關于自媒體時代下個性化推薦過度現(xiàn)象的研究

張克磊 張文杰

摘 要：個性化推薦大規(guī)模使用讓其被推上自媒體時代的算法王座，而這種毫無節(jié)制大規(guī)模的使用導致個性化推薦的許多弊端暴露，產(chǎn)生了諸如審核不足，信息繭房，個人隱私泄露等問題。由此，大膽試想能否將個性化推薦與其他推送方式相結(jié)合，優(yōu)化市場定位目標，不僅僅推送用戶個人感興趣的內(nèi)容，同時將板塊分成許多探索欄目板塊，豐富軟件內(nèi)容，讓瀏覽信息的用戶從始至終有一種充實感、新鮮感。

關鍵詞：自媒體個性化推薦; 應對措施;今日頭條

一、 研究背景

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的快速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式的增長，信息時代的到來給人們帶來極大便利的同時，面對海量的信息資源，人們常常會因“信息超載”問題而產(chǎn)生疲憊[1]。個性化推薦09年在中國大陸就已經(jīng)出現(xiàn)，但最具代表性的是今日頭條。今日頭條是通過智能化算法來建立用戶圖譜以達到個性化推薦的目的，通過用戶在app內(nèi)搜索、點擊以及開始時選取的關鍵詞等一些系列操作會不斷對用戶畫像進行補充完善，并且生成用戶個人的性格柱狀圖，通過喜好推薦相似的視頻、文章，讓用戶刷不完、離不開。個性化推薦的本質(zhì)其實是數(shù)據(jù)排序。通過數(shù)據(jù)排序給用戶推薦不同的首頁內(nèi)容，達到提高用戶黏性的目的?，F(xiàn)如今，不同類型的自媒體客戶端幾乎都在使用個性化推薦功能吸引用戶使用。但是個性化推薦在給用戶提供巨大便利的同時也產(chǎn)生了相應的問題。由此，我們探討如何將個性化推薦功能進行創(chuàng)新性使用，推動個性化推薦功能的發(fā)展。

二、現(xiàn)狀分析

今日頭條的個性化推薦過度的現(xiàn)象

1.今日頭條由于個性化推薦過猛，重復推薦用戶喜歡的內(nèi)容，效果卻適得其反，它將個性化推薦推上了風口浪尖，導致個性化推薦受到過多的關注。 2017年9月人民網(wǎng)撰文稱，“每過一段時間，‘今日頭條 官方頭條號都會發(fā)布《反色情低俗處罰通告》，封禁或禁言一批不規(guī)矩的頭條號。9月18日： 《人民網(wǎng)一評算法推薦：不能讓算法決定內(nèi)容》; 9月19日：《人民網(wǎng)二評算法推薦：別被算法困在‘信息繭房》;9月20日： 《人民網(wǎng)三評算法推薦：警惕算法走向創(chuàng)新的反面》。 ”今日頭條客戶端的智能算法推薦受到了黨媒的點名批評，可見好的算法并不能一定給用戶帶來優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。

2.就從今日頭條這個軟件來看，當我們開始注冊使用時，我們就會被分類，每個人的興趣愛好就是個性生成器。個性生成后，我們看到的文章千篇一律，無一不是我們的愛好，讓我們有興趣去點擊瀏覽文章。這種情況會導致兩種結(jié)果。一是文章撰寫者只需要給自己的文章安上分類小標，就一定能夠確保自己的文章被推送到某一個用戶的推薦頁面。這樣做會導致一個自媒體的文章質(zhì)量越來越差，審核人員視覺審美疲勞，從而導致審核質(zhì)量下降。二是用戶每天不需要去點擊其他板塊就能夠得到自己感興趣的信息，導致軟件功能越來越單一，軟件定位越來越模糊。

