算法推薦給了我無數(shù)王者榮耀資訊，問題這是我要的么？

作為一名從事媒體行業(yè)的年輕老兵，在這一行當已經(jīng)混了五六年了。在科技博客干過，在財經(jīng)類報紙干過，在平面雜志干過，自媒體也干過。

坦率來說，作為媒體行業(yè)的年輕人，我是如今各個資訊平臺崛起的受益者，因為從來沒有一個時代，靠自由撰稿養(yǎng)活自己會變得如此簡單。

但，我同樣也是各個算法推薦資訊平臺的極力反對者，因為算法推薦正在導致劣幣驅(qū)逐良幣。國內(nèi)媒體環(huán)境中的內(nèi)容管制本身并不可怕，通過曲線救國的環(huán)境本來可以取得一定的突破。

技術(shù)變革卻正在導致媒體環(huán)境的急速惡化。之所以做號能有這么大的生存空間看也正是算法的糊涂并不能明晰地認識到文章是否為抄襲，是否是洗稿，甚至它也沒辦法真正判斷人的閱讀喜好。

就以最簡單的案例來說，最近我非常迷戀王者榮耀，因此總是會在瀏覽器中搜索和王者榮耀英雄玩法，相關(guān)的銘文、出裝搭配。

搜索引擎記錄了我的習慣，于是在瀏覽器的信息流里，成片的王者榮耀相關(guān)內(nèi)容推薦都蜂擁而至。10條信息流之中，有6-8條都與王者榮耀有關(guān)。

我的信息流

這種推薦機制下，我非常想問一句話：我的游戲習慣，能代表我的閱讀習慣么？

就拿我的閱讀習慣來說，早上吃飯時喜歡看看機核網(wǎng)的游戲評論，中午空閑時會在微博上吸吸貓，中間的零碎時間則會不斷查閱置頂公眾號（比如說，商業(yè)人物、Anonymous、混沌巡洋艦）的更新，晚上則是會在知乎上查閱一些知乎專欄上的硬核游戲的分析和評論。

甚至，整個閱讀過程中的習慣是跳躍的。比如說在看到手語紅毛大猩猩的新聞時，我會去查閱和猩猩分類有關(guān)的資料、人類進化的資料，以及紅毛大猩猩延展出來的電影資料。而且這種資料搜集和跨領(lǐng)域?qū)W習的過程，在撰稿時會經(jīng)常出現(xiàn)，比如要寫阿里、網(wǎng)易零售的稿子時，我會查閱Costco以及美國零售的資料，甚至是延伸到工業(yè)革命初期英國、法國的零售，最后甚至會衍生到了解英國、法國那個時代的歷史。

從這些閱讀習慣來看，沒有任何一款算法推薦的閱讀平臺是可以滿足我的閱讀習慣的。

本質(zhì)上看，一個人使用算法推薦的閱讀平臺，是在被動地接受填鴨。他的閱讀完全是不受自己所掌控的。一直沉浸在一款APP中無目的、無意義地killtime，這無異于是在浪費生命。

之所以會出現(xiàn)這樣的問題，還是因為機器只是從關(guān)鍵字，字面上的匹配檢索來達到統(tǒng)計推薦的，對于文學作品或是新聞報道這類藝術(shù)性、專業(yè)性很強的內(nèi)容來說不能保證推薦出來的質(zhì)量。另外算法方面，總的來說現(xiàn)在主要還是基于統(tǒng)計與匹配檢索，主要的搜索因素都是你個人關(guān)注的信息類型、標簽之類的東西，很難達到推薦效果。

算法推薦的原理

用知乎“YU亮”的話來說，算法這只是一種簡單的線性思維。算法只計算異同關(guān)系，只機械地問你要還是不要，而沒有計算諸如相對關(guān)系、主從關(guān)系等等復雜的關(guān)系。就像一個不太會戀愛的直男，聽到對方說no的時候，并不善解對方真正的意思。

早在2014年，我在《算法推薦的冷思考》一文中就曾質(zhì)疑：

內(nèi)容消費者只關(guān)注一個點，推薦的內(nèi)容能夠準確命中這個點之后就是算法推薦的成功？

推薦是否成功還要取決于推薦的機制里對于內(nèi)容如何去定位其價值所在。閱讀這種雅興行為注重的是對個人的提升和啟發(fā)，長期重復關(guān)注一個點會將內(nèi)容消費者的思維逐漸固化，不利于閱讀的拓展。讓機器做出正則判斷很簡單，但是讓機器綜合心理學、社會學乃至某細分領(lǐng)域內(nèi)的規(guī)則做出判斷則很難。我更愿意相信，我的大腦比任何“推薦算法”都要高級一些。

2014年，當時僅有少數(shù)幾家資訊平臺采取算法推薦的內(nèi)容推薦機制。本以為算法推薦在當時盛極一時之后就會被扔進技術(shù)和歷史的垃圾堆里，沒想到，三年后的今天，算法推薦已經(jīng)被幾乎所有主流資訊平臺所采用。

從習慣來看，我還是支持RSS訂閱，我也認為，RSS訂閱才是一個人培養(yǎng)自己閱讀習慣的最佳方式，找到少數(shù)幾家優(yōu)質(zhì)、專業(yè)的內(nèi)容源，長時間去進行深度的研究和學習，這才是閱讀該有的姿態(tài)。

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