鄭子藝
摘要:新聞推薦算法是網(wǎng)絡(luò)媒體時(shí)代新興的新聞編輯技術(shù),通過(guò)分析用戶(hù)行為特征,推測(cè)用戶(hù)的喜好和需求,目前備受互聯(lián)網(wǎng)公司青睞。但實(shí)踐積累發(fā)現(xiàn),新聞推薦算法存在很多弊端,本文就其局限性展開(kāi)分析,提出智能全面化用戶(hù)數(shù)據(jù)采集、人工推薦與智能篩選結(jié)合、開(kāi)辟與細(xì)化用戶(hù)設(shè)置渠道三方面的優(yōu)化策略。
關(guān)鍵詞:新聞推薦算法 局限 優(yōu)化
新聞推薦算法是一種定制化信息服務(wù)技術(shù),以大數(shù)據(jù)和人工智能為基礎(chǔ),通過(guò)采集用戶(hù)行為數(shù)據(jù),比如點(diǎn)擊、閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)及評(píng)論的特征,進(jìn)行分析、推測(cè)用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的偏好和潛在需求,自動(dòng)抽取、整合、編排信息,最后實(shí)現(xiàn)個(gè)性化內(nèi)容的推薦。
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展加快了新聞生產(chǎn)及傳播的速度。面臨海量資訊,人的選擇精力和接受能力都有限,極易淹沒(méi)在信息洪流中。網(wǎng)絡(luò)時(shí)代傳統(tǒng)“把關(guān)人”的力量被削弱,但“把關(guān)”價(jià)值本身更加重要了。某種程度上算法就充當(dāng)著“把關(guān)人”的角色,理想情況下以用戶(hù)意志為把關(guān)標(biāo)準(zhǔn),在用戶(hù)導(dǎo)向的服務(wù)邏輯下挑選信息。
這種算法的初衷是滿(mǎn)足用戶(hù)需求,節(jié)約用戶(hù)時(shí)間,提供以人為本的用戶(hù)體驗(yàn)。這樣全新的編輯機(jī)制剛一出現(xiàn)立即獲得了業(yè)界和用戶(hù)的認(rèn)可,迅速席卷各大網(wǎng)絡(luò)公司。幾乎所有新聞媒體都或多或少采用類(lèi)似的算法,比較典型的有Facebook、Google搜索等。國(guó)內(nèi)最具代表性的當(dāng)屬今日頭條了,品牌口號(hào)“你關(guān)心的才是頭條”很好地描述了今日頭條的產(chǎn)品定位。后起的許多聚合類(lèi)新聞App,如一點(diǎn)資訊、UC頭條的運(yùn)轉(zhuǎn)理念均與之類(lèi)似。
毋庸置疑,新聞推薦算法的出現(xiàn)解決了網(wǎng)絡(luò)新聞傳播的一些問(wèn)題,但沒(méi)有所宣揚(yáng)的那么智能,實(shí)際上目前流行的大多數(shù)算法還遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到足夠聰明的程度,仍存在許多隱患。
信息定制化存在的局限
一、過(guò)濾信息的質(zhì)量有待提高。如果說(shuō)原來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)世界是龐雜的,那新聞推薦算法并沒(méi)有改變這種信息特質(zhì)。算法僅以新聞主題為單位,粗略地幫助用戶(hù)縮小了信息范圍,但并沒(méi)有對(duì)信息的具體內(nèi)容和質(zhì)量加以甄別,海量單一內(nèi)容的涌現(xiàn),比原來(lái)更讓人眼花繚亂、失去判斷。算法將大量的相關(guān)信息堆積給用戶(hù)來(lái)顯現(xiàn)它的“高效智能”,沒(méi)想到卻適得其反,永無(wú)止境的相關(guān)信息推送給用戶(hù)帶來(lái)一種十分焦慮的閱讀體驗(yàn),因此越來(lái)越受詬病。
二、錯(cuò)誤判斷用戶(hù)喜好與需求。僅從閱讀的駐留時(shí)間、點(diǎn)擊次數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論等數(shù)據(jù)分析,并不能百分百還原用戶(hù)“畫(huà)像”,經(jīng)常出現(xiàn)算法失誤的情況,誤解了用戶(hù)心理。盡管有時(shí)候用戶(hù)點(diǎn)擊了某個(gè)主題的內(nèi)容,但可能只是一個(gè)短暫需求或是選擇失誤,結(jié)果由于算法的機(jī)械與延遲,之后的一段時(shí)間內(nèi)一直重復(fù)給用戶(hù)推送相關(guān)信息,造成不良的用戶(hù)體驗(yàn)甚至困擾。而目前的算法系統(tǒng)大多缺少用戶(hù)反饋渠道或是反饋操作不夠便捷有效,用戶(hù)反映真正手把手“調(diào)教”好自己的推薦系統(tǒng)難度太大。
