互联网大厂都在搞的新技术,突然就被人人喊打了?

我是创始人李岩:很抱歉!给自己产品做个广告,点击进来看看。  

扎克伯格创立Facebook以来,“算法”就走进了大众的视线,成为了各大互联网巨头的好助手。随着互联网的快速发展,用户的信息数据也面临着被泄露的风险,政府部门也随即采取了一系列的保护措施。在这种发展情景下,作者在本文展开了关于“算法”的一些思考。一起来看看吧。

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如果不是因为算法的存在,我们的社会绝不会进步得如此之快。

3月1日,随着《互联网信息服务算法推荐管理规定》的实施,各大APP均被强制要求在显眼的位置设置 “关闭个性化算法推荐” 按钮。

在不少用户眼中,关闭APP的个性化推荐甚至等同于关闭APP的广告、关闭APP的监听。有一说一, 虽然很多互联网公司做的APP确实不咋好,但是这个谣言是真的有点危言耸听。

就说一句话,如果APP真的在后台无时无刻的监听,那么你的手机电量根本受不了。

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一、个性化推荐是什么?

既然APP没有在后台监听我们,那么,为什么APP总是能知道我们想要什么呢?这就离不开个性化推荐(也被称为个性化营销)了。

1. 何为个性化推荐?

简单说就是,APP(网页同理)基于营销目的,在你使用APP过程中,APP会根据你填写的资料、你在APP上的页面停留时长、你对相关事物的兴趣等综合因素,对你进行个性化的营销推送。

当下的互联网环境,为了拿到你的访问记录,甭管我们是打开APP还是登录网页,背后都有无数的跟踪器在默默分析着你的喜好。

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在主流应用中,甭管是日活上亿的微信、抖音,还是淘宝、小红书这些APP,他们统统都在使用个性化推荐。可以说,个性化推送在当今社会,极为常见。

那么,这一套系统到底是怎样运作的呢?

2. 数据采集

对于“个性化推荐”我们可以这样理解:“个性化推荐”=“个性化”+“推荐”。在这个公式中,“个性化”是“个性化推荐”的前提, 而“个性化”前提则是海量数据做支撑。

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(淘宝个性化推荐需要收集的数据)

可以这么说,没有足够的数据,就不会存在个性化推送。因此,有不少公司都走上了数据采集这条路子。

良心一点的公司,他会基于正常渠道获取到的用户数据,给用户打上一些正常的标签。但这些渠道的数据,通常不怎么值钱,也无法对个性化推荐起到有效的帮助。

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于是,野路子的玩法就诞生了。

就比如在APP内嵌入SDK直接采集隐私信息。违不违规无所谓,对他们来说,把用户数据拿到手才是硬道理。

虽然很过分,但在黑马看来,这种已经算是“相对良心”。

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因为在它之上,还有公司直接从流量源头出发,从发卡的运营商渠道直接非法收集用户的个人信息。就比如下面这家公司——瑞智华胜。

它通过竞标以合作供营销服务的方式取得运营商远程登陆权限,接着在运营商系统上装上能采集用户Cookie信息的木马和插件,达到清洗、采集用户Cookie还有访问记录等目的。

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要知道,获取到一个人的Cookie,就意味着我们无需再次输入账号密码,就可以登录他的账号,从而获取他的购物、社交、开房记录等敏感内容。

说难听点就是,这家公司获取到你的Cookie信息之后,你在他们面前就几乎没有秘密了。

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说实话,这种采集程度前所未有,其离谱程度更是超乎想象。不过这也恰恰说明了数据采集在个性化推荐中的重要性。

3. 推荐算法

说完了数据采集,我们再来聊聊 “推荐”

“推荐”的核心就在于怎样从海量的产品中,找出你最有可能感兴趣的那些。这时候,APP之前通过各种渠道采集到的数据就起到了作用。

不过想要进行高效的推荐我们还得引入推荐算法。因为我们采集到的数据实在是太多了,只有算法的加持才可以简化这个推荐过程。

通常情况下,开发者会用到协同过滤推荐算法。

它主要通过对用户历史行为数据的分析发现用户的偏好,然后再基于不同的偏好对用户进行群体划分,之后再对同类用户推荐相同的商品。

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比如黑马和36最近在看摩托,虽然是两个账号,但是因为黑马和36的喜好和消费一致,那么这时候系统就会给黑马和36推荐相同的产品。

