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算法新规实施一个月,那些侵扰个人信息的个性推荐还剩多少?
算力说
“外卖骑手,困在系统里”一年前,《人物》杂志这篇调查报道刷屏全网,撕开了算法背后的冷漠真相。算法正在“算计”人类,作为Web2.0时代信息过滤的核心手段和效率工具,算法似乎从问题解决者变成了问题制造者,算法歧视,大数据杀熟,充满诱导意味和广告嫌疑的个性推荐,让身处互联网深海的公民被一步步拽向它编织的信息茧房和赛博牢笼,算法规制刻不容缓。
众望所归下,今年3月1日,《互联网信息服务算法推荐管理规定》(下称“《算法规定》”)正式施行,并明确提出算法推荐服务提供者应当向用户提供不针对其个人特征的选项,或者向用户提供便捷的关闭算法推荐服务的选项。实际上,提供关闭个性化推荐的选项在《个人信息保护法》[i]中已有要求,《算法规定》主要细化了要求和法律责任。
时隔一月后,那些侵扰个人信息的个性推荐还剩多少?让我们看看“后算法时代”下的行业发生了哪些变化?
基于内容的推荐:通过用户的行为日志挖掘出衡量用户偏好的标签,通过这些偏好标签为用户做推荐。
协同过滤:找到与用户兴趣相同的用户(有过类似的行为),将这些兴趣相同的用户浏览过的标的物推荐给用户。
基于模型的推荐:一般来说,可基于用户行为记录、用户相关信息(年龄、性别、地域和消费习惯等)及标的物相关信息来构建算法模型,预测用户对物品的偏好。
基于社交关系的推荐:例如微信“视频号”中的“朋友赞过”就是通过将你的微信好友赞过的视频展示给你来实现推荐。
参考资料
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