會(huì)的廣泛關(guān)注。

1.1 ?基于內(nèi)容的推薦算法

根據(jù)用戶過(guò)去喜歡的內(nèi)容，為目標(biāo)用戶推薦相類似的內(nèi)容。其原理是平臺(tái)記錄跟蹤用戶的瀏覽歷史以及社交記錄，對(duì)用戶信息標(biāo)簽化，分析出用戶的社會(huì)屬性、興趣愛(ài)好圖譜，推測(cè)出用戶的信息全貌[3]。新聞推薦就是基于內(nèi)容的推薦算法的典型。

該推薦算法是今日頭條常用算法之一，在用戶注冊(cè)登錄后，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)用戶手機(jī)位置、使用時(shí)間、關(guān)注的人、喜歡的內(nèi)容等信息建立一個(gè)用戶畫(huà)像，并為用戶貼上數(shù)多個(gè)標(biāo)簽，然后再結(jié)合用戶曾在今日頭條平臺(tái)上瀏覽、點(diǎn)贊、評(píng)論過(guò)的信息，來(lái)推薦給用戶類似信息以獲得更高的點(diǎn)擊率。

1.2 ?協(xié)同過(guò)濾的推薦算法

其運(yùn)作是通過(guò)計(jì)算用戶的信息興趣相似度，自動(dòng)尋找與“目標(biāo)用戶”具有相同或相似愛(ài)好的“比鄰用戶”，并將“比鄰用戶”所喜好的內(nèi)容反過(guò)來(lái)推薦給“目標(biāo)用戶”。從一定意義上說(shuō)，協(xié)同過(guò)濾不僅是一種算法，而且是用戶獲取信息的一種新途徑。今日頭條平臺(tái)的核心理念就是協(xié)同過(guò)濾推薦，其背后的依據(jù)是用戶喜歡那些具有相似興趣用戶喜歡過(guò)的商品。

當(dāng)然，協(xié)同過(guò)濾的實(shí)現(xiàn)也是需要一定條件的，首先是每個(gè)人與人際關(guān)系網(wǎng)中的其他個(gè)體有類似的喜好行為、習(xí)慣傾向;其次則是人們?cè)絹?lái)越傾向于在網(wǎng)絡(luò)中對(duì)信息進(jìn)行分享、評(píng)價(jià);最后是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)。只有這樣，平臺(tái)才能為用戶提供更加個(gè)性化的資訊。

2 ?算法推薦下的今日頭條存在的暗流

2.1 ?用戶隱私泄露，陷入信息繭房

2015年1月，張一鳴在極客公園創(chuàng)新大會(huì)上發(fā)表演講，指出今日頭條后臺(tái)系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)大概分為三個(gè)特征被其學(xué)習(xí)：動(dòng)作特征（包括點(diǎn)擊、停留、滑動(dòng)、評(píng)論、分享）、環(huán)境特征（包括GPS定位、是在Wi-Fi環(huán)境還是4G環(huán)境、是否為節(jié)假日等）和社交特征（微博、微信的關(guān)注關(guān)系，歷史上發(fā)的微博）[4]。

其后臺(tái)所引用的動(dòng)作特征、環(huán)境特征和社交特征或多或少的都包含著用戶的隱私，然而它們引用這些信息并未征求過(guò)用戶的意見(jiàn)，雖然在后臺(tái)收取用戶信息的是系統(tǒng)，收集的結(jié)果是抽象的數(shù)據(jù)，但當(dāng)用戶的喜好興趣都以數(shù)據(jù)記錄下來(lái)時(shí)，難道不是對(duì)用戶隱私的侵犯嗎？

除了隱私泄露外，還會(huì)給用戶造成信息繭房。今日頭條平臺(tái)推送用戶可能感興趣的東西，看起來(lái)是極具人性化的方法，在信息過(guò)載的今天為人類找到了一條捷徑，但是人是有惰性的，在主動(dòng)搜索其他資訊和平臺(tái)推薦資訊中，用戶會(huì)毫不猶豫的傾向后者，這樣勢(shì)必會(huì)造成用戶信息選擇面的收窄，形成信息“孤島”效應(yīng)。

此外，算法推薦下的內(nèi)容還會(huì)使用戶對(duì)某一事件形成與事實(shí)不符的刻板印象。比如用戶瀏覽了一條“高鐵霸座”的新聞，然后平臺(tái)可能會(huì)推薦給用戶一些類似“劇院霸座”“飛機(jī)拖鞋”等一類的資訊，或者一些有關(guān)這些資訊的評(píng)論，長(zhǎng)而久之，該用戶可能就會(huì)形成當(dāng)今社會(huì)人們素質(zhì)低下，不遵守規(guī)則，但與事實(shí)不符的刻板印象。

2.2 ?平臺(tái)內(nèi)容粗制濫造，侵權(quán)行為時(shí)有發(fā)生

算法推薦過(guò)程中會(huì)抓取一定數(shù)量的關(guān)鍵詞，有些作者為獲得高推薦量，不擇手段的蹭熱點(diǎn)，找流量，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行二次加工非二次創(chuàng)新，易造成標(biāo)題黨大行其道，抄襲之風(fēng)盛之又盛，內(nèi)容粗制濫造、良莠不齊等問(wèn)題，在傳播過(guò)程中易造成侵權(quán)現(xiàn)象，弱化對(duì)基本價(jià)值的守望和主流價(jià)值的引導(dǎo)。

