我是怎样把今天头条的“算法”征服的


假如算法能帮你敏捷觅得真爱,你会心动吗?换种说法,假如你一切的相爱与别离都交给精细核算来确定,你还会乐意吗?

在《黑镜》第四季里,《绞死DJ》谈论了一种算法——一款“终极”相亲软件。在这个由软件模仿出的国际里,每一个人都被写成“虚拟代码”,放入体系里进行“爱情模仿”,碰头地址、约会办法、共处时长均由体系指定。体系会记录下一切的爱情数据,终究经过这些数据为每个人匹配“终极伴侣”——匹配度高达99.8%。

这个出现在反乌托邦英剧里的剧本设定,离咱们的日常日子并不是很悠远。结交软件“探探”其实就在运用算法,你的每一次滑动屏幕都在进行算法练习,让它为你寻觅匹配的方针。

现在,算法对你决议计划的影响远不止约会,它简直触及每一种日常行为:虾米音乐为你引荐歌单、淘宝为你定制的128元连衣裙、今天头条猜你喜爱的申博、滴滴决议你的车费定价等等,均依托算法来完结。

不信,你试试每天上淘宝搜大裤衩。接下来很长一段时间,你或许需求向算法解说自己,不断查找、保藏其他物品来稀释“大裤衩”的浓度。

算法何故判别你喜爱“大裤衩”

以为你沉迷“大裤衩”的算法,其实是最常见的“引荐算法”,也是咱们普通用户能看到的“大数据”的大略影子。

而主打“引荐算法”的app都会告知你,算法其实比你自己还要懂你,它能拥抱那个隐秘的你。听起来是不是很可怕,“引荐算法”的自傲究竟从何而来?这需求提一下它的根本原理,中心是依据你的前史信息找到与你的相关,对你“将”喜爱什么进行猜测。也便是说,你供给的信息越多,它的猜测就会越精准。

今天头条算法结构师曹欢欢博士曾揭露共享,引荐原理首要考虑了四个方面的要素:内容上会经过文本剖析提取不同内容类型的特征;用户特征则包含根本信息、各种爱好标签,以及用户行为(比方你没有点击引荐给你的文章)等;环境特征是依据用户在不同场景中信息偏好不同。结合这三个维度,引荐模型会给出一个预估,即猜测在某一场景下引荐某内容给你是否适宜。

因而,引荐算法实质上是一个拟合用户对内容满意度的函数。这个函数需求输入上述三个维度的变量,而这三个变量都依据对用户信息的反应,意图为了让用户感到愉悦。此外,还有第四个要素——协同特征,它经过用户行为剖分出不同用户间的类似性,依托“爱好探究”和“泛化”来完成多元化引荐,但其底子点仍是依据“类似”,内涵逻辑是投合着用户需求。

“引荐算法”的投合,让咱们只能听见让自己感到愉悦的声响,把相异的观念扫除在外。埃利·帕雷瑟(Eli Pariser)在《过滤泡沫》中表达了担忧:“这些个性化算法,让只要和人们的意识形态共同的信息才会被出现,人们的视界越来越窄,能够接触到多元化信息的时机也越来越少。”

相较“过滤气泡”,麻省理工学院的学者伊桑·扎克曼(Ethan Zuckerman)更担忧由此带来“回音室“效应,“引荐算法”为每个人树立一间专有的“回音室”,一切人不断强化自己的固有认知并误以为便是真理,以为这会添加社会的两极分化,有孕育极端主义的危险。但对多数人来说,咱们更担忧“隐私”问题。

为了躲避“隐私”走漏的危险,或许能够进行一些试验,比方反向“驯养”算法。

你该怎样反向驯养算法

德国社会学家马克斯·韦伯在讨论新教与本钱主义精力的联络时,谈到了价值理性和东西理性的问题。东西理性着重举动,只为寻求名利的动机,借由理性达到预期方针,举动者寻求效益最大化,忽视精力价值。个性化引荐算法体系,它充分体现了这种东西理性。

作为一个误以为自己具有“批判性”的文科生,我决议反向“驯养”算法,所以向许多朋友探问取经。一圈问下来,只要我的老板托马斯反向“驯养”过今天头条,以及我的朋友J尝试过互联网随机日子。

J是一个程序员,他习气日子在一种随机中,比方听音乐,他从不注册音乐软件,坚持运用游客形式随机选择音乐。再比方,他用朋友们的淘宝账号购物。说实话,我很难了解J的算法柔术,这听起来实在太费精力了。

相较之下,“驯养”今天头条这类app好像更适合我。我购买了一张新的电话卡,企图制作一种具有新身份的假象,然后抱着巨大的科学试验热心下载并注册了今天头条。我为自己打造了一个人设——热心财经申博的“高端”用户,正儿八经的重视了一堆财经类头条号,每天依据今天头条的算法引荐原理贩卖新人设。

在曩昔两周里,我回到家的榜首件事,便是翻开今天头条,怀着一种老母亲养蛙的心境“驯养”算法。最开端和运用查找引擎相同,我会不断向它灌注我立的新人设,比方查找“XX财经”、“5G”,以及重视商业大佬。接下来,每天花时间去阅览,耐着性质读各种剖析长文,面带微笑地去点赞、谈论、转发,让算法更深化的了解我的人设和人设喜爱的东西,由此衍生出巨大的引荐库。

依据对今天头条算法原理的剖析,以及有意识的行为办法,我的确“驯养”了今天头条的App,让它看起来越来越像我的人设。随同“算法”越来越像人设的高兴而来的,还有这种战役带来的疲乏感。这让我从头考虑和“算法”的联络,以及该和它坚持怎样的间隔。

答案很简略,“算法”是东西,咱们能够凭借东西进步功率,但不能一味依靠。至于躲避“过滤气泡”,你或许需求把握一些小办法,比方最简略的下降算法引荐的运用、有意识“驯养”、可隐身的查找引擎,以及凭借 Terra Incognita引荐体系和能够自己操控过滤的交际媒体聚合器Gobo。除此之外,还有别的一种办法,提高算法运作进程的透明化,监测并操控“过滤气泡”的发生,比方运用Ghostery ——一款监测在线活动的东西。

其实,趋同性是一种陈旧的人类天性,算法经过工业功率强化了它。改动同质化信息流构建的“过滤气泡”,咱们自己能做的也有许多。【责任编辑/江小白】

来历:品玩

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