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求不要再推荐娱乐新闻了!今日头条推荐算法有

发布时间:2019-08-09 23:50    来源: 未知  未经授权 不得转载

  在《黑镜》第四季里,《绞死DJ》讨论了一种算法——一款“终极”相亲软件。在这个由软件模拟出的世界里,每一个人都被写成“虚拟代码”,放入系统里进行“恋爱模拟”,见面地点、约会形式、相处时长均由系统指定。系统会记录下所有的恋爱数据,最终通过这些数据为每个人匹配“终极伴侣”——匹配度高达99.8%。

  个性化推荐看似很美好,只推荐你感兴趣的东西,随着时间的流逝,用户难免会进入信息茧房中。接下来,你需要不停的搜索、收藏、评论,才能为自己构建起一个新的推荐世界。

  主打“推荐算法”的app都会告诉你,算法其实比你自己还要懂你,它能拥抱那个隐秘的你。听起来是不是很可怕,“推荐算法”的自信到底从何而来?这需要提一下它的基本原理,核心是基于你的历史信息找到与你的关联,对你“将”喜欢什么进行预测。也就是说,你提供的信息越多,它的预测就会越精准。

  今日头条算法框架师曹欢欢博士曾公开分享,推荐原理主要考虑了四个方面的因素:内容上会通过文本分析提取不同内容类型的特征;用户特征则包括基本信息、各种兴趣标签,以及用户行为(比如你没有点击推荐给你的文章)等;环境特征是基于用户在不同场景中信息偏好不同。结合这三个维度,推荐模型会给出一个预估,即预测在某一场景下推荐某内容给你是否合适。

  因此,推荐算法实质上是一个拟合用户对内容满意度的函数。这个函数需要输入上述三个维度的变量,而这三个变量都基于对用户信息的反馈,目的为了让用户感到愉悦。此外,还有第四个因素——协同特征,它通过用户行为分析出不同用户间的相似性,依靠“兴趣探索”和“泛化”来实现多元化推荐,但其根本点还是基于“相似”,内在逻辑是迎合着用户需求。

  “推荐算法”的迎合,让我们只能听见让自己感到愉悦的声音,把相异的观点排除在外。埃利·帕雷瑟在《过滤泡沫》中表达了担忧:“这些个性化算法,让只有和人们的意识形态一致的信息才会被呈现,人们的视野越来越窄,可以接触到多元化信息的机会也越来越少。”另外,推荐算法也许会让我们的思维不再开阔,视野观点也将走向两极化。

  对于我们个人来说,也许更需要的是为自己打造一个理想中的”人设“,让推荐算法能够展示出我们需要被或者能够被展示出的东西,以确保我们的隐私。

  德国社会学家马克斯·韦伯在探讨新教与资本主义精神的联系时,谈到了价值理性和工具理性的问题。工具理性强调行动,只为寻求功利的动机,借由理性达成预期目标,行动者追求效益最大化,忽视精神价值。个性化推荐算法系统,它充分体现了这种工具理性。

  你开始关注高端新闻,不再沉迷于低端无营养的流水账新闻,财经新闻是你感兴趣的频道,经济、就业、行业、5G成为搜索框里常在的名词,你的人设渐渐的建立完整。接下来,每天花时间去阅读,耐着性子读各种分析长文,面带微笑地去点赞、评论、转发,让算法更深入的了解我的人设和人设喜欢的东西,由此衍生出庞大的推荐库。

  从此,出现在推荐页面里的新闻换了一圈,你的人设打造成功了,你凭借自己的方法减轻了推荐算法带来的信息孤岛现象,但这时候,也许你该考虑一下你和算法之间的关系。是一直沉浸在推荐算法创造的世界里,还是要依靠自身的”小心思“去调教一下已有的算法,创造一个千变万化的世界?

  其实算法于用户而言,只是一个工具,我们可以借助工具提高效率,但不能一味依赖。至于规避“过滤气泡”,你可能需要掌握一些小方法,比如最简单的降低算法推荐的使用、有意识“驯养”、可隐身的搜索引擎,以及借助 Terra Incognita推荐系统和可以自己控制过滤的社交媒体聚合器Gobo。除此之外,还有另外一种方法,提升算法运作过程的透明化,监测并控制“过滤气泡”的产生,比如使用Ghostery ——一款监测在线活动的工具。

  
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