撰文丨星野
編輯丨美圻
文娛價值官解讀:
ID:wenyujiazhiguan
去年年末至今年年初,抖音、小紅書、美團(tuán)等互聯(lián)網(wǎng)平臺紛紛公布了新一輪算法公開化舉措,不僅主動揭開這一“神秘事物”的面紗,更進(jìn)一步把馴服算法的主動權(quán)交到用戶手中。
互聯(lián)網(wǎng)平臺之所以會有此舉,是因為去年“算法問題”沖上了輿論的風(fēng)口浪尖,公眾對于“信息繭房”的擔(dān)憂也被進(jìn)一步點燃,而這種擔(dān)憂不僅影響了他們對于平臺的信任,也成為平臺進(jìn)一步增長向上的無形障礙。
實際上,算法在幫助用戶“破繭”方面可以發(fā)揮更大的作用,平臺也應(yīng)該以更積極的姿態(tài)來對抗用戶的“信息消費慣性”,這不僅有助于內(nèi)容生態(tài)的長久健康,也可以構(gòu)建一個更加良性互動的社會。
“反直覺”結(jié)論:
算法推薦比自主選擇更“多樣”
從去年開始,無論是中央網(wǎng)信辦等監(jiān)管部門還是媒體大眾,都將關(guān)注目光聚焦到算法推送機(jī)制下的信息繭房、誘導(dǎo)沉迷等問題,而對于算法負(fù)主體責(zé)任的互聯(lián)網(wǎng)平臺則成為眾矢之的。
在大眾眼中,平臺出于提高用戶留存率、活躍度及商業(yè)利益的考量,有意通過算法為用戶編織一個封閉的信息世界,從而導(dǎo)致他們視野日益狹隘,觀點日漸極端化,社會輿論也日趨撕裂沖突,劍拔弩張。
然而,最近的一篇論文卻顛覆了人們的刻板印象——在抖音等平臺,算法推薦不僅沒有加劇信息繭房,反而比隨機(jī)推薦和用戶自主選擇更能促進(jìn)信息多樣性。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了公眾對算法“操控”的傳統(tǒng)認(rèn)知,也為平臺優(yōu)化內(nèi)容生態(tài)提供了新思路。
近日,頂級傳播學(xué)期刊《Digital Journalism》發(fā)布了一篇暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院的論文《The Effects of Pre-Selected and Self-Selected Personalization on Chinese TikTok (Douyin)》,研究團(tuán)隊通過虛擬代理測試(Agent-Based Testing, ABT)模擬了用戶在抖音上的三種內(nèi)容消費場景:1. 純隨機(jī)推薦:無算法干預(yù),內(nèi)容完全隨機(jī);2. 算法預(yù)選個性化:僅由算法決定推薦內(nèi)容;3. 預(yù)選+自選結(jié)合:算法推薦疊加用戶主動互動(如點贊、評論)。
結(jié)果顯示,第二種場景下的新聞類別多樣性最高,甚至超過了純隨機(jī)推薦。當(dāng)用戶通過互動表達(dá)強(qiáng)烈偏好后,新聞多樣性反而下降?!坝脩艨傉J(rèn)為算法在‘困住自己’,但實際上,算法比人類更擅長打破興趣邊界?!?strong>論文第一作者師文解釋稱,“平臺需要平衡用戶粘性和內(nèi)容多樣性,算法設(shè)計者會主動注入跨領(lǐng)域內(nèi)容以防止用戶流失?!?/strong>
這項研究通過ABT捕捉算法與用戶行為的雙向影響,突破了傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的局限,因此可能會比用戶的“直覺”更接近真相——環(huán)繞用戶的“回音壁”很大程度上是由用戶自己構(gòu)建的,而這更多是信息過載時代的保護(hù)心智的一種手段。
