人工智能形成的內(nèi)容“漩渦” 被算法“套路”引熱搜推送

時(shí)間:2018-02-05

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):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”

今年伊始,娛樂(lè)圈某明星出軌的消息席卷新聞熱搜,甚至從不關(guān)心娛樂(lè)新聞的讀者也被裹挾其中,聯(lián)想到日前微博熱搜榜、熱門(mén)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(wèn)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’?!毙芪能幷f(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(guò)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?!芭e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?!?/p>

于是協(xié)同過(guò)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(ài)好的群體,推薦相同瀏覽記錄或行為?!跋到y(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(ài)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(kāi)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(méi)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(kāi)始篩選、點(diǎn)擊、留存,這便實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)“冷啟動(dòng)”?!袄鋯?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?!彼f(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)?!毙芪能幷f(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?!?/p>

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(méi)有人為過(guò)濾?!八惴ㄟ壿嫴粫?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(guò)“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?!霸趦?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?!彼f(shuō)。

最后,通過(guò)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(lè)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(lè)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)?!皟?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(méi)其中。”熊文軒說(shuō)。

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