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    從受眾角度淺析信息的個(gè)性化推薦模式

    2020-10-14 02:36張學(xué)銘
    視界觀·下半月 2020年2期
    關(guān)鍵詞:個(gè)性化推薦信息傳播用戶(hù)

    張學(xué)銘

    摘要:在信息傳播過(guò)程中,個(gè)性化推薦模式具備精準(zhǔn)高效滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性需求、加速用戶(hù)身份轉(zhuǎn)化的優(yōu)勢(shì),同時(shí)帶來(lái)個(gè)人隱私泄露、“信息繭房”、社會(huì)個(gè)體特性弱化的缺陷。本文以受眾視角對(duì)個(gè)性化推薦模式進(jìn)行簡(jiǎn)要分析,啟發(fā)未來(lái)信息傳播模式的發(fā)展方向。

    關(guān)鍵詞:個(gè)性化推薦;信息傳播;用戶(hù)

    一、個(gè)性化推薦的描述

    智能時(shí)代致使海量信息爆炸,受眾單向進(jìn)行信息搜索過(guò)濾的流程愈加繁瑣,為使用戶(hù)更加簡(jiǎn)便快捷獲取符合心理需求的精準(zhǔn)信息,基于用戶(hù)個(gè)人信息數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行智能算法的個(gè)性化信息推薦模式應(yīng)運(yùn)而生?;谟脩?hù)曾經(jīng)的瀏覽搜索記錄,將數(shù)字化信息組合歸納,智能勾勒出大致的用戶(hù)畫(huà)像,通過(guò)內(nèi)容推薦與協(xié)同過(guò)濾等個(gè)性化推薦方式,智能過(guò)濾掉用戶(hù)可能不感興趣的信息,精準(zhǔn)推送給用戶(hù)可能感興趣的內(nèi)容。這一個(gè)性化推薦模式將用戶(hù)不斷進(jìn)行信息“格式塔”的完型填補(bǔ),基于更加全面的瀏覽、搜索、購(gòu)買(mǎi)等數(shù)據(jù)記錄,螺旋式上升進(jìn)行新一輪個(gè)性化信息推薦。

    在這種大數(shù)據(jù)智能推薦的模式下,信息獲取的要求從“全面”過(guò)渡到“精準(zhǔn)”,且“智能把關(guān)”的過(guò)程貫穿于內(nèi)容生產(chǎn)、審核、發(fā)布、傳播、獲取全過(guò)程,信息獲知不僅僅依靠用戶(hù)的主動(dòng)需求與主觀描述限定,算法的互動(dòng)為用戶(hù)提供了更加精準(zhǔn)對(duì)口、高效便捷的信息獲取渠道。目前,基于智能算法技術(shù)的廣泛應(yīng)用,個(gè)性化推薦模式在新聞、娛樂(lè)、電子商務(wù)等日常領(lǐng)域?qū)乙?jiàn)不鮮。

    二、個(gè)性化推薦的優(yōu)勢(shì)

    1.精準(zhǔn)滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化需求

    個(gè)性化推薦通過(guò)大量原始數(shù)據(jù)支撐信息判斷,智能推測(cè)用戶(hù)的興趣取向及潛在興趣點(diǎn),從而推送符合興趣偏好的信息,精準(zhǔn)滿(mǎn)足用戶(hù)的個(gè)性化需求,同時(shí)激發(fā)用戶(hù)潛在的深層需求,促發(fā)瀏覽信息、接收內(nèi)容等行為。同時(shí)智能算法系統(tǒng)給出的推薦是實(shí)時(shí)更新的,當(dāng)用戶(hù)再次進(jìn)行瀏覽搜索時(shí),新一輪數(shù)據(jù)補(bǔ)充促使信息推薦再次更新,實(shí)時(shí)跟進(jìn)用戶(hù)最近的信息記錄,使推薦內(nèi)容更符合用戶(hù)的最新需求。

    2.提高對(duì)口信息的獲取效率

    用戶(hù)進(jìn)行信息搜尋時(shí),往往帶有較強(qiáng)的主觀個(gè)性色彩,難以用精準(zhǔn)定性的描述限定,因此在海量信息中排除無(wú)關(guān)信息干擾,準(zhǔn)確打撈契合個(gè)性需求的信息,需花費(fèi)大量的時(shí)間精力,效率極低且體驗(yàn)感極差,且用戶(hù)難以通過(guò)內(nèi)容類(lèi)比直接獲知相關(guān)信息。而個(gè)性化推薦能突破用戶(hù)主觀限定,準(zhǔn)確捕捉用戶(hù)需求及潛在需求,自動(dòng)過(guò)濾“無(wú)效”信息,主動(dòng)推送契合用戶(hù)需求的精準(zhǔn)對(duì)口的信息內(nèi)容,大大節(jié)省信息搜索成本,增強(qiáng)用戶(hù)體驗(yàn)感。