從商業(yè)利益的考量出發(fā),抖音等平臺也是最希望打破繭房的那一方,因為它亟需打破“內(nèi)容極化-用戶流失-商業(yè)化受損”的惡性循環(huán)。尤其是在本地生活等服務(wù)類信息領(lǐng)域,例如,餐飲類內(nèi)容若被過度推薦,用戶對旅游、教育等內(nèi)容的接觸率會驟降。
用算法幫助用戶“破繭”
平臺可以做更多
當(dāng)然,僅憑一篇專業(yè)論文很難扭轉(zhuǎn)人們對于算法打造“信息繭房”的認(rèn)知。近幾年來,抖音、美團(tuán)、小紅書等平臺也在努力打開算法“黑箱”,不僅提供了關(guān)閉個性化推薦選項,還可以設(shè)置自己的內(nèi)容偏好來優(yōu)化、掌控自己的推薦,更擴(kuò)大了搜索、社交分享和熱點熱榜等內(nèi)容分發(fā)機(jī)制,希望從產(chǎn)品、運營等層面引導(dǎo)用戶走出“繭房”。
然而,不得不承認(rèn)的是,上述努力并沒有打消社會對于“信息繭房”的擔(dān)憂。那么,平臺應(yīng)該如何打破目前的輿論僵局?研究團(tuán)隊也提出了一些建議。
首先,為用戶建立動態(tài)興趣圖譜。目前用戶標(biāo)簽系統(tǒng)過于靜態(tài)化,從而導(dǎo)致了推薦系統(tǒng)高度同質(zhì)化,如果將用戶興趣建模為動態(tài)概率分布(例如科技60%+財經(jīng)30%+健康10%),根據(jù)用戶瀏覽行為實時調(diào)整權(quán)重,一旦某類內(nèi)容占比超過預(yù)設(shè)值,將自動觸發(fā)跨領(lǐng)域內(nèi)容注入。相比依賴用戶手動設(shè)置(對抗天性),這種動態(tài)自動調(diào)節(jié)機(jī)制,可以實時介入“成繭過程”。
其次,在產(chǎn)品層面進(jìn)行用戶行為引導(dǎo)。信息流之所以是一個極易成癮的“沉迷裝置”,就在于它仿佛一個沒有出口的全景屏幕,隔絕了用戶與外面的世界。平臺可以主動打斷這樣的沉浸狀態(tài),通過在信息流中插入“你可能感興趣的新領(lǐng)域”卡片,或者“換換口味”等輕量化提示,將用戶從信息“暴飲暴食”中“解救”出來。
此外,平臺還可以針對不同類型的用戶進(jìn)行分層治理。對“興趣極化型”用戶采用漸進(jìn)式內(nèi)容滲透;向“興趣廣泛型”用戶開放高級設(shè)置(如自主調(diào)節(jié)推薦多樣性等級)。如前面的“動態(tài)興趣圖譜”一樣,這不僅要求算法推送的千人一面,更需要推送機(jī)制的因人而異。
目前,抖音等平臺的舉措,更多是將算法主動權(quán)交由用戶手中,然而主動打破信息繭房不僅違反用戶天性,也對其媒介素養(yǎng)提出了很高要求。因此,在算法透明化、分發(fā)機(jī)制多元化之余,平臺更應(yīng)該積極發(fā)揮算法“破繭”的潛力,通過技術(shù)去對抗“人性慣性”。這樣做雖然有可能犧牲部分短期指標(biāo),卻能夠換來平臺生態(tài)的長期健康。
實際上,在“信息繭房”問題的討論愈演愈烈的背后,是大眾對于短視頻等互聯(lián)網(wǎng)平臺的信息倦怠。在短視頻實現(xiàn)全民滲透之后,用戶時長也撞上了無形天花板。QuestMobile的數(shù)據(jù)顯示,自2022年開始,國內(nèi)短視頻APP的月人均使用時長就在60小時上下波動,缺乏進(jìn)一步向上突破的動能,平臺之所以亟欲“破繭”,也是希望通過扭轉(zhuǎn)用戶的信息“偏食”,用多樣化的信息消費推動新一輪的時長增長。
