避免大数据杀熟,先做好算法推荐

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搜索一个关键词,随后经常收到关联信息、广告推送;网络购物时,页面上涌现出大量曾经搜索过的商品信息……时下,算法推荐无处不在,让人们获取信息变得更加智能化、个性化、定制化。在给我们带来便利的同时,算法推荐的问题也随之而来,比如“信息茧房”困扰、媚俗信息泛滥、大数据“杀熟”等。如何让算法推荐更好服务网络用户?

“用户画像”精准

数据分析更“懂你”

“最近打算买辆车,于是在网上搜索一款自己喜爱的车型,之后网络页面上不断推送这一款车型的视频,还有一些车展的消息。这些信息都是我想关注的。”合肥上班族刘佳(化名)说,这样的网络平台就像是一个知己,更加懂用户了。

这就是算法推荐的一个应用。算法推荐,通过一些数学算法,推测出用户的兴趣爱好,然后自动给用户推荐其感兴趣的内容。基于大数据分析,算法推荐可以快速为用户精准匹配其感兴趣的内容,大大提高了用户获取信息的效率,为人们的生活带来便利。据了解,今日头条客户端较早地运用算法推荐,会聪明地分析用户的兴趣爱好,自动为用户推荐喜欢的内容,并且越用越懂用户。目前,很多客户端都加载了算法推荐功能。据不完全统计,当前基于算法的个性化内容推送已占整个互联网信息内容分发的70%左右。

算法推荐凭借其独特的优势,满足了用户的个性化、定制化需求。算法推荐会根据用户的浏览记录、阅读习惯,精准为用户画出“用户画像”。现在,很多网络平台通过算法推荐,能够分析用户的个性化特征,包括用户的兴趣点、使用时间、地理位置、职业等。画出“用户画像”后,算法推荐就可以把关联信息精准推送给用户。同样的客户端,在不同用户的使用下,变得“千人千面”。运用算法推荐的客户端以用户为核心,推送定制化的内容,为用户“开小灶”。

算法推荐应用越来越广泛,在信息传播、广告营销等多个领域都派上了用场。算法推荐不仅仅停留在大数据分析层面,还能通过机器学习,优化推荐。当用户收到个性化推荐后,算法还能够根据用户的停留时长、屏蔽、转发、评论等使用痕迹,“揣摩”用户的“心理”,更加全面地勾勒出用户的消费画像。一旦用户的兴趣等发生改变,算法推荐也能动态掌握用户的最新“画像”。

过度迎合用户

形成“信息茧房”

算法推荐技术在移动互联网时代大显身手,受到广泛重视。不过,算法推荐在给用户带来方便的同时,也产生了一些问题。

“信息茧房”问题就是被业界诟病的问题之一。算法推荐不断为用户推荐其感兴趣的内容,让用户的信息选择面收窄。个性化推荐仿佛以用户的兴趣为用户筑起了一道“墙”,形成“信息茧房”,导致用户视野受限。“由于工作压力大,自己常常在短视频平台上看一些搞笑的视频。一段时间以来,发现这家短视频平台给我推送的几乎都是搞笑搞怪的内容,让人既爱又恨。在兴趣推荐的诱惑下,常常一看就是几个小时,沉迷其中不能自拔,有时候吃饭时也情不自禁地拿起手机看推荐视频。”刘佳坦承,算法推荐就像是一个魔法棒,让他沉迷在兴趣推荐中,关注视野越来越窄。

部分网络平台为了追求流量,吸引眼球,以算法推荐为手段一味迎合用户,推荐庸俗、低俗、媚俗等信息,固化了某些受众的低级趣味。另外还有电商平台根据算法推荐“算计”用户,进行“大数据杀熟”。电商平台能够通过算法轻松算出哪些用户是“熟客”。老用户本该是优待的对象,却成了部分电商平台“算计”的对象。同样的商品,老用户登录的页面显示的价格反而更贵……一些网络平台利用算法,分析用户的喜爱偏好、消费能力后,专宰“熟客”,让人感叹“最懂你的人伤你最深”。前不久,合肥网购“达人”彭女士在网购时发现,同一家店铺的同一件衣服,使用不同的手机购买,价格相差20多元。“其实,早在去年我就发现了电商‘杀熟’问题。今年以来,我常常使用爱人的账户购买东西。”彭女士表示,为了规避“大数据杀熟”,她无奈地选择使用不常网购的爱人的账户购买商品。

业内人士认为,算法推荐只是一个工具,用得好能为商家、消费者带来便利,实现双赢,而如果打歪主意,则会产生一系列消极问题。算法推荐不能跑偏变味,亟待套上“紧箍”。

自律他律结合

强化法治监管

算法推荐产生的问题,表面上看是技术问题,实则是设计方的价值导向出了偏差。一些观点认为,只要迎合用户,博取眼球,就能获得最大收益。在这样的利益驱动下,算法推荐的设计方把价值导向变成了流量导向,推荐内容良莠不齐、泥沙俱下,导致“劣币驱逐良币”,让用户困在“信息茧房”。推动算法推荐技术规范发展,打破“信息茧房”,使用算法推荐的网络平台要坚持正确价值导向,突出价值引领,主动为用户推荐正能量的内容。

当然,用好算计推荐技术,仅靠行业本身的自律远远不够,还需要完善监管体系,强化对算法推荐的法治监管,堵住算法推荐的监管漏洞。已施行的《电子商务法》指出,电子商务平台经营者应当根据商品或者服务的价格、销量、信用等以多种方式向消费者显示商品或者服务的搜索结果;对于竞价排名的商品或者服务,应当显著标明“广告”。而近日公开征求意见的《个人信息保护法(草案)》规定,个人认为自动化决策对其权益造成重大影响的,有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。

目前正在向社会公开征求意见的《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》也指出,分析是否构成差别待遇,可以考虑以下因素:基于大数据和算法,根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等,实行差异性交易价格或者其他交易条件;对新老交易相对人实行差异性交易价格或者其他交易条件;实行差异性标准、规则、算法;实行差异性付款条件和交易方式。

相关专家建议,不妨把使用算法推荐的知情权和选择权交给用户,比如设置算法推荐的提醒按钮或者关闭按钮。此外,还可以引入社会化评议机制,倒逼网络平台更好使用算法推荐。在用户选择使用算法推荐后,网络平台要切实履行主体责任和社会责任,守牢法律底线、道德底线和安全底线,改进算法推荐,最大限度压缩低俗不良信息生存空间,把更多优质内容推荐给用户,让用户摆脱“信息茧房”。
责编AJX

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