今年伊始，娛樂圈某明星出軌的消息席卷新聞熱搜，甚至從不關(guān)心娛樂新聞的讀者也被裹挾其中，聯(lián)想到日前微博熱搜榜、熱門話題榜等被下線，不禁讓人思考：我們?yōu)槭裁磿?huì)被卷入“熱點(diǎn)話題”的漩渦？這是我們主動(dòng)的選擇、潛意識(shí)的興趣，還是被系統(tǒng)后臺(tái)操控的“身不由己”？
日前，電子科技大學(xué)成都研究院大數(shù)據(jù)室研究人員、成都鏈科云科技技術(shù)合伙人熊文軒，為科技日?qǐng)?bào)記者解答了這些問題。
被算法“套路”的熱搜推送
“這不是簡(jiǎn)單的‘貼標(biāo)簽’，而是組合‘套路’。”熊文軒說(shuō)，新聞聚合平臺(tái)、社交平臺(tái)推送的新聞、信息使用的大數(shù)據(jù)算法大體分兩類：基于內(nèi)容推薦規(guī)則和協(xié)同過濾推薦規(guī)則。
前者是根據(jù)個(gè)人行為習(xí)慣將瀏覽的新聞、信息等對(duì)象進(jìn)行特征提取、內(nèi)容分類后，進(jìn)行關(guān)聯(lián)內(nèi)容推送，但其最大弊端是推薦內(nèi)容單一。“舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，某天你的手機(jī)被女友拿去看了絲襪產(chǎn)品，那么接下來(lái)幾天你都會(huì)被推薦絲襪。”
于是協(xié)同過濾規(guī)則出現(xiàn)了，這是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)用戶相互的交叉體驗(yàn)，尋找相同愛好的群體，推薦相同瀏覽記錄或行為。“系統(tǒng)找了一群與你志同道合的‘小伙伴’在背后‘支招’。他們跟你同樣關(guān)注體育、旅游新聞，但他們同時(shí)也閱讀了氣象新聞，那么算法會(huì)將你之前未關(guān)注的氣象新聞推送給你。”熊文軒說(shuō)，這可以避免特征分類單一，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)推薦，即根據(jù)個(gè)人興趣愛好的變化作調(diào)整。
“目前，多數(shù)聚合類新聞平臺(tái)都會(huì)采取融合式算法，即將上述多種算法綜合運(yùn)用或開發(fā)出一些更復(fù)雜的算法，但原理大致類似。”熊文軒說(shuō)。
沒有瀏覽記錄的“萌新”能否逃出“套路”？他說(shuō)，注冊(cè)時(shí)平臺(tái)會(huì)推薦標(biāo)簽性分類，如電影、美食等引導(dǎo)用戶第一波使用，隨后用戶開始篩選、點(diǎn)擊、留存，這便實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)“冷啟動(dòng)”。“冷啟動(dòng)后數(shù)據(jù)產(chǎn)生，系統(tǒng)便按預(yù)設(shè)的算法進(jìn)行推薦。”他說(shuō)，一些基于新聞學(xué)、傳播學(xué)特點(diǎn)的“規(guī)則設(shè)定”也會(huì)推波助瀾，如內(nèi)容置頂、套紅、延伸閱讀鏈接等。
基于人工智能形成的內(nèi)容“漩渦”
“在趨于碎片化閱讀的當(dāng)前，讀者自我訴求不明確、隨機(jī)性強(qiáng)，容易被后臺(tái)系統(tǒng)引導(dǎo)。”熊文軒說(shuō)，一些聚合類平臺(tái)、社交媒體負(fù)責(zé)內(nèi)容推薦的是基于算法的人工智能，而非編輯人員，這更容易形成內(nèi)容“漩渦”：系統(tǒng)按規(guī)則推薦熱點(diǎn)話題，讀者點(diǎn)擊率、閱讀量不斷提升，系統(tǒng)再次循環(huán)推薦，越來(lái)越多的讀者卷入其中。“其實(shí)你仔細(xì)看會(huì)發(fā)現(xiàn)，某熱點(diǎn)話題的閱讀內(nèi)容可能翻來(lái)覆去就是那么幾十條。”
這種基于算法的人工智能內(nèi)容推薦可控嗎？熊文軒表示肯定。他說(shuō)，用戶被海量重復(fù)信息“包圍”，源于內(nèi)容把控沒有人為過濾。“算法邏輯不會(huì)產(chǎn)生特別精準(zhǔn)的推薦，而是大體方向或嘗試性推薦，這就需要大量?jī)?nèi)容填充，而無(wú)法對(duì)內(nèi)容進(jìn)行強(qiáng)制管理。”他說(shuō)，可以嘗試用“算法初選+人工引導(dǎo)”的方式，避免被同類內(nèi)容、低俗內(nèi)容不斷刷屏。
從內(nèi)容來(lái)源進(jìn)行控制，也是熊文軒團(tuán)隊(duì)正嘗試的工作之一。他所在的企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)讓科技政策、雙創(chuàng)信息通過“大數(shù)據(jù)+人工智能”的方式“主動(dòng)”找到企業(yè)更有效地發(fā)揮作用。“在內(nèi)容源頭，我們會(huì)選取政府網(wǎng)站、主流媒體等專業(yè)平臺(tái)，這樣內(nèi)容推送范圍是限定的，可以有準(zhǔn)確性、真實(shí)性、客觀性。”他說(shuō)。
最后，通過算法自身規(guī)則設(shè)定也能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)容管控。他說(shuō)，最簡(jiǎn)單的方式就是設(shè)定不同內(nèi)容的權(quán)重值，如將娛樂新聞?lì)悪?quán)重設(shè)定為0.5、社會(huì)新聞?lì)愒O(shè)為1.5，那么同樣由人工智能從網(wǎng)絡(luò)中爬取的100條內(nèi)容中，娛樂類就會(huì)僅推送50條，社會(huì)類就會(huì)推送150條，從側(cè)面引導(dǎo)讀者關(guān)注熱點(diǎn)。“內(nèi)容推薦算法的根本是分類和篩選，最終目的是幫助讀者在海量的信息中，精準(zhǔn)找到需要關(guān)注的內(nèi)容，而不是被淹沒其中。”熊文軒說(shuō)。
