簡翊竹

一、前言

P.Resnick和H.R.Varian兩位學(xué)者在1997年提出了個性化推薦的含義：根據(jù)用戶的個性化需求，通過計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)向用戶提供滿足其需求的相關(guān)信息［1］，其核心動力在于解決海量信息（或產(chǎn)品）與用戶之間的供需適配問題［2］。生活中我們時(shí)常遇到：購物平臺重復(fù)推薦我們以往搜索過的產(chǎn)品；微信推薦給我們那些看似我們感興趣的廣告；短視頻重復(fù)推薦類似的內(nèi)容等問題。這些看似把握住大眾偏好卻沒有帶給大眾足夠“新意”的現(xiàn)象，使得矛盾在由算法支撐下的個性化推薦與大眾的多樣化需求間產(chǎn)生，從而給用戶帶來不友好的消費(fèi)體驗(yàn)，為企業(yè)帶來不利影響，甚至是影響到傳播系統(tǒng)以及社會的發(fā)展。

在哲學(xué)中，我們將矛盾稱為對立統(tǒng)一，個性化推薦如果一味追求貼合大眾喜好，就容易與大眾的多樣化需求形成對立關(guān)系，最終結(jié)為矛盾關(guān)系。如圖1所示，企業(yè)在個性化推薦中所負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)獲取和分析上存在的漏洞導(dǎo)致矛盾的產(chǎn)生：首先是對顯性數(shù)據(jù)的依賴；其次是對大眾隱性數(shù)據(jù)掌握的不全面；最后是數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不成熟。企業(yè)如若能夠針對這三方面有針對性地做出改變，解決這對矛盾，我相信在一定程度上能對傳播和社會穩(wěn)定發(fā)展起到更大的積極作用。

圖1 二者矛盾及解決方式圖示

二、三圈相聚，矛盾藏匿

矛盾即對立統(tǒng)一，弄清楚對立產(chǎn)生的原因，才能做到后續(xù)的統(tǒng)一。本文主要聚焦于由數(shù)據(jù)獲取端產(chǎn)生的“企業(yè)數(shù)據(jù)圈”“大眾興趣圈” 以及由數(shù)據(jù)分析端產(chǎn)生的“技術(shù)圈”這三大圈層，來挖掘矛盾對立的產(chǎn)生原因。

（一）企業(yè)拘囿于“數(shù)據(jù)圈”

個性化推薦是基于大眾搜索歷史之類的顯性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的，那么其推薦的產(chǎn)品也是局限在大眾自己曾經(jīng)搜索的元素中，推薦品較單一。這讓大眾接觸的事物越來越少，視角越來越窄，僅僅是被數(shù)據(jù)圈在了他們自己的小世界中。一旦大數(shù)據(jù)給大眾打上了某種標(biāo)簽，那么系統(tǒng)就會自動給大眾推薦屬于這個標(biāo)簽上的產(chǎn)品，或是與某個元素相關(guān)的產(chǎn)品，最終導(dǎo)致推薦產(chǎn)品呈現(xiàn)出單一化的傾向。再者，個性化推薦本就具有一定的“滯后性”，其時(shí)效性很差，這是因?yàn)樗惴ㄋ蕾嚨臄?shù)據(jù)來源大部分為大眾搜索過的歷史記錄，基于此數(shù)據(jù)所推測出的大眾喜好大部分都是大眾搜索過的事物，因此我們不知道大眾是否依舊對其感興趣，最終導(dǎo)致被推薦的事物和大眾被數(shù)據(jù)圈所束縛。

（二）限制了大眾的“興趣圈”

大眾的需求并不都會明確顯露出來，在心理學(xué)中，我們稱那些沒有表露出、尚未意識到的需求為隱性需求。所以，我們能夠掌握的大眾數(shù)據(jù)僅僅是冰山一角，只是一些大眾顯露出的興趣偏好。那些我們獲取不到的數(shù)據(jù)稱為隱性數(shù)據(jù)。因此利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行大眾偏好分析時(shí)必定是不全面的，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的分析結(jié)果往往不能全面的觸達(dá)大眾內(nèi)心，那么個性化推薦的產(chǎn)品就不能悉數(shù)滿足大眾的興趣，并且將大眾限制在了他們自己的搜索興趣范圍內(nèi)。最終，使大眾將自己封閉在自己的興趣圈內(nèi)。

（三）企業(yè)受困于“技術(shù)圈”