三、窄化信息面產(chǎn)生過(guò)濾氣泡。由于回音室效應(yīng)的存在,一些相似的信息、相近的意見(jiàn)被不斷地重復(fù),嚴(yán)重窄化信息接觸面?;ヂ?lián)網(wǎng)活動(dòng)家埃利·帕里策針對(duì)算法的這種局限提出了“過(guò)濾氣泡”的概念。同質(zhì)化的信息反復(fù),與多元化的理念背道而馳,人們沉浸在個(gè)人日?qǐng)?bào)的滿(mǎn)足中,失去大量了解不同事物的機(jī)會(huì)和能力,思想逐漸狹隘,個(gè)人生活呈現(xiàn)定式化、程序化,嚴(yán)重消解社會(huì)創(chuàng)造力。另外算法還阻礙了人們了解真實(shí)的世界,為了迎合用戶(hù)而制造片面的擬態(tài)環(huán)境,單方面的信息輸入往往帶來(lái)極大的認(rèn)知偏頗。
優(yōu)化算法推薦機(jī)制
已經(jīng)有越來(lái)越多的人意識(shí)到了算法的局限性,甚至有人喊話抵制算法。不過(guò)這樣的主張顯然是不理智的,更合理的辦法是從算法本身的設(shè)置和使用方式上進(jìn)行一定的優(yōu)化。
一、智能全面化用戶(hù)數(shù)據(jù)采集。挖掘更多的用戶(hù)信息,使算法能夠更精準(zhǔn)地描畫(huà)用戶(hù)形象,推測(cè)用戶(hù)需求。除了現(xiàn)行主要依靠的用戶(hù)操作數(shù)據(jù)之外,要善于洞察細(xì)節(jié),從更多維的指標(biāo)了解用戶(hù),包括采取一些基礎(chǔ)性調(diào)查、測(cè)試,充分了解用戶(hù)的社會(huì)身份及其社會(huì)交往。比如用戶(hù)的工作身份和家庭身份,兩個(gè)身份所處的圈子截然不同,話題相去甚遠(yuǎn),算法了解用戶(hù)本身特點(diǎn)的同時(shí)也要對(duì)用戶(hù)的社交環(huán)境有所了解,將計(jì)算范圍和測(cè)度指標(biāo)擴(kuò)大到相接觸的其他人。當(dāng)人們扮演不同社會(huì)身份時(shí)會(huì)有不同角度的信息需求,算法對(duì)此都要進(jìn)行準(zhǔn)確的計(jì)算。當(dāng)算法判斷出用戶(hù)的社交需求,不管個(gè)人是否意識(shí)到、行為是否有所表現(xiàn),都主動(dòng)推送,改善用戶(hù)洞察技術(shù)對(duì)用戶(hù)需求定義的代表性和完整性。
二、人工推薦與智能篩選結(jié)合。算法判斷需求的難度,一方面源于某些需求是人們自身都沒(méi)有明確意識(shí)到的,就沒(méi)有通過(guò)行為表達(dá)出來(lái);另一方面,人們本能地傾向軟性的、輕松的、娛樂(lè)性的內(nèi)容,算法捕捉到的用戶(hù)喜歡的內(nèi)容,未必是用戶(hù)真正值得花時(shí)間了解的信息。正確判斷新聞價(jià)值光靠擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集面是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。根據(jù)賴(lài)特的“傳播四功能說(shuō)”,大眾傳播應(yīng)該具備的社會(huì)功能有環(huán)境監(jiān)視功能、解釋與規(guī)定功能、社會(huì)化功能,最后才是提供娛樂(lè)。新聞媒體如果一味地迎合用戶(hù),放棄媒體獨(dú)立的價(jià)值判斷和價(jià)值引領(lǐng),是典型的本末倒置行為。即便是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,也要堅(jiān)持傳統(tǒng)媒體的專(zhuān)業(yè)性,思考怎樣維持用戶(hù)粘度,不犧牲媒體自身的新聞判斷和價(jià)值觀來(lái)妥協(xié)。
三、開(kāi)辟與細(xì)化用戶(hù)設(shè)置渠道。算法是輔助用戶(hù)選擇信息的工具,永遠(yuǎn)不要做信息的壟斷者,更不能反過(guò)來(lái)主導(dǎo)用戶(hù)的意識(shí),要將主動(dòng)權(quán)和主動(dòng)的意識(shí)還給用戶(hù)。算法的運(yùn)行規(guī)則應(yīng)該盡可能透明化,讓用戶(hù)理解,鼓勵(lì)用戶(hù)獨(dú)立思考,并暢通用戶(hù)反饋渠道,開(kāi)放用戶(hù)對(duì)算法的設(shè)置。讓用戶(hù)可以對(duì)算法誤差進(jìn)行調(diào)整,細(xì)化相關(guān)設(shè)置,不僅僅在內(nèi)容方面深入更多選擇,包括推送的時(shí)間和頻率也應(yīng)該有所調(diào)節(jié),始終保證雙向良性互動(dòng)。用戶(hù)自身在享受新媒體資源優(yōu)勢(shì),利用算法推薦系統(tǒng)的便利性時(shí),也要不斷提升自己的媒介素養(yǎng),注意嚴(yán)肅新聞的閱讀,控制娛樂(lè)化傾向,全面了解客觀事實(shí),避免極端情緒,做會(huì)思考、有思考的受眾。只有用戶(hù)與媒體兩相配合,才能成為信息世界最優(yōu)質(zhì)的“把關(guān)人”。
(作者單位:河北大學(xué))