    3.加速用戶(hù)的身份轉(zhuǎn)化

    當(dāng)推薦系統(tǒng)準(zhǔn)確分析用戶(hù)的個(gè)人習(xí)慣,并進(jìn)行高質(zhì)量的精準(zhǔn)推薦時(shí),易使用戶(hù)形成依賴(lài)慣性與使用黏性,促發(fā)高頻率的應(yīng)用行為,利于用戶(hù)實(shí)現(xiàn)從瀏覽者到使用者、再到忠實(shí)客戶(hù)的身份轉(zhuǎn)化。尤其在電商領(lǐng)域,系統(tǒng)在掌握用戶(hù)瀏覽購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,推測(cè)用戶(hù)實(shí)際需求或潛在需求的商品,通過(guò)瀏覽推薦與廣告曝光方式,刺激消費(fèi)者需求欲望,引導(dǎo)購(gòu)買(mǎi)行為產(chǎn)生。在此過(guò)程中,消費(fèi)者進(jìn)行實(shí)質(zhì)性身份轉(zhuǎn)化,由電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買(mǎi)者,獲得了較低的選擇成本。

    三、個(gè)性化推薦的缺陷

    1.個(gè)人隱私的泄露

    為了解受眾個(gè)性達(dá)到定制化服務(wù)的過(guò)程中,各軟件不可避免收集用戶(hù)個(gè)人信息。只有接受用戶(hù)條款,同意軟件獲取個(gè)人信息甚至隱私,才能享受個(gè)性化推薦的便捷。在萬(wàn)物互聯(lián)互通的時(shí)代,各類(lèi)APP基于生活不同方面獲取不同層面的個(gè)人信息,進(jìn)行技術(shù)歸類(lèi)、整理分析,精準(zhǔn)定位到個(gè)人,不僅能預(yù)測(cè)個(gè)人未來(lái)的心理趨向與行為方式,還能以不為人察覺(jué)的方式影響甚至改變個(gè)人的價(jià)值取向與行為表現(xiàn)。諸如Facebook在2016年泄露用戶(hù)個(gè)人信息的丑聞,劍橋數(shù)據(jù)分析公司通過(guò)對(duì)用戶(hù)瀏覽行為進(jìn)行跟蹤分析,針對(duì)用戶(hù)個(gè)體的心理喜好,為用戶(hù)推送專(zhuān)屬的宣傳內(nèi)容,很大程度上影響選民的行為選擇,從而操縱了當(dāng)年的美國(guó)大選。

    2.“信息繭房”的思維困境

    在個(gè)性化推薦過(guò)程中,智能機(jī)制基于個(gè)體特征推薦用戶(hù)感興趣的內(nèi)容,將用戶(hù)注意力封閉在個(gè)體興趣圈中,僅瀏覽獲取到某些領(lǐng)域的信息,從而困在信息接收的舒適圈中,難以突破個(gè)人視閾。受同質(zhì)化信息的影響,容易產(chǎn)生定勢(shì)效應(yīng),對(duì)事物的認(rèn)知局限于既有的信息和思維模式,“信息繭房”思維困境明顯。且在新媒體環(huán)境下,信息更新?lián)Q代速度加快,受眾注意力轉(zhuǎn)移,長(zhǎng)期單一化、局限性的內(nèi)容推送,往往招致用戶(hù)的厭倦與反感。

    3.“社會(huì)個(gè)體”的特性弱化

    “社會(huì)個(gè)體”往往基于個(gè)體中心向外拓展聯(lián)系進(jìn)行社會(huì)活動(dòng)。在信息傳播過(guò)程中,用戶(hù)基于個(gè)體認(rèn)知基礎(chǔ),瀏覽傳播符合個(gè)體認(rèn)知的信息內(nèi)容進(jìn)行社會(huì)化發(fā)展。當(dāng)用戶(hù)較高頻率接觸個(gè)體感興趣的內(nèi)容,容易形成以己度人的認(rèn)知障礙,即投射效應(yīng)的認(rèn)知錯(cuò)覺(jué)。

    隨著UGC的巨量猛增,主流與小眾、中心與邊緣的界限進(jìn)一步模糊。用戶(hù)在個(gè)性標(biāo)簽分類(lèi)的集合中較易形成強(qiáng)社會(huì)聯(lián)系,加速了社會(huì)圈層的固化,受社會(huì)群體“沉默的螺旋”影響,個(gè)體多樣性逐漸喪失。

    個(gè)性化推薦將信息內(nèi)容與用戶(hù)個(gè)體的“興趣圖譜”匹配,而個(gè)人偏好在“興趣圖譜”中留下的痕跡是信息推送最重要的依據(jù)。用戶(hù)看似主動(dòng)瀏覽搜索,實(shí)則是智能時(shí)代被動(dòng)接受信息的木偶,主體能動(dòng)性正在進(jìn)一步弱化。

    四、結(jié)論

    個(gè)性化信息推薦模式對(duì)受眾個(gè)體的影響是雙面的,只有辯證看待,在實(shí)踐中不斷創(chuàng)新多樣化信息曝光、主流信息引導(dǎo)、智能過(guò)濾不良信息等展示機(jī)制,才能引導(dǎo)受眾形成便捷恰當(dāng)?shù)男畔⒔邮辗绞剑畔鞑ツJ讲艜?huì)愈加健康發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

    [1]傅鈺涵,個(gè)性化推薦算法價(jià)值觀探究[J].新聞研究導(dǎo)刊,2019,10 (01):87-88.

    [2]唐天健,張曉,算法媒體消費(fèi)者行為與信息繭房的被動(dòng)性惡化[J].數(shù)字傳媒研究,2018 (11):13-21.

    [3]彭蘭,智能時(shí)代的新內(nèi)容革命[J].國(guó)際新聞界,40(06):90-111.

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