3.在發(fā)掘移動終端的大量數(shù)據(jù)的潛在價值的同時，如何保障個人的隱私，尤其是如何避免數(shù)據(jù)挖掘帶來的隱私泄露，是數(shù)據(jù)科學目前亟待解決的關鍵問題[2]。今日頭條根據(jù)用戶個性來制定推送內(nèi)容會讓用戶有一種自己的信息暴露在別人的視線之下，他人通過對用戶興趣進行分析能夠得到用戶的心理、性格等私密信息，使用戶產(chǎn)生一種被監(jiān)視的感覺，一定程度上侵犯了用戶的被刪除權(quán)。

4.美國學者桑斯坦曾提出信息繭房理論，即人們會選擇自己感興趣的新聞，并沉迷其中。長年累月的被自己喜歡的信息所包圍會使自己逐漸封閉在某一類信息群中，從而形成“繭房”。今日頭條基于用戶興趣愛好和社交圈層的“強關系”網(wǎng)絡推薦個性化內(nèi)容，使人們便利獲取自身感興趣信息的同時容易 陷入信息繭房的困境。[3]信息繭房已經(jīng)成為新媒體環(huán)境下不可忽略的問題。

產(chǎn)生的原因

1.國家監(jiān)管自媒體力度不夠的問題。網(wǎng)絡上龐大的信息集合讓國家監(jiān)管部門很難找到強有力的手段去遏制不良信息，且自媒體的犄角旮旯確實存在一些問題。

2.創(chuàng)作者自身的原因。在流量為王的時代，大流量就代表大利潤。明星緋聞、社會謠言、各種沒有科學根據(jù)的“知識科普”、國外政事的造謠都會吸引大量的流量。創(chuàng)作者寫出毫無營養(yǎng)的文章之后，通過算法推薦出去，就能得到巨大的流量回報。周而復始，會導致這種現(xiàn)象越來越多，用戶體驗感越來越差。

3.從自媒體本身來看，其本身的投稿獎勵機制存在一定的缺陷，作者只需要安上標簽就能夠?qū)⑽恼滤蜕舷鄳脩舻耐扑]頁面，導致個性化推薦大肆使用。

4.從用戶本身出發(fā)，長期使用個性化推薦的用戶體驗感單一，獲取信息的能力下降，開始依賴個性化推薦。

解決的方法

1.確定自己產(chǎn)品的定位，找到側(cè)重點。例如bilibili就是以視頻為主，網(wǎng)易新聞就是以新聞文章為主，選擇一個側(cè)重點有利于找到今日頭條今后的發(fā)展方向，不再過度依賴個性化推薦。而且自媒體本身應根據(jù)具體內(nèi)容來合理分配，而不是僅僅通過智能算法方式，增強人性化，保證推薦內(nèi)容的準確性和完整性。

2.個性化推薦系統(tǒng)的運作方式是把用戶貼上標簽之后再給用戶推送內(nèi)容。有的用戶比較注重個人隱私或者使用app時間較少，瀏覽文章少且雜，導致收集的個人標簽較少，造成推送內(nèi)容單一的問題。此時我們可以通過對已收集到的標簽詞進行聯(lián)想發(fā)散來擴充個人標簽庫，從而達到推送更多內(nèi)容的目的。

3.可以根據(jù)區(qū)域的劃分來進行更豐富的文章推送，比如對成都的用戶推送大熊貓，對重慶地區(qū)的用戶推送火鍋，對北京地區(qū)的用戶推送故宮等等，即使用戶標簽中沒有這些，但是大部分用戶出于地域原因有很大可能還是會點擊瀏覽的。

4.可以從軟件本身來看，當我們發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)過度使用時，軟件開發(fā)者可以添加一種精品板塊，將每天、每月或者年度點擊量最高，點贊量最高，評論量最多的視頻排列出來，用戶可以根據(jù)排行榜選擇性觀看。這樣用戶可以接觸到其他領域且質(zhì)量更高的內(nèi)容。這種方式嗶哩嗶哩app正在使用并且效果較佳。確保創(chuàng)作者創(chuàng)作的優(yōu)質(zhì)原創(chuàng)作品能夠被推廣。第二是限制上傳作品的頻率，一天3個或者5個，防止被刷曝光度。