上面黑马也说了,协同过滤推荐算法比较简单,所以大家都在用。这也就导致一种情况,你有我有大家有,那不就是约等于没有嘛。

于是,聪明的开发者又开始引入了深度学习。

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在深度学习的加持下, 推荐算法如虎添翼。

它不仅会从用户停留的页面采集数据,更是会根据用户点击的时间段、访问次数、访问渠道、留存率等更多因素多方面为用户建立模型。

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比如字节跳动旗下的抖音。

你在平台上的每一次点击、观看时长、点赞、评论与转发等都被量化了。 之后,深度学习再根据这些数据设计出相关模型,用以预测同类用户群体的喜好。

在算法的加持下,抖音做到了比你还要了解你的喜好。越刷越有趣的抖音就此诞生。

二、个性化推荐存在的意义

通过上面这部分的介绍,想必大家应该知道个性化推荐是什么了。那么,个性化推荐算法存在的意义又是什么呢?

1. 提高效率

以YouTube为例,作为全球最大的视频网站,YouTube每分钟都有超过500小时时长的视频被上传(2018年的数据)。

简单换算一下就是,一天会有超过720000小时时长的视频被上传。抛开运营成本不说,视频网站最大的痛点就是,如何让用户查看到他感兴趣的内容。

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于是我们可以看见, YouTube针对视频内容划分了类别,同时用户在注册时也需要选择感兴趣的内容类别。

这样一来,YouTube就可以针对用户喜好进行推荐筛选了。

接下来的流程则和国内的视频网站应用相差不大。

在推荐冷启动阶段,针对用户的反馈(观看时长、赞、评论与转发等)来更加精准的判定用户喜好什么类型的视频,同时对视频的标签进行优化。

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为了提高信息的推荐效率, 视频网站这时候就会引入个性化推荐,用以帮助用户更快速地找到自己所需要的信息, 从而让用户觉得这个网站对其有所帮助增加用户的点击率。

2. 加强留存率

与之相对的是抖音。

作为短视频行业的老大, 抖音还率先引入了实时学习机制 ,它可以通过用户使用的数据快速提供反馈。

比如黑马一直喜欢的是机车的视频,但是某一天黑马突然在萌宠类视频上停留了较长的时间,那么这时候抖音就会根据这个改变快速推荐相似的视频。

这一点,相信大家都深有体会。

另外,根据纽约时报发布的《TikTok是如何让你上瘾的》文章描述,Tik Tok内部的一份文件《TikTok Algo 101》曝光了抖音算法的推荐逻辑:

为了追求公司增加日活用户的“终极目标”, 对提供给用户的视频内容流,Tik Tok选择性地优化了两大密切相关的指标: “留存率”——即用户是否回访——以及“访问时长”。

“算法透明”的创始人纪尧姆·查斯洛特说: “这种系统意味着观看时长才是重点。它的算法是为了让人上瘾,而不是给人们真正想要的东西。”

道理很简单,用户在APP中停留的时长越久,观看到广告的机会也就越多,平台的综合收益也就越大。

值得一提的是,文章提到的《TikTok Algo 101》是由抖音北京的工程团队编撰,同时也得到了Tik Tok发言人希拉里·麦奎德的证实,她表示, 这份文件旨在向非技术人员解释抖音算法工作原理。

至于国内的抖音推荐机制是否和国际版的Tik Tok一致,这里黑马就不做评判了。

不过,通过上面这两个例子,我们可以在这里简单总结一下: 个性化推荐算法在APP中被应用,最主要的目的就是为了提高信息推送效率、加强用户的留存率。

毕竟在互联网时代,用户留存率=钱。

常言道,“物极必反”。平台通过这些手段将用户留下来之后,就不会对用户造成什么影响吗?

这个问题,值得我们深入探讨一下。

三、个性化推荐造成的后果

就黑马个人而言的,体会最深刻的就是个性化推荐带来的冲动消费和信息茧房的问题。

1. 冲动消费

就拿冲动消费这事来说,淘宝曾有一个让黑马“惊为天人”的功能: 猜你喜欢

其离谱程度在于,它推荐的东西不一定是黑马的必需品,但它推荐超过90%的产品都是黑马喜欢的产品。每一次深夜逛淘宝,黑马就忍不住想要剁手。难不成,黑马的自制力就这么差?