目前比較受用的兩種個性化推薦技術(shù)為基于內(nèi)容和基于協(xié)同過濾的推薦技術(shù)?；趦?nèi)容的推薦技術(shù)首先需要得到用戶興趣模型，進(jìn)而通過用戶偏好的權(quán)重排序進(jìn)行推薦，此種技術(shù)以其推薦結(jié)果直觀、不需要領(lǐng)域知識和不需要冷啟動的優(yōu)點(diǎn)深受喜愛。但是它無法提供新穎的推薦，并且在提取特征以及度量高維特征數(shù)據(jù)的相似性方面存在一定挑戰(zhàn)［3］，成為了大眾多樣化需求的阻礙?；趨f(xié)同過濾的推薦技術(shù)是篩選相同興趣用戶進(jìn)行信息共享，此類方法以用戶為核心，利用具有相同愛好大眾的好評內(nèi)容來進(jìn)行推薦，此種方法以其個性化推薦自動化程度高的優(yōu)點(diǎn)而成為使用率最高的推薦技術(shù)［4］。但是此技術(shù)的分析質(zhì)量取決于歷史數(shù)據(jù)集，仍然拘囿于歷史數(shù)據(jù)這個圈子，不能很好地滿足大眾多樣化需求。目前有些企業(yè)采取混合型推薦技術(shù)，即根據(jù)需求和效果將不同的技術(shù)混合使用，但是此推薦系統(tǒng)需要技術(shù)高超的算法工程師選取相應(yīng)的推薦方法，并對技術(shù)結(jié)合手段進(jìn)行嘗試，導(dǎo)致需要較高的人力、時(shí)間和技術(shù)成本。綜上所述，無論是哪一項(xiàng)算法技術(shù)都無法完美地解決問題。因此，企業(yè)受困于“技術(shù)圈”是矛盾產(chǎn)生的重要因素。

三、量體裁衣，精準(zhǔn)打擊

要想解決這對矛盾，必須堅(jiān)持具體問題具體分析的方法論。分析完矛盾的產(chǎn)生原因后，我們就可以準(zhǔn)確定位化解問題的方向，量體裁衣的提出相對應(yīng)解決辦法：“跳出舒適圈”“擴(kuò)大推薦圈”以及“增加工具圈”，最終做到精準(zhǔn)打擊。

（一）跳出“舒適圈”

即根據(jù)大眾喜歡的元素進(jìn)行產(chǎn)品的延伸推薦。我們要促使矛盾雙方相互轉(zhuǎn)化，積極創(chuàng)造有利條件，使矛盾向有利方向轉(zhuǎn)化。在概率論中我們有這樣一種概率推算方法：極大似然估計(jì)法，就是利用已知的樣本結(jié)果信息，反推最大概率導(dǎo)致這些樣本結(jié)果出現(xiàn)的模型參數(shù)值。那么當(dāng)企業(yè)數(shù)據(jù)不全時(shí)，我們是否也可以借助這種數(shù)學(xué)思想推算出大眾喜好的概率模型呢？答案是必然的，在數(shù)據(jù)不全的情況下，企業(yè)不能固步自封地局限于已有數(shù)據(jù)的“舒適圈”。

這要求企業(yè)不僅僅限于大眾搜索歷史，還要結(jié)合歷史數(shù)據(jù)建立大眾喜好模型去發(fā)展多樣化產(chǎn)品，進(jìn)行相關(guān)元素周邊推薦，將產(chǎn)生對立的因素（即已有數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢杂脕硖嵘蟊姖M足感的元素。比如用戶多次搜索喻國明，我們可以延伸至傳播學(xué)；用戶多次搜索“馬思唯”，我們就可以延伸至說唱文化。我們不能置身于搜索詞本身包含的小圈子的牢籠，而應(yīng)利用已知樣本結(jié)果信息，即搜索詞，找出導(dǎo)致大眾搜索結(jié)果信息的誘因，從而擴(kuò)展到更大的圈子。

（二）擴(kuò)大“推薦圈”

即用多樣化產(chǎn)品迎合大眾多樣化的需求。我們要堅(jiān)持用全面的觀點(diǎn)看問題，在迎合大眾喜好的同時(shí)注重新潮流、新產(chǎn)品的推薦，因?yàn)槲覀儗Υ蟊姷恼莆帐怯邢薜?，我們不能保證我們推薦出的物品一定受大眾喜歡。郭慶光在《傳播學(xué)教程》中也說到過：“追求新事物、新意義是人類的一種基本價(jià)值，‘新’意味著‘創(chuàng)造性、‘時(shí)代性’和‘個性化’。”［5］

