“个性化推荐”可能让你不再个性 | 青晚报

你是否经常遇到这样的情况

随手打开淘宝，发现首页“你可能也感兴趣…”里面真的都是你感兴趣的宝贝，于是怀着激动的心情逛逛逛、买买买；

打开新闻或者阅读，正好弹出你关注的话题，于是你津津有味地读下去；

而短视频平台则是货真价实的快乐源泉，你看到的内容都正好戳中你的笑点。

但这样的经历总有小小的麻烦如影随形

想买一件商品，最后却买了很多其他的东西，并且在买完的很长一段时间内购物界面仍在推荐此类商品；

网络上的资讯，随便点点、看看，一两个小时倏忽而过，好不容易意识到以后，发现在过去的时间里并没有什么收获……

这一切的背后，是我们已经习以为常的算法推荐，它渗透在网络世界的方方面面。我们会无意识地接受和采纳它的推荐，也经常吐槽个性化推荐生硬和“不懂变通”的一面。

个性化推荐

什么是“个性化推荐”？它借助强大的数据采集、分类和提取技术，根据用户阅读习惯、浏览记录等数据，将用户贴上高度精练的标签，然后再针对这些标签，将筛选过的信息精准推送至用户。

算法推荐擅长分析个体特征，在所能实现的限度内，它了解每一个用户的年龄、职业、兴趣、地理位置等等。随着用户产生行为时间变长，系统掌握的用户信息就越多，从而推荐的内容或商品也就越精准。

在万花筒般纷繁复杂的碎片信息中，算法实现的个性化推荐不仅节约时间成本、提高效率，更满足个性化需求，“比你更懂你”，使得“千人千面”的信息传递模式成为现实。

身陷“孤岛”的你我

个性化推荐在满足了人们需求的同时也利用了人性的弱点：更加精准的广告和营销是难以拒绝的诱惑；千篇一律的资讯和内容将人们的视野牢牢定住；对用户三百六十度全方位的跟踪了解侵犯隐私，更严重的是容易造成选择性的接触、过滤与相信，由此带来信息窄化、“信息茧房”、“回音室”现象等不良后果，使个人陷入信息孤岛。

用新闻资讯类软件来举例：

它们可以不生产内容，只是聚合和传播内容，运用大数据、人工智能的高科技和基于用户画像的个性化推荐，就可以逐渐抓住用户的心理需求，吸引大批追随者。

（网络上的用户画像示例）

算法技术只关心人们的偏好，无法顾及新闻性与价值观，容易使某一类型的内容充斥用户眼球。如果我们长时间点击某一个话题相关文章，它随后便会连续地推送多条相关信息，形成一种“回声室效应”。

“回声室效应”简单来说，我们所获取的一切信息，都在支持已有的知识与观点。这意味着，内容获取将不再能起到开拓视野的作用，反而会让你我在汲取内容的爽感之中，收窄眼界，固步自封。

越来越聪明的算法，在有效降低我们获取信息成本的同时，却也在蚕食人们的时间，消耗人们自主思考的意识。人们更多地接触到自己感兴趣的内容，久而久之，被禁锢在自己构建的“信息茧房”中。

根据诺依曼“沉默的螺旋”理论，一旦用户认为某种价值取向受到广泛欢迎，那么与之相符的声音就会高涨，与之相反的声音则会陷入沉默。李普曼也说：“虚拟环境是’人性’和‘环境’的杂交物。”

算法推荐容易使用户造成“很多人都有这种价值取向”的印象，正面价值意见的沉默造成负面价值意见的增长，由此陷入恶性循环，导致网络舆论场失真。

别让个性化决定你的兴趣

个性化体验采集自你的兴趣，却又决定了你的兴趣。

推荐的内容促使你反复的查看类似的资讯。你在同一话题、同一观点、同一逻辑构造的世界里，另一种声音离你越来越远。这样造成的结果就是，我们每个人都给自己制造了一个「过滤器泡沫（filter bubbles）」：

蓝色的是我们自己感兴趣的泡沫，边界就是我们的过滤器。比较可怕的是，过滤器并非是我们自己定义的；我们意识不到自己在过滤器中；我们并不知道外界有什么。

当算法代替了严格的人力编辑后，内容在某种程度上便被固化。作为在信息海洋里的“淘金者”，我们的选择应该尽量建立在正反博弈的信息和广泛的选择之上，向着那陌生、新奇的领域更进一步，你的无限可能性正在某个未知的地方等待被发掘。

只有让读者涉足不同的观点，接受多样的理念，最终收获的才真正是信息世界的便利。

无数个小径分岔的路口中

别只走对你来说容易的一条。

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今日小编：彭昶澜 李洋

图片来源：百度图片、网易公开课、软件截图

审核人：谢博远、康遍霞、马明辉

审核发布：王猛