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我是怎么把今日頭條的“算法”馴服的

發布時間:2019-06-20 07:12:37 已有: 人閱讀

  在《黑鏡》第四季里,《絞死DJ》討論了一種算法——一款“終極”相親軟件。在這個由軟件模擬出的世界里,每一個人都被寫成“虛擬代碼”,放入系統里進行“戀愛模擬”,見面地點、約會形式、相處時長均由系統指定。系統會記錄下所有的戀愛數據,最終通過這些數據為每個人匹配“終極伴侶”——匹配度高達99.8%。

  這個出現在反烏托邦英劇里的劇本設定,離我們的日常生活并不是很遙遠。交友軟件“探探”其實就在使用算法,你的每一次滑動屏幕都在進行算法訓練,讓它為你尋找匹配的對象。

  如今,算法對你決策的影響遠不止約會,它幾乎涉及每一種日常行為:蝦米音樂為你推薦歌單、淘寶為你定制的128元連衣裙、今日頭條猜你喜歡的新聞、滴滴決定你的車費定價等等,均依靠算法來完成。

  不信,你試試每天上淘寶搜大褲衩。接下來很長一段時間,你可能需要向算法解釋自己,不斷搜索、收藏別的物品來稀釋“大褲衩”的濃度。

  認為你迷戀“大褲衩”的算法,其實是最常見的“推薦算法”,也是我們普通用戶能看到的“大數據”的粗略影子。

  而主打“推薦算法”的app都會告訴你,算法其實比你自己還要懂你,它能擁抱那個隱秘的你。聽起來是不是很可怕,“推薦算法”的自信到底從何而來?這需要提一下它的基本原理,核心是基于你的歷史信息找到與你的關聯,對你“將”喜歡什么進行預測。也就是說,你提供的信息越多,它的預測就會越精準。

  今日頭條算法框架師曹歡歡博士曾公開分享,推薦原理主要考慮了四個方面的因素:內容上會通過文本分析提取不同內容類型的特征;用戶特征則包括基本信息、各種興趣標簽,以及用戶行為(比如你沒有點擊推薦給你的文章)等;環境特征是基于用戶在不同場景中信息偏好不同。結合這三個維度,推薦模型會給出一個預估,即預測在某一場景下推薦某內容給你是否合適。

  因此,推薦算法實質上是一個擬合用戶對內容滿意度的函數。這個函數需要輸入上述三個維度的變量,而這三個變量都基于對用戶信息的反饋,目的為了讓用戶感到愉悅。此外,還有第四個因素——協同特征,它通過用戶行為分析出不同用戶間的相似性,依靠“興趣探索”和“泛化”來實現多元化推薦,但其根本點還是基于“相似”,內在邏輯是迎合著用戶需求。

  “推薦算法”的迎合,讓我們只能聽見讓自己感到愉悅的聲音,把相異的觀點排除在外。埃利·帕雷瑟(Eli Pariser)在《過濾泡沫》中表達了擔憂:“這些個性化算法,讓只有和人們的意識形態一致的信息才會被呈現,人們的視野越來越窄,可以接觸到多元化信息的機會也越來越少。”

  相較“過濾氣泡”,麻省理工學院的學者伊桑·扎克曼(Ethan Zuckerman)更擔心由此帶來“回音室“效應,“推薦算法”為每個人建立一間專有的“回音室”,所有人不斷強化自己的固有認知并誤以為就是真理,認為這會增加社會的兩極分化,有孕育極端主義的風險。但對多數人來說,我們更擔心“隱私”問題。

  德國社會學家馬克斯·韋伯在探討新教與資本主義精神的聯系時,談到了價值理性和工具理性的問題。工具理性強調行動,只為尋求功利的動機,借由理性達成預期目標,行動者追求效益最大化,忽視精神價值。個性化推薦算法系統,它充分體現了這種工具理性。

  作為一個誤認為自己具有“批判性”的文科生,我決定反向“馴養”算法,于是向很多朋友打聽取經。一圈問下來,只有我的老板托馬斯反向“馴養”過今日頭條,以及我的朋友J嘗試過互聯網隨機生活。

  J是一個程序員,他習慣生活在一種隨機中,比如聽音樂,他從不注冊音樂軟件,堅持使用游客模式隨機挑選音樂。再比如,他用朋友們的淘寶賬號購物。說實話,我很難理解J的算法柔術,這聽起來實在太費精力了。

  相較之下,“馴養”今日頭條這類app似乎更適合我。我購買了一張新的電話卡,試圖制造一種擁有新身份的假象,然后抱著巨大的科學實驗熱情下載并注冊了今日頭條。我為自己打造了一個人設——熱衷財經新聞的“高端”用戶,正兒八經的關注了一堆財經類頭條號,每天根據今日頭條的算法推薦原理販賣新人設。

  在過去兩周里,我回到家的第一件事,就是打開今日頭條,懷著一種老母親養蛙的心情“馴養”算法。最開始和使用搜索引擎一樣,我會不斷向它灌輸我立的新人設,比如搜索“XX財經”、“5G”,以及關注商業大佬。接下來,每天花時間去閱讀,耐著性子讀各種分析長文,面帶微笑地去點贊、評論、轉發,讓算法更深入的了解我的人設和人設喜歡的東西,由此衍生出龐大的推薦庫。

  基于對今日頭條算法原理的分析,以及有意識的行為方式,我確實“馴養”了今日頭條的App,讓它看起來越來越像我的人設。伴隨“算法”越來越像人設的喜悅而來的,還有這種戰斗帶來的疲憊感。這讓我重新思考和“算法”的關系,以及該和它保持怎樣的距離。

  答案很簡單,“算法”是工具,我們可以借助工具提高效率,但不能一味依賴。至于規避“過濾氣泡”,你可能需要掌握一些小方法,比如最簡單的降低算法推薦的使用、有意識“馴養”、可隱身的搜索引擎,以及借助 Terra Incognita推薦系統和可以自己控制過濾的社交媒體聚合器Gobo。除此之外,還有另外一種方法,提升算法運作過程的透明化,監測并控制“過濾氣泡”的產生,比如使用Ghostery ——一款監測在線活動的工具。

  其實,趨同性是一種古老的人類本能,算法通過工業效率強化了它。改變同質化信息流構建的“過濾氣泡”,我們自己能做的也有很多。

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