況且大眾多樣化需求也不僅僅局限于大眾所喜愛的事物，還要求我們要全面地考慮，看到大眾不曾接觸到的事物。所以不能單純依賴相關(guān)數(shù)據(jù)，在迎合大眾喜好的同時(shí)及時(shí)上新推薦，推薦給大眾新的風(fēng)格、新的潮流，不斷地向大眾傳輸新的事物，這樣做就加大了將潛在用戶轉(zhuǎn)化為直接用戶的幾率，緩解了個性化推薦與多樣化需求的矛盾。

（三）增加“工具圈”

即增加大眾選擇的工具，如設(shè)置個性化按鈕。堅(jiān)持普遍性寓于特殊性之中的原則，矛盾普遍性特殊性統(tǒng)一的方法論，當(dāng)大眾想看一些不一樣的產(chǎn)品時(shí)可以關(guān)閉個性化推薦按鈕。技術(shù)是一個集合名詞，企業(yè)從技術(shù)下手可以有很多嘗試，此時(shí)技術(shù)就構(gòu)成了這對矛盾普遍性的特征，前面我們也分析過技術(shù)存在的問題，它很難在一朝一夕內(nèi)產(chǎn)生質(zhì)變。因此，我們只需找到那個寓于在技術(shù)這個普遍性中并且便于實(shí)施的特殊性，就能夠簡化這個問題。

比如在頁面中設(shè)置個性化按鈕，此舉可以很好地增加用戶選擇：讓我們代入這樣一個情景，大眾搜索自己想要的物品，經(jīng)過瀏覽后沒有自己心儀的商品，推薦頁根據(jù)大眾的歷史搜索得到了大眾可能喜歡的事物，在這個情景下大眾瀏覽推薦頁時(shí)才能真正發(fā)揮個性化推薦的作用；相反的，當(dāng)大眾想要多看一些當(dāng)下新款時(shí)，大數(shù)據(jù)分析后剔除了大眾沒有點(diǎn)擊瀏覽過的商品類型，個性化推薦此時(shí)是大眾選擇的絆腳石。因此設(shè)置個性化按鈕可以讓大眾根據(jù)自己的使用情景自行選擇，這不僅提供了大眾更多選擇的權(quán)利，還緩解了個性化推薦與多樣化需求之間的矛盾。

四、釜底抽薪，冰解的破

矛盾即存在對立，對立必定阻礙社會發(fā)展，解決個性化推薦與多樣化需求間的矛盾，可以促使二者統(tǒng)一，冰解的破，最終帶來更多益處。

（一）有利于降低擬態(tài)環(huán)境的負(fù)面影響

網(wǎng)絡(luò)端的擬態(tài)環(huán)境是由信息發(fā)布者所操縱的，其想讓大眾看到什么信息就發(fā)布什么，不想讓大眾看到的卻避而不說，大眾所面臨的網(wǎng)絡(luò)擬態(tài)環(huán)境已經(jīng)受到了外部信息發(fā)布者的一級干擾。然而雪上加霜的是個性化推薦加持的網(wǎng)絡(luò)擬態(tài)環(huán)境又使這個環(huán)境受到大眾自身的內(nèi)部二級干擾，這是因?yàn)閭€性化推薦本質(zhì)上就是構(gòu)建大眾自身的興趣生活圈，大眾喜歡什么，算法就呈現(xiàn)什么信息，如此構(gòu)建出的網(wǎng)絡(luò)擬態(tài)環(huán)境越來越貼近于消費(fèi)者所想象的世界。

隨著擬態(tài)環(huán)境環(huán)境化的愈演愈烈，其負(fù)面影響越大，如：把關(guān)人失控，信息真假難辨；主流媒體輿論引導(dǎo)作用被削弱；擴(kuò)大“信息鴻溝”，加劇不平等等。［6］對于一級干擾來說：完善新聞法律法規(guī)，加強(qiáng)從業(yè)人員的道德素養(yǎng)等可以降低擬態(tài)環(huán)境的負(fù)面影響，但是此進(jìn)程是緩慢的。如此一來，我們應(yīng)該聚焦于相較而言更好改變的二級干擾，按照上述方法可以降低二級干擾干擾度，最終達(dá)到降低擬態(tài)環(huán)境帶來的負(fù)面影響的目標(biāo)。

