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推荐语：
今天,至少有4亿中国人通过算法获取内容,国内创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统.通过算法实现的推荐技术基于用户历史数据和行为,推测用户意图,推荐合适的商品和内容给终端用户,显著提高了用户的点击率和留存率.未来,算法推荐可能会成为互联网公司的标配.对于互联网内容产业相关从业者来说,了解算法与内容推荐系统势在必行.
书摘：带着偏见看推荐
闫泽华
推荐其实不是一个新事物,它早已被应用在了如淘宝购物推荐、豆瓣电影推荐、点评美食推荐、携程差旅推荐等不同的场景中,以提升服务质量、优化系统效率.
当推荐技术应用于内容分发领域后,在已有传统媒体、门户网站仍然占据重要分发位置的情况下,质疑的声浪频传.如果你经历过PC时代,也许会觉得这一幕似曾相识：当年,传统媒体对门户发出过质疑声,中心化的门户模式对去中心化的微博模式同样质疑过.只是岁月轮回,昨日的挑战者成了今日的卫道士,何其唏嘘.
信息茧房
当内容分发全面进入推荐分发时代,对这一分发模式的质疑也就越来越多,很多人站出来号召大家要一起戳破“算法的泡泡”.
一种普遍观点是：机器算法主导的精准分发,在提升阅读体验的同时,也极易导致由信息收窄带来的一叶障目,即在算法分发下,用户将深陷信息茧房当中.
哈佛大学法学院教授、美国前总统奥巴马的法律顾问凯斯·桑斯坦在其2006年的著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提出了“信息茧房”这一概念.通过对互联网的考察,桑斯坦指出,在信息传播中,由于公众自身的信息需求并非全方位的,公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的领域,久而久之,会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中.这顶“信息茧房”的帽子,随着信息流量分发的迁移,被扣到了不同的内容分发服务头上：
在国外,先后被吐槽的是谷歌的个性化搜索结果和脸谱网的信息流服务.
在国内,早在2012年就有人吐槽微博是“信息茧房”,如今吐槽的对象又变成了机器推荐分发.
当信息生产的门槛不断降低造成内容量的大繁荣,当信息消费者的选择权越来越大、越来越能够主动选择而非被动接受的时候,令人担忧的“信息茧房”就会被越来越多地提及.
然而,过滤你的并不是算法泡泡.
在纸媒时代,当用户从特定的媒体人、特定的媒体刊物处获取信息的时候,其信息获取方式不就是纸媒版的订阅关系分发吗？各家纸媒有自己的题材偏好和内容风格,不也构成了一个“茧房”吗？当面对报亭中琳琅满目的刊物和邮局的订阅表时,用户的主动选择便构成了他的认知世界.
还记得那本月发行量逾700万册的杂志——《知音》吗？其刊载的内容正是今天饱受诟病的典型标题党样例：《风之谷啊我的妹妹,哥哥的未来献给你》《再大的恨放下吧,唤醒前夫赢得亲情一片天》.在10年前,为什么会有那么多人消费这本杂志,在10年后的今天,就为什么会有同样规模的人在消费着类似内容.从用户需求的角度看,这些内容符合大众用户偏好、可以满足他们打发时间的需求,高阅读量就是用户主动选择的结果.
内容作为一种消费品,每个人都有选择消费途径和消费内容的权利.无论是纸媒还是网媒,只要有足够大的候选集和主动选择权,用户就一定会选择自己更为偏好的信息载体和信息源.从内容匮乏到内容繁荣,从中心化一统到垂直化聚群,用户的选择更贴近自身喜好是不可逆转的趋势.
那些表示担心的人,本身就是多源信息的消费者,希望看到多源信息的渴望胜过了他们看到不感兴趣内容的不悦.而不担心的人,本身就不曾有信息多样性的焦虑,乐得在自己的小圈圈里打转.
进一步,对那些担心的人来说：他们跳得出算法分发,也跳不出社交关系分发；跳得出社交关系分发,也跳不出自己的认知选择边界.“茧房”始终存在,真正过滤你的,是你的认知泡泡.
在这种情况下,将“信息茧房”归罪于分发模式更像是因失语而产生的牢骚.与其吐槽分发模式,不如考虑在新的模式下如何优化；与其大声疾呼内容分发服务商的道德义务,不如将其归结为内容服务商的利益诉求.
“信息茧房”并不是内容服务商的诉求,“用户茧房”才是其诉求.为保证用户更好地长期留存,内容服务商就势必需要不断探索用户的内容兴趣偏好、了解用户的观点偏好：
你以为只给用户展示他喜欢的类目就够了？那你错过的就是拓展用户兴趣认知的机会.只有给用户展示多元化的内容,才能够让他消费更多内容,停留更长时间.
你以为只给用户推荐他偏好的观点就够了？那你就可能错过用户间的讨论和互动碰撞.给用户展示多元化甚至有冲突的观点,对评论的刺激作用是显著的.而在多元化的讨论之后,内容丰富的评论区也具有了可以消费的价值.
如果你的认知还停留在算法分发只会给你推荐感兴趣的内容上,那你的认知泡泡,也该戳一戳了.
推荐会导致Low？
对内容推荐的又一个常见误解是：推荐系统会趋向于低质量和Low（低格调）的内容.
什么样的内容是质量好的内容？对于食品,我们有诸如保质期、配料成分表、制作工艺等方面的要求；对于衣物,我们有型号、材质、洗涤方式的规范；对于内容,这种非标准化的手工产品,是否也存在一套类似ISO9001的标准可以衡量呢？
大众说好,专家也说好,“叫好叫座”大概是好内容最理想的终局.但在达成“好”的共识之后,进一步的问题是：如果一篇内容专家不叫好,这样的内容是否应该被过滤掉呢？
未必.
比如,明明自己觉得还不错的电影,为什么在影评人眼里变得满目疮痍,充满各种各样的问题呢？自己觉得还不错的桥段,在影评人眼中却成了陈词滥调,缺乏创新与深度.
在猫眼电影工作的朋友的一番解释让我释然：“你是观众视角,影评人是专业视角.专业的判断跟大众的喜好通常会存在认知背景的偏差,在技法上有待改进的内容并不意味着缺乏受众.一如范雨素的爆红,从文字技法上看,她的内容一定是有缺失的,但她对生活的记录触动了许多人的心.”
（本文选自闫泽华《内容算法：把内容变成价值的效率系统》一书,内容有删减.）
编辑：牛绮思
结束语：本文论述了关于推荐方面的大学硕士和本科毕业论文以及偏见和推荐相关推荐论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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