警惕！大型互联网公司正在操控你的思想！

这已经不是“算法推荐”第一次遭主流媒体抨击。今年7月6日，《人民日报》曾发表《新闻莫被算法“绑架”》一文，该文章指责今日头条等单纯依靠算法推荐的平台对于媒体行业的破坏。 “传统媒体不能做堂·吉诃德，对算法和技术视而不见，拒绝时代进步的大潮；也不能一味依赖，反而成为算法和技术的奴隶。”

算法推荐是计算机专业中的一种算法，是利用用户的一些行为，通过数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。 主要分为基于内容的信息推荐方法、基于协同过滤的推荐算法、基于关联规则的推荐方法、基于效用的推荐方法、基于知识的推荐方法和组合推荐法6种。

目前国内各大互联网公司所应用的算法推荐基本分个性化推荐和非个性化推荐两类。 “让数据库中所有优秀的内容被大家看到”属于非个性化推荐 ，早期就存在的热门榜单和最多观看榜单就属于这种推荐方式；但不同用户所喜欢的内容不同，为保障更高的用户粘性、更好的完成运营任务，于是个性化推荐应运而生。

个性化推荐简而言之可以概括为“物以类聚、人以群分”八个字 ，许多互联网公司也称这类推荐为“千人千面精准推送”。

今日头条的算法推荐原理

此次被人民网点名批评的今日头条正是个性化新闻推荐引擎的代表。其CEO张一鸣也多次公开声称 算法是“今日头条”这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心，这也是今日头条与传统媒体最本质的区别。

今日头条个性化推荐算法原理是基于投票的方法，其核心理念就是投票，每个用户一票，喜欢哪一篇文章就把票投给这篇文章，经过统计，最后得到结果，并把得票数最高的文章推荐给同人群用户。 这个过程实际上并非机器向用户推荐，而是用户之间在互相推荐。在这种“投票”机制背后，蕴含着基于海量用户行为的数据挖掘与分析。

首先需要通过不同的人群特性，如阅读时间、年龄、地域、职业等划分不同的用户属性。并通过用户在今日头条上的行为，以及用户客观的地理位置信息，判断用户到底属于一个什么样的人群。 只有在确定受众人群之后才能确定推荐内容，有的放矢才叫精准推荐。

但精准推荐最难的不是划分人群，也不是判断用户人群归属，更不是文章属性判断。一个人可以属于多个人群，也有多个文章候选，选哪个推荐才是最难的。因此，今日头条还有一套自己的推荐算法。

正如上图的计算公式：W1*候选1的投票率+W2*候选2的投票率+W3*候选3的投票率+……=最高分，最后能计算出一个得分，按得分的高低来排序，就可以得到推荐文章的一个侯选。

算法推荐作为一个新型的内容分发方式，在一定程度上对信息传播和社会进步都起到了积极的作用。在这个信息爆炸的时代， 算法推荐可以让用户更快地找到适合自己阅读的内容，避免受“ 无用”“无价值”资讯的干扰。 对媒体来说，通过算法分发与推荐，恰当的内容进入恰当的用户眼中，其传播影响力更为扩大。

同样的，算法推荐可以帮助用户在购物网站上更快的找到自己心仪的产品、在社交网络上更容易遇到兴趣相投的“网友”、在招聘网站上更高效率的找到自己的目标职位。

正如今日头条在此次被点名批判后的回应中所表示的一样，“机器学习已经在信息分发中表现出了它不可替代的作用，尤其是长尾内容的分发和触达。 它和信息传播介质的升级一起，降低了人们获取信息的知识门槛，让‘知识普惠’从口号变成了现实。”

但另一方面，我们不得不承认， 由于社交网络和智能推送的发展，尽管身处在一个信息爆炸的时代，人们所接触到的信息似乎更加闭塞，人与人之间的包容性也有所下降。

我们所使用到的几乎所有网站与APP，都在通过后台计算，对我们进行信息的精准推送。不论是新闻搜索引擎还是购物APP和社交网站， 当我们使用它们时，就几乎只能接触到我们所“喜爱”的内容。

日积月累之下，只要我们使用这些APP，就几乎只生活在自己的世界里。也有不少人会产生“自己看到的就是整个世界”这种错觉。你喜欢娱乐八卦，那么整天看见的就是明星的各种八卦绯闻；你认为房价高上天，不到年薪百万的都是loser，那么围绕你的就都是类似的信息； 这些信息不断地强化你原有的观点，并在不知不觉间收窄了你看待世界的角度。

正如一位网友所说“你是皇帝，但却是一个无法接收到真正信息，只能看大臣奏折的皇帝。”

算法推荐与其它所有技术在本质上并无不同，技术都是中立的，算法也没有价值观。 真正拥有价值观的是人，无论是内容生产者还是内容消费者，他们都有价值观。 前者可以迎合算法，后者可以影响算法。

我们所应该警惕的，其实并不是算法推荐本身，而是内容创造者为了迎合算法大量创作出无价值的信息，以及作为用户的我们是否在算法推荐的干扰下丧失了对信息的筛选能力。 所谓独立思考，就是人们跳出自己的思维边界，俯瞰整个世界。

真正阻止我们认清世界本质的瓶颈不是算法推荐，而是我们的认知能力与思维方式。

重要通知：

本周节目停播一期， 下周一正常播出

21:10不见不散！