黑马也咨询了一下身边的朋友,发现和黑马有着相同困境的人不在少数。

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事实上,个性化推荐的最重要的目的之一就是 让人上瘾,形成冲动消费。

甭管你是逛淘宝还是刷抖音,对于这些平台而言最重要的就是 成瘾性 。因为只有让你上瘾了,才能让你产生一种别人有的我也要有,从而在不知不觉之间促使你完成消费。

黑马在以前的一篇文章中写过,移动支付的发达,降低了大家对于金钱的敏感度,“剁手”所带来的痛苦大幅降低,加上平台铺天盖地的宣传,很容易让人冲动消费。

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就比如大家熟知的AJ,你可能不一定会买,但身边一定会有打扮得很Fashion的人穿AJ。

在品牌文化和平台的双重宣传之下,大家很自然的就会把AJ理解为“潮”,从而在不知不觉中花掉更多的钱。

不追潮牌的也别笑。

想想自己,明明一开始只是想买GTX1080,可是随着平台的推广和相关博主的使用体验种草,黑马最后还是“一不小心”就买了GTX1080Ti。本来自己的手机好好的,不卡顿也够用, 但就在每年手机厂商们各种发布会的轰炸下,我们总是花了大几千上万买一款新手机。

冲动消费带来的,不仅仅是个人财务状况的恶化,由于人的收入是有限的,对某一领域的冲动消费必然会挤压其他方面的消费,例如必需品的消费,所以我们会看到有些人宁愿每个月吃泡面也要买AJ、买神仙水。

如果进一步地讨论,冲动消费会进一步的影响我们的三观,因为我们重视消费品对我们外表和人格的“装扮”,也必然会导致拜金主义和金钱至上的社会现象,甚至导致掌握生产资料的少数人群与广大消费者群体的分化和对立。

又有谁能逃得过冲动消费的“荼毒”呢?

3. 信息茧房

除了让你上瘾、让你冲动消费,个性化推荐还会造成一个比较严重的后果—— 信息茧房。

“信息茧房”(Information Cocoons)是美国哈佛大学教授凯斯·桑斯坦在《信息乌托邦:众人如何生产知识》提出的概念。他认为信息在传播过程中,公众会偏向于选择那些他们感兴趣的信息,并对其他内容无视甚至排斥,久而久之便形成了“信息茧房”。

所谓“物以类聚人以群分”, 因为信息的单一化,所以陷入信息茧房的人颇有一种“找到知己”的感觉。

这时候,他们就很难容忍与他们不一样的声音。任何外界理性的看法,都将被其视为异己,更有甚者会试图消灭这种不同的声音。

如果感受不够明显的话,黑马推荐大家去看看微博的明星话题区,以及某些爆火电视剧中流量明星出现时的弹幕。倘若你敢随意指出某某明星的不足,那你的结局只有一个:因被该明星的粉丝群体疯狂攻击而炸号或狂怼。

随着个性化推荐的深入, 陷入信息茧房的人会逐渐变得 视野被固化 、不能接受外界的声音、极端化、丧失独立思考能力等,严重的甚至会激化不同群体和民族的对立。

法国社会心理学家古斯塔夫·勒庞曾在1895年出版了这样一本书——《乌合之众:大众心理研究》,书中详细的阐述了当个体融入群体之后,他的个体思想就会被群体思想所取代,从而产生情绪化、极端化、低智商等特征。

国外最大的社交媒体网站之一Facebook曾曝出了这样一个“丑闻”。

根据《华尔街日报》的文章揭露显示: Facebook的算法利用了人脑对分裂的吸引力,如果任其发展,Facebook将向用户提供越来越多的分裂内容,以努力获得用户的关注,并增加在平台上的停留时间。

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也就是说,为了让用户的留存率更高,Facebook更倾向于向用户推荐极端内容,而随着用户的参与,算法更是会优化这种推送逻辑,从而让平台用户看见更多的极端内容。

