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推薦算法,就是把用戶當成豬投喂
2021-01-11 09:00:00

前陣子,百度CEO李彥宏怒懟推薦算法:算法最大的責任是了解挖掘用戶的深度目標和需求,而不是對用戶進行養(yǎng)豬式投喂。

如果平臺一直都是“投其所好”,用戶喜歡啥就一直推送啥,那么用戶就會被困在一個圈子里,對圈子外的東西了解會減少,最終結果就是用戶認知越來越狹隘。

拋開百度的惡行和李彥宏本人說這話的初衷,此番話本身真是一點毛病都沒有。

不知道多少人有跟我相同的遭遇:在信息流平臺上出于好奇而隨便看幾個內容,然后平臺就會認定你對這類內容感興趣,拼命增加這類內容的推送權重。

比如我在知乎隨便看一個“諸葛亮的才能被高估了嗎?”,第二天我的知乎信息流上就充滿了三國話題,矮大緊帶鹽的三國志游戲也強行插入其中。

又比如我隨便看一個“誰是NBA最被高估的球星”,然后詹姆斯、字母哥、哈登就霸占了我信息流的一半多。

甚至出現了三國和nba兩個標簽的聯動話題:假如把諸葛亮的士兵都換成詹姆斯,北伐能成功嗎?

無論現在的知乎有多么接近故事會,我始終都把知乎當做一個增長見識的地方。

所以,每次出于好奇或者手滑看完一些話題之后,為了避免此類話題出現在我的知乎信息流中,只能手動去屏蔽。

知乎僅僅是一個例子,推薦算法在互聯網內容產品里非常普遍,比如頭條系產品、電商產品的千人千面等。

據我的使用情況看,很多產品的推薦算法很單一,純粹是根據我以前瀏覽/搜索過的內容,推薦同類內容。

比如我的天貓賬號首頁的猜你喜歡,已經被茅臺、游戲本、睡衣、礦泉水等占據,全部是我曾經搜索過或者購買過的同類產品。

顯然,這些東西遠不能代表所有我感興趣的商品。

這就是推薦算法的弊端了,它根據用戶之前的行為而推薦類似或者關聯的內容,實際上是強行且片面的給用戶打了幾個標簽,然后就大量推送同標簽內容。

長久下去,用戶只能看到自己想看到的內容,視角越來越狹窄,最終人為的造成信息繭房。

信息繭房指人們關注的信息領域會習慣性地被自己的興趣所引導,從而將自己的生活桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中的現象。

繭房是一個非常形象的比喻。

比如知乎這個綜合性的大平臺,NBA粉的信息流里永遠是詹黑和詹粉吵架,拳師看到的永遠是“男人那么普通,卻那么自信”。

在這個信息的繭房里,你看到的都是你喜歡的、感興趣的、能夠引發(fā)你同情的,至于這些是不是全部,甚至是不是事實,都不重要。

現在網上愈演愈烈的性別對立,一定有推薦算法很大一份功勞。

其實本質上講,技術無罪,有罪的永遠是那些濫用技術的人。

在互聯網巨頭眼里,用戶就像豬一樣,推薦算法就是根據用戶喜好,把豬分別投喂,養(yǎng)的白白胖胖。

用戶舒服了,就會在平臺上待的更久,為平臺創(chuàng)造更多的價值。


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推薦算法,就是把用戶當成豬投喂嗎?
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    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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