“我們不生產(chǎn)新聞，我們只是新聞的搬運(yùn)工?！苯袢疹^條的新聞搬運(yùn)也帶來(lái)了一系列的版權(quán)問(wèn)題。2018年今日頭條卷入了一系列的旋渦：先是年初與百度和騰訊的口水戰(zhàn)，然后是被央視曝光刊登“二跳”違規(guī)廣告，后又因內(nèi)容低俗被約談和下架產(chǎn)品，旗下“內(nèi)涵段子”更是被責(zé)令永久關(guān)停。6月以來(lái)，又卷入了包括鳳凰網(wǎng)、愛(ài)奇藝等多件版權(quán)糾紛案

件中。

“雖然時(shí)下資訊內(nèi)容豐富，但優(yōu)質(zhì)的資訊在用戶看來(lái)仍是稀缺的，有13.7%的用戶表示很難看到，另有一半用戶認(rèn)為比較稀缺，看到的較少?！逼簌Z智庫(kù)2018年10月發(fā)布的信息顯示[2]。由此看見(jiàn)，部分資訊類App的內(nèi)容質(zhì)量還是令人擔(dān)憂的。

2.3 ?網(wǎng)絡(luò)群體極化，社會(huì)黏度降低

在算法個(gè)性化推薦下，用戶習(xí)慣接受自己偏愛(ài)的訊息，與興趣相合的人聚談，而聚集又會(huì)反過(guò)來(lái)強(qiáng)化這種意見(jiàn)或態(tài)度，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的累積，容易形成趨同的風(fēng)格。而各群體之間，會(huì)造成語(yǔ)言隔閡、交流障礙甚至認(rèn)知困難。當(dāng)個(gè)體、群體之間缺乏黏性時(shí)，無(wú)疑將極大的弱化群體功能，產(chǎn)生負(fù)面影響。

社會(huì)黏性是由經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和任務(wù)的分享而來(lái)的，人們需要有一些共同的關(guān)心和記憶，需要構(gòu)建起具有黏性的共同聯(lián)盟[5]。群際的隔膜，使群體間缺乏黏性，離散成單一的力量，這會(huì)造成分歧加劇。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)和智能手機(jī)的普及，人與人之間的直接接觸交流逐漸減少，而網(wǎng)絡(luò)上信息選擇的高度自由使用戶很容易形成群己之分，使個(gè)體減少社會(huì)經(jīng)驗(yàn)分享，脫離社會(huì)發(fā)展的軌道。

算法推薦機(jī)制將內(nèi)容分發(fā)給用戶時(shí)，缺乏對(duì)內(nèi)容理性的判斷和主流價(jià)值的引導(dǎo)，而傳統(tǒng)媒體建構(gòu)的主流價(jià)值觀、堅(jiān)守的新聞理想也隨之破滅。今日頭條作為個(gè)性化新聞推薦的典范，僅依靠算法和技術(shù)，以用戶的行為偏好為衡量標(biāo)準(zhǔn)，缺少對(duì)內(nèi)容的把關(guān)和引導(dǎo)，易使用戶呈現(xiàn)出以自我為中心的較少考慮社會(huì)倫理道德的行為，與社會(huì)主流價(jià)值觀背道而馳。

3 ?算法推薦下的平臺(tái)出路

3.1 ?做好“內(nèi)容的搬運(yùn)工”

不管是平臺(tái)自己生產(chǎn)的原創(chuàng)產(chǎn)品，還是“他山之石”，今日頭條作為一個(gè)平臺(tái)，應(yīng)當(dāng)對(duì)用戶接收的內(nèi)容產(chǎn)品質(zhì)量負(fù)責(zé)。因此平臺(tái)應(yīng)做到凈化環(huán)境，提高平臺(tái)的內(nèi)容質(zhì)量，與知名原創(chuàng)作者簽約，加強(qiáng)與相關(guān)媒體機(jī)構(gòu)的合作，解決版權(quán)問(wèn)題。

同時(shí)，在內(nèi)容監(jiān)管方面也可以增加一些人工編輯，把控內(nèi)容質(zhì)量。編輯作為對(duì)算法推薦技術(shù)的補(bǔ)充，可以為用戶提供一些他們興趣之外卻仍需要了解的內(nèi)容，如具有重大影響的新聞事件，真正有價(jià)值的真新聞等。

3.2 ?當(dāng)好“數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)先者”

如今的算法大多還停留在初級(jí)階段，作為以算法見(jiàn)長(zhǎng)的平臺(tái)應(yīng)著力完善算法，努力實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化，使算法盡量完整準(zhǔn)確地對(duì)人們信息需求的重點(diǎn)和全貌進(jìn)行畫(huà)像，更好的了解用戶。完善后的算法不應(yīng)是只推送用戶偏愛(ài)的內(nèi)容，還要適量的滲透一些社會(huì)主流價(jià)值的內(nèi)容，幫助用戶打破信息繭房，使用戶對(duì)社會(huì)有一個(gè)較為全面的認(rèn)知，以免與社會(huì)脫節(jié)。

參考文獻(xiàn)

[1]CNNIC發(fā)布第42次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[EB/OL].（2018-01-31）.http：//www.cac.gov.cn/2018-01/31/c_1122346138.htm.

[2]中國(guó)新媒體趨勢(shì)報(bào)告2018：通向媒體新星球的未來(lái)地圖[EB/OL].（2017-11-20）.0http：//tech.qq.com/a/20171120/025254.htm#p=12.

[3]趙雙閣，岳夢(mèng)怡.新聞的“量化轉(zhuǎn)型”：算法推薦對(duì)媒介倫理的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)[J].當(dāng)代傳播，2018（4）：52-56.

[4]張一鳴：機(jī)器學(xué)習(xí)能帶來(lái)更有趣的世界嗎？[EB/OL].（2015-01-17）.https：//chuansongme.com/n/1094314.

[5]李良榮.網(wǎng)絡(luò)與新媒體概論[M].北京：高等教育出版社，2014：73.