社会学家兼Facebook研究员Monica Lee研究发现,近2/3加入极端主义小组的用户都是被Facebook推荐吸引而非主动检索① 。

深入想想,让人感到后怕,要知道,极端主义的孕育,会直接导致社会治安或者是恐怖主义的问题。

想要避免这种情况的发生,我们就不得不 对个性化推荐算法做出修改。

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人民网早在2017年就曾发文,告知大家要 警惕算法走向创新的反面 。然而,平台为了更多的流量、更好的留存率选择了迎合用户的这种喜好,从而让互联网环境变成 “娱乐至死”

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根据新华网做过的一次调查统计显示,有54%的95后最向往的新兴职业就是 主播和网红。

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或许,出现这种情况,也离不开个性化推荐在背后的“推波助澜”。

三、关闭个性化推荐

就目前来看,个性化推荐有好有坏。

运用得当的话,它可以提高用户查找信息的效率、学习知识的效率,这一特点在现阶段信息爆炸的时代显得尤为重要。对于公司或平台而言, 它也能使公司在激烈的市场竞争中保持优势。 从技术发展的角度来看,个性化推荐必然会增强机器学习的能力,从而促进人工智能的发展,进而发展为人工智能主导下的各行业跨越式的进步。

然而,运用不当的话,它不仅侵犯用户隐私,而且会让用户形成冲动消费、信息茧房,让人在生活中变得更加焦虑、偏激和绝对,甚至孕育出社会层面大大小小的矛盾和严重后果。

那么,你有没有想过试着关闭个性化推荐呢?这不,黑马就试了试关闭个性化推荐。

1. 迎接枯燥的现实

然而,在关闭个性化推荐之后,黑马就后悔了。

因为关闭个性化推荐之后的世界,实在是太无趣了。

以淘宝为例,左边的图是关闭个性化推荐之前,它有黑马关心的头盔、射灯、摄影灯、记录仪等等;而在关闭之后,黑马感兴趣的东西都荡然无存,甚至还推荐了黑马最不爱吃的洋葱。

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(左边为关闭前,右边为关闭后)

可以说关闭个性化推荐之前,淘宝就像是一个管理着巨大仓库的私人小秘书,能清楚的知道我们究竟想要什么。我们的每一次召唤需求,都被她了然于胸;

然而关闭个性化推荐之后,我们的私人小秘书就像是被开除了一样, 除了你自己,没有人知道你想要什么。 从此,甭管你想买啥,都只能靠自己在这个仓库中慢慢挑选。这也恰好说明了, 过去我们是有多么的依赖算法。

如果你选择关闭个性化推荐,就必须做好迎接这种枯燥现实的准备。

2. 拥抱多元化观点

根据牛津大学Seth Flaxman教授2018年发布了一篇研究指出, 互联网个体天生就偏爱极端的新闻。

道理也很简单,通常情况下,极端内容就意味着争议。而争议的背后,就是流量。对于互联网平台来说,不好好利用这个特性,绝不是一个合格的平台,于是我们看到了个性化推荐的盛行。

总的来说, 当代互联网将所有天南地北的人都囊括在一起,大家看的都是讨好自己的内容,而且算法还很方便的把相同观点的人凝聚在一起。

在这个过程中,因为固有认知,我们很容易走上极端,陷入争执。如果理性讨论倒也无可厚非,然而这样的环境,是无法让理性冒头的。

当线上非理性的声音占据上风,蔓延到线下就成为了一种必然,这也就形成了所谓的“开盒”。

虽然我们不一定能够完全避免这样的情况继续发生,但是我们选择关闭以算法为主导的推介。 在关闭个性化推荐之后,平台推送偏激内容的频率降低了,参与讨论的人数变少。 相应的,发生这种事情概率自然也就降低了。

我们不知道个性化推荐是否是“潘多拉”,但它所带来的问题,已切实可见。波兰诗人斯坦尼斯洛曾说过:“雪崩时,没有一片雪花是无辜的

或许我们个人阻止不了雪崩的发生,但我们至少可以选择,让雪花飘得更远一些。

 

参考文献:https://www.huxiu.com/article/384364.html

 

作者:小仙;公众号:黑马公社

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ZpioqVuz4jvQpVJq5wWCWg

本文由 @黑马公社 授权发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自 pexels,基于CC0协议。

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