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    算法推薦機(jī)制下的短視頻“過濾氣泡”問題研究

    2019-09-23 08:03:42薛堯云
    新媒體研究 2019年14期
    關(guān)鍵詞:算法推薦抖音短視頻

    薛堯云

    摘 ?要 ?算法推薦技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對受眾的精準(zhǔn)信息投放,解決了信息泛濫的困擾,但同時(shí)也帶來了一些問題。文章從抖音短視頻出發(fā),分析其“過濾氣泡”的成因、現(xiàn)象依據(jù)、影響及措施,旨在對算法推薦機(jī)制下的“過濾氣泡”有進(jìn)一步的理解,形成對抖音更好進(jìn)行運(yùn)營管理的啟發(fā),在今后的實(shí)踐中加以運(yùn)用。

    關(guān)鍵詞 ?算法推薦;短視頻;過濾氣泡;戳泡;抖音

    中圖分類號 ?G2 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼 ?A ? ? ?文章編號 ?2096-0360(2019)14-0021-02

    1 ?背景

    在激烈的短視頻市場競爭中,眾多短視頻平臺為了在市場中占有一席之地,紛紛發(fā)起攻勢。其中,這些短視頻平臺為了通過內(nèi)容精準(zhǔn)吸引用戶,確保受眾保持使用黏性,將算法推薦技術(shù)運(yùn)用其中,實(shí)現(xiàn)對受眾的精準(zhǔn)傳播。這種做法雖然在一定程度上解決了信息泛濫的困擾,但容易引發(fā)“信息繭房”效應(yīng)和“過濾氣泡”效應(yīng),導(dǎo)致“群體極化”問題的發(fā)生。因此,在新媒體時(shí)代,如何能有效規(guī)避“過濾氣泡”效應(yīng),解決信息傳遞的單一化、片面化問題,是當(dāng)下新媒體人面臨的挑戰(zhàn)之一。

    2 ?算法推薦下的“過濾氣泡”

    在傳統(tǒng)的模式中,人們往往通過人力采集、加工和審核來篩選媒介的信息內(nèi)容,而現(xiàn)如今,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,利用計(jì)算機(jī)算法技術(shù)可以將信息內(nèi)容精準(zhǔn)的投放到受眾,從而大大提升媒介的點(diǎn)擊量和關(guān)注度。但與此同時(shí),由于計(jì)算機(jī)算法向受眾傳遞所謂的“個(gè)性化信息”,一系列類似于受眾接受信息單一化等“過濾氣泡”問題接踵而至,成為了新媒體實(shí)踐中的一大難題。

    “過濾氣泡”(Filter Bubble)是由互聯(lián)網(wǎng)活動(dòng)家埃利·帕里策(Eli Pariser)2011年在其著作《過濾氣泡:互聯(lián)網(wǎng)沒有告訴你的事》(The Filter Bubble:What the Internet Is Hiding from You)中提出來的。總結(jié)來說就是計(jì)算機(jī)通過記錄受眾在網(wǎng)頁上搜索及瀏覽等留下的歷史痕跡,計(jì)算推斷出受眾的喜愛信息及偏好,從而根據(jù)此進(jìn)一步推送相關(guān)信息,以此實(shí)現(xiàn)受眾的個(gè)性化信息定制。

    在新媒體時(shí)代,尤其是短視頻這一“戰(zhàn)場”,為了實(shí)現(xiàn)完美的精準(zhǔn)推送,保證用戶的媒介使用黏性,各個(gè)平臺都開始競相使用算法。然而,這種個(gè)性化的氣泡雖滿足了受眾的一部分需求,但卻將需求以外的信息隔絕在外,難以實(shí)現(xiàn)信息的多元化傳遞。在一定程度上,這種經(jīng)過過濾的氣泡是對受眾的片面性和刻板性引導(dǎo)。

    3 ?抖音“過濾氣泡”的基本依據(jù)