（二）提高大眾體驗(yàn)感，進(jìn)而增加企業(yè)效益

如今的營銷正在從追求“千人千面”到“一人千面”，一人千面中企業(yè)能夠通過個性化推薦洞察到的可能僅有不到四分之一。剩下的四分之三是消費(fèi)者沒有外露的隱性需求和亟須滿足的多樣化需求，是消費(fèi)者很難體驗(yàn)到的消費(fèi)感受，哪個企業(yè)能占領(lǐng)剩下的四分之三，能在更多場景更多時(shí)刻為消費(fèi)者提供更有針對性的個性化服務(wù)，更多的滿足消費(fèi)者需求，就能收攬更多的用戶，從而提高企業(yè)效益。

（三）促進(jìn)傳播者與受傳者的雙向互動，提高傳播過程的質(zhì)量

傳播過程是由傳播者、受傳者、信息、媒介和反饋五部分組成的。解決好這對矛盾，可以使得受傳者得到其所希望得到的多樣化產(chǎn)品事物，即提高選擇性接觸的信息到達(dá)率，讓傳播者傳播的信息觸達(dá)到更多有效的受眾。對于受傳者來說，那些使他們感興趣，并且能夠真正擊中他們內(nèi)心的訊息更能使其產(chǎn)生有價(jià)值的反饋，從而進(jìn)一步反作用于傳播者，讓雙向互動行為發(fā)揮更大的作用，使得傳播者根據(jù)受傳者的反應(yīng)做出符合其喜好的改變，促進(jìn)社會傳播系統(tǒng)獲得更加高效高質(zhì)的發(fā)展。

（四）促進(jìn)社會創(chuàng)新發(fā)展，維護(hù)社會穩(wěn)定。

這里面有兩層含義，第一：促進(jìn)企業(yè)技術(shù)更迭、管理系統(tǒng)升級，達(dá)到社會創(chuàng)新的目的。要想解決這對矛盾，必須使個性化推薦技術(shù)成為更具有分析能力的數(shù)據(jù)應(yīng)用，使其更加兼顧個性和新潮，從而促進(jìn)技術(shù)更迭；要想解決這對矛盾，就證明企業(yè)必定會面對更加龐大的數(shù)據(jù)體系，面臨更加復(fù)雜的應(yīng)用場景，決策路徑也變得無跡可尋，那么之前的管理系統(tǒng)很難適應(yīng)這個變化，這就要求企業(yè)升級管理系統(tǒng)，使其能更加靈活的觸達(dá)用戶；要想解決這對矛盾，就必須著手于科技進(jìn)步、系統(tǒng)升級，從而促進(jìn)社會創(chuàng)新。第二：一定程度上降低低質(zhì)量事物的傳播風(fēng)險(xiǎn)，肅清網(wǎng)絡(luò)傳播環(huán)境。算法猜測受傳者偏好時(shí)，會將熱點(diǎn)事物加入猜測過程推薦給受傳者，這是因?yàn)闊狳c(diǎn)事物具有一定的普及性。但是，算法本身是沒有任何感情的，我們無法保證通過算法傳播的信息質(zhì)量，算法只會計(jì)算受傳者可能會偏好什么內(nèi)容，只會持續(xù)提高熱度較高事物的曝光率而不會辨別這些信息的質(zhì)量，無形中會加速謠言的傳播，促進(jìn)惡俗信息流傳。因此，解決好這對矛盾有利于社會穩(wěn)定。

五、結(jié)語

在新的歷史起點(diǎn)上，我國的社會生產(chǎn)力水平取得飛躍性發(fā)展，人民群眾的需求隨之發(fā)生了重大的變化，習(xí)近平總書記也指出“人民的需求是多樣化、多層次、多方面的”。秉承這一宗旨，我們應(yīng)清晰地認(rèn)識到：雖說個性化推薦為信息匹配做出了一定的貢獻(xiàn)，但是我們不能忽視他限制大眾多樣化需求這一缺欠。在日后的發(fā)展中，我們應(yīng)充分利用矛盾的原理、方法論來解決這個問題。聚焦于企業(yè)“拘囿于數(shù)據(jù)圈”“受限于技術(shù)圈”以及“限制消費(fèi)者興趣圈”的問題；努力做到“跳出舒適圈”“擴(kuò)大推薦圈”和“增加工具圈”；最終發(fā)揮解決矛盾后降低擬態(tài)環(huán)境的負(fù)面影響、提高大眾體驗(yàn)感、增加企業(yè)效益、提高傳播過程的質(zhì)量、促進(jìn)大眾創(chuàng)新和維護(hù)社會和諧穩(wěn)定發(fā)展的積極作用。