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    算法推薦爭(zhēng)議

    2017-10-16 17:42:23王敬愷
    財(cái)經(jīng) 2017年23期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)容用戶信息

    王敬愷

    算法推薦是在對(duì)海量用戶行為的數(shù)據(jù)分析與挖掘基礎(chǔ)上,利用計(jì)算機(jī)通過(guò)數(shù)學(xué)算法,推測(cè)出用戶可能喜歡的東西。

    目前,算法推薦大致可分為三類:

    基于內(nèi)容。理論依據(jù)主要來(lái)自于信息檢索和信息過(guò)濾,根據(jù)用戶過(guò)去的瀏覽記錄向用戶推薦其沒(méi)有接觸過(guò)的推薦項(xiàng)。

    基于知識(shí)。某種程度上可以看成是一種推理技術(shù),它不是建立在用戶需要和偏好基礎(chǔ)上推薦的,可以是用戶已經(jīng)規(guī)范化的查詢,也可以是一個(gè)更詳細(xì)的用戶需要的表示。

    基于協(xié)同過(guò)濾。它是基于這樣的假設(shè):“跟你喜好相似的人喜歡的東西,你也很有可能喜歡”。所以基于用戶的協(xié)同過(guò)濾主要的任務(wù)就是找出用戶的最近“鄰居”,從而根據(jù)最近“鄰居”的喜好做出未知項(xiàng)的評(píng)分預(yù)測(cè)。

    算法內(nèi)容平臺(tái)的推薦個(gè)性化主要表現(xiàn)在:一是針對(duì)審核通過(guò)的文章,智能推薦引擎會(huì)根據(jù)內(nèi)容質(zhì)量、內(nèi)容特征、首發(fā)情況、互動(dòng)情況、媒體的歷史表現(xiàn)、媒體訂閱情況,為文章找到感興趣的讀者并推薦;二是針對(duì)讀者,根據(jù)其閱讀歷史、地理信息、搜索關(guān)鍵詞、閱讀習(xí)慣等進(jìn)行推薦。

    以今日頭條、一點(diǎn)資訊為代表的智能新聞客戶端,憑借強(qiáng)大的算法、先進(jìn)的數(shù)據(jù)抓取技術(shù),能夠精準(zhǔn)分析并解讀用戶的閱讀習(xí)慣和興趣,從而為用戶提供量身定制的新聞產(chǎn)品,滿足個(gè)性化需求。

    但隨之帶來(lái)的色情、謠言、夸張廣告等低俗內(nèi)容泛濫,這還只是算法推薦新聞平臺(tái)在內(nèi)容分發(fā)方面所面臨的難題之一。

    自9月18日起,人民網(wǎng)連續(xù)三天推出三篇評(píng)論文章批評(píng)以今日頭條為代表的新聞算法推薦,分別為《不能讓算法決定內(nèi)容》、《別被算法困在“信息繭房”》、《警惕算法走向創(chuàng)新的反面》。人民網(wǎng)在批評(píng)算法推薦的文章中,形象舉例稱:有位網(wǎng)友無(wú)意點(diǎn)擊了一條關(guān)于花圈的消息,結(jié)果今日頭條就連續(xù)推送喪葬用品信息,令人不堪其擾。

    歸納起來(lái),公眾對(duì)算法推薦新聞爭(zhēng)議主要集中在三點(diǎn):

    首先,技術(shù)、代碼、算法替代了傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)過(guò)程中專門把關(guān)內(nèi)容的編輯。單一的標(biāo)準(zhǔn)不僅容易忽視優(yōu)質(zhì)內(nèi)容更為豐富的面向和維度,也增加了把關(guān)內(nèi)容產(chǎn)品的難度和成本。

    其次,對(duì)于擁有強(qiáng)大算法和技術(shù)支撐的信息平臺(tái),一心“取悅”用戶遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,更要自覺(jué)執(zhí)行有關(guān)政策法規(guī),不能有僥幸心理,任憑暴力、色情等不良信息泛濫。

    第三,智能信息平臺(tái)帶來(lái)的最大問(wèn)題,不僅是侵權(quán),而是可能走向創(chuàng)新的反面,甚至破壞創(chuàng)新的原動(dòng)力。

    9月21日下午,今日頭條正式回應(yīng),稱理解媒體的憂慮,將正視機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)目前整體發(fā)展的不足,勉力改進(jìn)。此前,今日頭條一直表示重視提高分發(fā)效率、滿足用戶的信息需求。創(chuàng)始人張一鳴接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)也曾說(shuō),企業(yè)和媒體的區(qū)別在于媒體是要有價(jià)值觀的,它要教育人、輸出主張,而頭條不提倡。因?yàn)樗皇敲襟w,更關(guān)注信息的吞吐量和信息的多元。endprint

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