搜索一個關鍵詞,隨后經常收到關聯信息、廣告推送;網絡購物時,頁面上涌現出大量曾經搜索過的商品信息……時下,算法推薦無處不在,讓人們獲取信息變得更加智能化、個性化、定制化。在給我們帶來便利的同時,算法推薦的問題也隨之而來,比如“信息繭房”困擾、媚俗信息泛濫、大數據“殺熟”等。如何讓算法推薦更好服務網絡用戶?
“用戶畫像”精準
數據分析更“懂你”
“最近打算買輛車,于是在網上搜索一款自己喜愛的車型,之后網絡頁面上不斷推送這一款車型的視頻,還有一些車展的消息。這些信息都是我想關注的。”合肥上班族劉佳(化名)說,這樣的網絡平臺就像是一個知己,更加懂用戶了。
這就是算法推薦的一個應用。算法推薦,通過一些數學算法,推測出用戶的興趣愛好,然后自動給用戶推薦其感興趣的內容。基于大數據分析,算法推薦可以快速為用戶精準匹配其感興趣的內容,大大提高了用戶獲取信息的效率,為人們的生活帶來便利。據了解,今日頭條客戶端較早地運用算法推薦,會聰明地分析用戶的興趣愛好,自動為用戶推薦喜歡的內容,并且越用越懂用戶。目前,很多客戶端都加載了算法推薦功能。據不完全統計,當前基于算法的個性化內容推送已占整個互聯網信息內容分發的70%左右。
算法推薦憑借其獨特的優勢,滿足了用戶的個性化、定制化需求。算法推薦會根據用戶的瀏覽記錄、閱讀習慣,精準為用戶畫出“用戶畫像”。現在,很多網絡平臺通過算法推薦,能夠分析用戶的個性化特征,包括用戶的興趣點、使用時間、地理位置、職業等。畫出“用戶畫像”后,算法推薦就可以把關聯信息精準推送給用戶。同樣的客戶端,在不同用戶的使用下,變得“千人千面”。運用算法推薦的客戶端以用戶為核心,推送定制化的內容,為用戶“開小灶”。
算法推薦應用越來越廣泛,在信息傳播、廣告營銷等多個領域都派上了用場。算法推薦不僅僅停留在大數據分析層面,還能通過機器學習,優化推薦。當用戶收到個性化推薦后,算法還能夠根據用戶的停留時長、屏蔽、轉發、評論等使用痕跡,“揣摩”用戶的“心理”,更加全面地勾勒出用戶的消費畫像。一旦用戶的興趣等發生改變,算法推薦也能動態掌握用戶的最新“畫像”。
過度迎合用戶
形成“信息繭房”
算法推薦技術在移動互聯網時代大顯身手,受到廣泛重視。不過,算法推薦在給用戶帶來方便的同時,也產生了一些問題。
“信息繭房”問題就是被業界詬病的問題之一。算法推薦不斷為用戶推薦其感興趣的內容,讓用戶的信息選擇面收窄。個性化推薦仿佛以用戶的興趣為用戶筑起了一道“墻”,形成“信息繭房”,導致用戶視野受限。“由于工作壓力大,自己常常在短視頻平臺上看一些搞笑的視頻。一段時間以來,發現這家短視頻平臺給我推送的幾乎都是搞笑搞怪的內容,讓人既愛又恨。在興趣推薦的誘惑下,常常一看就是幾個小時,沉迷其中不能自拔,有時候吃飯時也情不自禁地拿起手機看推薦視頻。”劉佳坦承,算法推薦就像是一個魔法棒,讓他沉迷在興趣推薦中,關注視野越來越窄。
部分網絡平臺為了追求流量,吸引眼球,以算法推薦為手段一味迎合用戶,推薦庸俗、低俗、媚俗等信息,固化了某些受眾的低級趣味。另外還有電商平臺根據算法推薦“算計”用戶,進行“大數據殺熟”。電商平臺能夠通過算法輕松算出哪些用戶是“熟客”。老用戶本該是優待的對象,卻成了部分電商平臺“算計”的對象。同樣的商品,老用戶登錄的頁面顯示的價格反而更貴……一些網絡平臺利用算法,分析用戶的喜愛偏好、消費能力后,專宰“熟客”,讓人感嘆“最懂你的人傷你最深”。前不久,合肥網購“達人”彭女士在網購時發現,同一家店鋪的同一件衣服,使用不同的手機購買,價格相差20多元。“其實,早在去年我就發現了電商‘殺熟’問題。今年以來,我常常使用愛人的賬戶購買東西。”彭女士表示,為了規避“大數據殺熟”,她無奈地選擇使用不常網購的愛人的賬戶購買商品。
業內人士認為,算法推薦只是一個工具,用得好能為商家、消費者帶來便利,實現雙贏,而如果打歪主意,則會產生一系列消極問題。算法推薦不能跑偏變味,亟待套上“緊箍”。
自律他律結合
強化法治監管
算法推薦產生的問題,表面上看是技術問題,實則是設計方的價值導向出了偏差。一些觀點認為,只要迎合用戶,博取眼球,就能獲得最大收益。在這樣的利益驅動下,算法推薦的設計方把價值導向變成了流量導向,推薦內容良莠不齊、泥沙俱下,導致“劣幣驅逐良幣”,讓用戶困在“信息繭房”。推動算法推薦技術規范發展,打破“信息繭房”,使用算法推薦的網絡平臺要堅持正確價值導向,突出價值引領,主動為用戶推薦正能量的內容。
當然,用好算計推薦技術,僅靠行業本身的自律遠遠不夠,還需要完善監管體系,強化對算法推薦的法治監管,堵住算法推薦的監管漏洞。已施行的《電子商務法》指出,電子商務平臺經營者應當根據商品或者服務的價格、銷量、信用等以多種方式向消費者顯示商品或者服務的搜索結果;對于競價排名的商品或者服務,應當顯著標明“廣告”。而近日公開征求意見的《個人信息保護法(草案)》規定,個人認為自動化決策對其權益造成重大影響的,有權拒絕個人信息處理者僅通過自動化決策的方式作出決定。
目前正在向社會公開征求意見的《關于平臺經濟領域的反壟斷指南(征求意見稿)》也指出,分析是否構成差別待遇,可以考慮以下因素:基于大數據和算法,根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等,實行差異性交易價格或者其他交易條件;對新老交易相對人實行差異性交易價格或者其他交易條件;實行差異性標準、規則、算法;實行差異性付款條件和交易方式。
相關專家建議,不妨把使用算法推薦的知情權和選擇權交給用戶,比如設置算法推薦的提醒按鈕或者關閉按鈕。此外,還可以引入社會化評議機制,倒逼網絡平臺更好使用算法推薦。在用戶選擇使用算法推薦后,網絡平臺要切實履行主體責任和社會責任,守牢法律底線、道德底線和安全底線,改進算法推薦,最大限度壓縮低俗不良信息生存空間,把更多優質內容推薦給用戶,讓用戶擺脫“信息繭房”。
責任編輯:PSY
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