值得注意的是,相比短視頻,短劇平臺更需警惕算法所導(dǎo)致的內(nèi)容單一化問題。雖然紅果等平臺用戶量增長迅猛,人均單日使用時長也達(dá)到了1.38小時(QuestMobile 2024年3月數(shù)據(jù)),但風(fēng)口之下,短劇也在迅速走完傳統(tǒng)影視類型的生命周期。
為了盡量延緩用戶集體“內(nèi)容倦怠”的到來,主動幫助拓寬觀劇視野就顯得尤為關(guān)鍵。紅果短劇之所以在春節(jié)檔推出了12大主題會場,正是為了讓更多用戶接觸到諜戰(zhàn)、武俠、奇幻等更多的內(nèi)容類型。不僅如此,推動用戶“轉(zhuǎn)換口味”也將幫助短劇深入傳統(tǒng)影視的內(nèi)容腹地。
美團(tuán)、小紅書的“算法進(jìn)化”
不應(yīng)止步于被動應(yīng)對
去年12月27日,美團(tuán)公布了八項算法改進(jìn)舉措,其中包括在2025年底前逐步取消騎手超時扣款,推動從負(fù)向處罰向正向激勵的轉(zhuǎn)變。2月14日,美團(tuán)發(fā)布公告稱,將在部分城市進(jìn)行新一輪“取消超時扣款”試點。此前,美團(tuán)已經(jīng)針對騎手防疲勞、訂單分配算法公開和新騎手幫扶等具體規(guī)則進(jìn)行了優(yōu)化。
如果說抖音的算法治理是為了維護(hù)平臺的生態(tài)平衡,增強(qiáng)對用戶的持續(xù)吸引力,美團(tuán)“從負(fù)向處罰向正向激勵”的轉(zhuǎn)變,則是在“鯰魚”京東的壓力之下,重新調(diào)整用戶需求與平臺運力之間的平衡,不再一味依賴算法這根指揮棒。“取消超時扣款”是值得鼓勵的一步,但美團(tuán)不應(yīng)僅限于此,而是需要在算法之外為平臺注入更多人性溫度。
如何讓騎手從疲于奔命的算法牢籠中解脫出來?如何降低消費者對于限時送達(dá)的嚴(yán)格預(yù)期,為雙方留出更多的彈性協(xié)商空間?外賣平臺需要的不是對于算法的小修小補(bǔ),而是對平臺底層邏輯的重新思考。
今年一月份,小紅書也宣布將推出九項舉措,進(jìn)一步落實算法公平公正,推動平臺治理相關(guān)規(guī)則透明化。相比于抖音、美團(tuán)等平臺,小紅書此舉更多是在應(yīng)對日益嚴(yán)峻的“黑灰產(chǎn)賬號”問題。小紅書2月份公布的數(shù)據(jù)顯示,過去三個月,治理團(tuán)隊共處置黑灰產(chǎn)養(yǎng)號超過 100 萬個,AIGC大模型的進(jìn)化讓這一問題進(jìn)一步升級。小紅書之所以會成為“重災(zāi)區(qū)”,算法是一個重要的原因。
首先,平臺算法過度依賴興趣標(biāo)簽,導(dǎo)致跟風(fēng)創(chuàng)作成為小紅書上的一大“流量密碼”;其次,算法缺乏內(nèi)容真實度評價機(jī)制,不僅用戶難以區(qū)分真實分享與營銷內(nèi)容,也極大地削弱了平臺的商業(yè)價值;最后,小紅書算法過度追求互動指標(biāo),優(yōu)先推薦引發(fā)情緒共鳴(如焦慮、爭議)的內(nèi)容,導(dǎo)致“標(biāo)題黨”和擦邊內(nèi)容泛濫。而這些“算法偏好”不僅給黑灰產(chǎn)賬號創(chuàng)造了可乘之機(jī),也阻礙了小紅書的進(jìn)一步破圈向上。
因此,小紅書的“算法進(jìn)化”不能止步于被動應(yīng)對,更應(yīng)該針對目前平臺的內(nèi)容生態(tài)及理想狀態(tài),從總體機(jī)制上進(jìn)行全盤重構(gòu)。唯有“靈魂深處鬧革命”的勇氣和魄力,小紅書才有機(jī)會突破目前的困局,重拾增長新動能。
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