    3.1 ?基于用戶基本信息

    基于用戶基本信息來進(jìn)行內(nèi)容推薦是最常見的氣泡過濾模式,即通過后臺記錄用戶的性別、年齡、所在地區(qū)等基本信息,向其傳遞相應(yīng)的內(nèi)容信息。抖音與微信、QQ、微博等社交媒體相聯(lián)系,用戶可以通過這些媒體一鍵登錄,系統(tǒng)可以通過這些信息實(shí)現(xiàn)首頁的內(nèi)容推薦。與此同時(shí),在登錄抖音平臺時(shí)所填寫的學(xué)校、簡介等標(biāo)簽也是進(jìn)行信息傳遞和過濾的基本依據(jù)之一。

    3.2 ?基于用戶社交行為

    用戶的瀏覽、點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為是抖音平臺判斷用戶喜好的重要依據(jù)。通常,用戶一旦對某一話題或是某一視頻進(jìn)行點(diǎn)贊或評論,抖音會接連推送相似的信息內(nèi)容,繼而引起用戶的興趣點(diǎn),不斷引爆話題。在社交關(guān)系中,通過與通訊錄、微信等社交媒體的綁定,一旦有朋友加入抖音,抖音便會進(jìn)行推薦,而好友之間的互動(dòng)也會使得平臺優(yōu)先推薦好友發(fā)布的內(nèi)容。

    3.3 ?疊加推薦與熱門引導(dǎo)

    疊加推薦和熱門話題的引導(dǎo)是抖音過濾氣泡的一種特殊模式,在抖音中,被點(diǎn)贊、評論和轉(zhuǎn)發(fā)的短視頻會被系統(tǒng)自動(dòng)識別為優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,并且會在之前的基礎(chǔ)上疊加更多的推薦流量,由此產(chǎn)生了眾多幾百萬甚至是上千萬的短視頻。如此多的瀏覽量,眾多的用戶深感喜愛,平臺會基于此進(jìn)行一輪又一輪的推薦,進(jìn)行氣泡過濾,從而進(jìn)一步增大流量。

    4 ?抖音“過濾氣泡”的負(fù)面效應(yīng)

    4.1 ?優(yōu)質(zhì)內(nèi)容流失

    抖音過濾氣泡,使得一些固定的題材或是話題占據(jù)了大量的流量資源,往往是較為低俗化的內(nèi)容占據(jù)大量流量,經(jīng)常被推薦,而其他優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容由于流量少而沒能被推薦,使得部分優(yōu)質(zhì)內(nèi)容流失。想要獲得優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的用戶得不到滿足,一定程度上影響了用戶的使用深度和廣度。

    4.2 ?信息類型單一

    由于過濾氣泡主要以受眾的興趣愛好和搜索偏好為依據(jù),平臺會根據(jù)用戶的瀏覽記錄獲取用戶偏好,繼而推送感興趣的短視頻。久而久之,由于過濾氣泡的作用,會使信息呈現(xiàn)單一化的特征,一定程度上會給受眾帶來片面性和刻板性的影響。

    4.3 ?受眾群體極化

    眾所周知,受眾群體是由于分化而集聚的。過濾氣泡會導(dǎo)致過度的信息偏好引導(dǎo),從而使得受眾只能知曉一部分內(nèi)容,缺乏對信息內(nèi)容的完整性了解。這種情況一旦發(fā)生,受眾便會形成固執(zhí)己見的認(rèn)知,盲目自信,心胸狹隘。在“過濾氣泡”的影響下,人們更傾向于沉浸在自己的世界中,尋找自己的興趣點(diǎn),忽略與他人的接觸和交往,形成受眾群體極化。

    4.4 ?社會規(guī)范失序

    “過濾氣泡”看起來帶給人們的影響是單一單項(xiàng)性的,但是涉及整個(gè)平臺領(lǐng)域,由于各種信息的接收受眾各不相同,每個(gè)受眾的興趣點(diǎn)和關(guān)注點(diǎn)也具有差異,這就使得受眾的觀點(diǎn)極具個(gè)性,缺乏群眾合力。當(dāng)社會規(guī)范要求統(tǒng)一性時(shí),“散珠化”的受眾便會“各抒己見”“眾口難調(diào)”,“烏合之眾”的尷尬局面也會呈現(xiàn),影響社會規(guī)范的有序性。

