算法驱动的资讯类平台为什么让人讨厌？

在王者荣耀之后，今日头条也遭到了人民日报的点名。批评的重点是以今日头条为代表的算法保举资讯类平台，存在价值不雅观缺失、制造信息茧房、竞争手段无底线的“三宗罪”。

总的来说，人民日报提出的这些问题还是非常客不雅观的。此前也有不少新闻业内人士反映过，低俗的信息会刺激人性中的阴暗面，吸引点击量，在保举算法的加持下，不知不觉我们的信息流上就全是婆婆小三、艳情别史。而得出的结论却是，不是资讯平台低俗，而是算法觉得你低俗。

“多数人的虐政”

这种情况被称为“多数人的虐政”。

大多数人会被低俗内容吸引，所以创作者会创作更多的低俗内容，去除人工编纂把控的中间环节，算法只会按照你有意无意的点击把那些低俗的内容推上信息流。

这样的现象不但仅出现在中国，此前Facebook也深受各种惊悚标题党的困扰。不过外国人的脑回路是很清奇的，Facebook推出了一项用户决策机制，，如果读过之后感觉内容和标题严重不符，可以将其标注为假新闻，这样就会降低这条消息的保举权重。

尴尬的是，很多用户会依照个人爱好随意标注，甚至会因政治倾向对某一派另外新闻进行恶意标注。最后Facebook不得已还是采用了算法进行判断——用机器学习对以往的标题党标题进行总结，对相似标题的文章进行降权。就是“喂给”算法一批诸如“震惊了!”、“本相是这样!删前速看!”的标题，算法学会后，就会对类似标题的文章进行降权。

实际上“夸张的标题”、“假新闻”、“低俗内容”之间往往只有一线之隔，把决策权交给用户是一项非常冒险的行为。不管是算法还是用户投票，只要是在去编纂体制的平台上，“多数人的虐政”都会出现。

完全依赖用户抉择，平台会被视作没有责任感、不作为;可如果平台参与决策，又很可能破坏“算法保举”这一原有的特色。这样的矛盾，不管是Facebook还是今日头条都正在经历，但对于国内用户来说，不适感来得要更强烈一些。

在App冷启动时，用户都会选择好本身的兴趣标签。可打开信息流，还是会有一些低俗夸张的内容出现，甚至在选择了“不感兴趣”后，划过几屏类似的信息还是会出现。要不就像新闻中说的那样，随手点开了一条低俗信息，立刻有大量类似的信息涌入。

虽然几乎没有公开谈过其保举算法都取决于哪些权值，但我们可以从目前主流的保举算法中看看，今日头条们可能错在了哪里。

如果你的信息流分歧错误劲，可能是因为……

在保举算法中，最常见的就是协同过滤算法。资讯类产品常常会使用基于用户的协同过滤算法，即利用K邻近算法，找到和你兴趣相近的用户，并把对方的爱好保举给你。好比A、B两个用户都对时政、军事类的资讯感兴趣，而A用户也对历史类资讯感兴趣，那么系统就会给B用户保举历史类资讯。

这种基于用户行为的保举机制，在豆瓣一类更个性化的、社交属性更强的平台上更为精准。可今日头条这类资讯平台中，用户群体更加繁杂，用户行为往往也都是无目的性的——在豆瓣中标记某一部电影可能是为了告诉大家“我是看这种电影的人”，而在今日头条中点击一条新闻往往只是因为“想看看”。

这无疑给协同过滤算法的精确度带来很大挑战，用户自己的属性就是模糊的，如果你的信息流中不停出现一些你不感兴趣的东西，很有可能是平台利用了这种算法，为你保举了相似用户的爱好。

不过资讯类平台利用最多的还是基于内容的保举算法。如果说用户协同算法关注的是人与人之间的相似度，那基于内容的保举算法关注的则是内容自己。

还是以电影为例，一部电影可以细分出影片类型、年代、演员、导演等等多种元素。用户标注了某一部电影，算法就会为他保举同一导演的作品。这样的保举模式大多被适用于识别结构化数据——算法并不知道文章、影片中到底说了什么，只能按照结构化数据标注判断。

这就是为什么大多数资讯类平台都存在标签和关键词机制，算法要通过这些结构化标注对内容进行判断，再保举给用户。