    5 ?抖音“過濾氣泡”的改善之道

    5.1 ?提升用戶洞察技術(shù)

    既然抖音主要依據(jù)受眾的偏好,那么打破“過濾氣泡”就要摒棄這種行為,不斷提升用戶洞察技術(shù)。比如可以在原有的算法基礎(chǔ)上增加推送內(nèi)容的衡量指標(biāo):內(nèi)容有效性、時(shí)效性、用戶滿意度等,或是用算法計(jì)算出受眾所處的各類圈子對于某個(gè)話題的平均強(qiáng)度,從而使其能更聰明、更完整準(zhǔn)確地測度到人們信息需求的全貌和重點(diǎn)。

    5.2 ?跨域推薦

    跨域推薦主要指的就是跳出推薦的“信息繭房”,以推薦系統(tǒng)“Individuality”為例。如果用戶A經(jīng)常瀏覽同一個(gè)內(nèi)容,推薦系統(tǒng)在保證該內(nèi)容源的主體性外,盡可能的挖掘其他跨域的種類:包括跨越物質(zhì)屬性的相同物種、跨越不同品類的物品和相同顏色材質(zhì)的不同物種等,以此來規(guī)避“過濾氣泡”帶來的影響。

    5.3 ?優(yōu)化平臺話題設(shè)置

    面對“過濾氣泡”帶來的片面化、刻板化信息,抖音平臺應(yīng)刻意的規(guī)避話題同質(zhì)化現(xiàn)象。通過算法技術(shù),不僅要推薦用戶感興趣的內(nèi)容,還要推薦其他類別的信息,更重要的是推薦具有主流價(jià)值觀傾向的內(nèi)容,從而對受眾進(jìn)行價(jià)值觀的引導(dǎo),傳遞社會正能量,營造良好的短視頻環(huán)境。

    5.4 ?受眾自覺主動(dòng)“戳泡”

    為了戳破“過濾氣泡”,除了技術(shù)以及平臺方的努力,更重要的在于受眾用戶群體必須要有打破“過濾氣泡”的自覺意識,不斷提升自己的媒介素養(yǎng)和網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng),自覺主動(dòng)接受偏好之外的信息,不斷將自己所得到的資訊疊加進(jìn)大社會的資訊,同時(shí)在大社會中探索未知信息,通過多方努力,營造多角度的信息環(huán)境。

    總之,在網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)發(fā)達(dá)的今天,算法推薦技術(shù)雖然某種程度上解決了信息泛濫的困擾,但容易引發(fā)“過濾氣泡”效應(yīng)。通過對抖音短視頻內(nèi)在算法推薦依據(jù)的分析可以得出:“過濾氣泡”是技術(shù)、人性、社會結(jié)構(gòu)共同作用的結(jié)果,需要技術(shù)的改進(jìn)、平臺的優(yōu)化、人為的理性協(xié)商三方共同努力。

    為了戳破“抖音泡泡”,還原客觀真實(shí)的短視頻環(huán)境,政府層面需要加強(qiáng)進(jìn)一步的監(jiān)管;短視頻平臺需要進(jìn)一步提升用戶洞察技術(shù),嘗試進(jìn)行跨領(lǐng)域的推薦,不斷優(yōu)化平臺設(shè)置;受眾要自覺主動(dòng)“戳泡”,只有多方共同努力,才能實(shí)現(xiàn)抖音更好的運(yùn)營管理,取得更好的傳播效果。由此,由抖音而延伸至的整個(gè)短視頻環(huán)境也會更加優(yōu)良。

    參考文獻(xiàn)

    [1]郭小安,甘馨月.“戳掉你的泡泡”——算法推薦時(shí)代“過濾氣泡”的形成及消解[J].全球傳媒學(xué)刊,2018,5(2):76-90.

    [2]邱晶,趙強(qiáng).新媒體“過濾氣泡”對受眾信息偏好的引導(dǎo)研究[J].新聞研究導(dǎo)刊,2017,8(7):113.

    [3]李墨涵.抖音算法推薦機(jī)制的局限與對策分析[J].新媒體研究,2019(2):28-29.

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