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算法調整到底如何影響用戶?社交巨頭頻頻變動,能讓內容生態更好嗎

作者/整理:admin 來源:互聯網 2018-02-26

站長之家注:本文已獲得騰訊全媒派授權。

巨頭們迷戀的個性化定制資訊,幾乎已經可以精準預測你想了解的人物,感興趣的頁面和你應當了解的當地資訊。哪怕再指責他們窺探用戶隱私,你也無法阻止它看到你的喜好,甚至你的財富和情緒,可怕的是,你戒不掉互聯網的癮,它也戒不掉窺私癮。

問題是,算法在讓這個世界越來越方便的同時,是否讓我們的信息環境變得更好呢?或許是有的。本期全媒派(ID:quanmeipai)就來聊一聊,不斷演進的算法如何改變了我們的信息環境。

算法下的智能媒體環境

不得不承認的是,推薦算法已經成為當下信息環境中不可回避的一個部分,而這些不斷調整的算法,的確幫助我們更好地與互聯網相處。

Facebook

信息流中增加本地新聞比例

2018 年起,Facebook開始在信息流中加大力度打擊假新聞,同時更強調社交屬性,宣布加大朋友分享和優質新聞源的出現比例,后又更新本地新聞比例,推薦更多朋友點擊或將本地媒體發布的新聞推薦到用戶首頁。目前,這一系列策略已在美國推行,今年將推廣到更多國家。

扎克伯格宣布 2018 年的更新動作

此外,Facebook還加入了Today In板塊,目前已進入內測階段,新奧爾良、小巖城、比林斯、皮奧瑞亞、奧林匹亞和賓厄姆頓六大城市的用戶可以率先使用本功能,接收更多本地媒體資訊和當地官方發布的緊急消息。

Today In內容

新的算法采用了機器學習技術,當地媒體經由Facebook新聞合作組許可審查后,其報道能夠登上Today In,在當地用戶中獲得更大閱讀量。

擴大本地新聞在信息流中的比例也同樣如此,這一舉措對當地媒體或小眾媒體是件好事,更集中精準的曝光量,有助于本地媒體,尤其是專注體育、藝術、情感報道的媒體鞏固與讀者的關系。令人欣慰的是,哪怕中心轉變,它依然會繼續打擊假新聞、誤導性報道、釣魚新聞、情緒性新聞和不可信賬號。

事實上,本地新聞(local news)屬于Facebook在 2016 年特朗普意外當選美國總統后推出的新聞計劃之一,其它的還有在信息流中加入突發(breaking news)和爭議(disputed)標簽,用技術手段控制假新聞的傳播。

在信息流中加入突發標簽

爭議標簽

能看光你錢包的算法Classifier

Facebook在 2 月 1 日向大眾公開自己的算法黑科技,一鍵洞悉用戶的財富情況,更好服務廣告商,進行精準推送,大概等同于“在朋友圈看到奢侈品廣告說明你很有錢”。

從樹形圖中可以看到,Facebook通過了解用戶的年齡層、設備使用情況、教育水平、房產情況判斷用戶的經濟狀況,而個人旅游歷史、網絡使用和房屋信息也會列入參考,每一項加權計入總分,通過算法Classifier分揀后,所有用戶會列為三類:工人階層(working class)、中產階層(middle class)、上等階層(upper class)

Facebook算法專利的決策樹形圖

Twitter

自動裁剪圖片嗨點,幫你當網紅

Twitter在一項研究中利用眼球追蹤了解影響注意力的因素,結果表明,人類很容易被人臉、文字、動物和一些強對比事物吸引。基于此,Twitter開發了圖片自動裁剪機器人,利用機器學習技術,識別圖片“嗨點”,并自動對預覽圖進行裁剪和優化。

以往的Twitter對圖片的處理比較簡單粗暴,一切有人臉的圖片都在預覽圖中突出人臉,但沒有人臉的照片則會比較奇怪。工程師開發了“認知提純”(knowledge distillation)技術以識別圖片中的有趣點,神經網絡技術則加快了圖片的處理速度。同時應用的“修剪”(pruning)技術,則確保算法能夠保證不損傷圖片優勢的情況下,跳過圖片的某些特征進行篩查。

如此一來,圖片分享的難度大大降低,人人都有可能成為信息流中的修片圣手。

裁剪前:

裁剪后:

Netflix 

新圖像算法,最大程度吸引注意力

熟悉Netflix的用戶都知道,這家以算法著稱的流媒體網站,對每個用戶觀看的視頻標題都做了個性化處理。去年年底,Netflix再次公布技術升級結果:視頻圖片個性化推薦,即抓取用戶可能喜歡的某一幀畫面,或將劇中某一角色或場景藝術化處理作為封面圖,以契合這 1 億用戶各自的興趣點。

為新用戶設計的推薦封面

舉個例子,同樣是電影《心靈捕手》,觀看愛情電影較多的用戶看到的封面圖為Matt Damon和Minnie Driver的親密無間,觀看喜劇電影較多的用戶,則會看到Robin Williams的片段。

不同用戶的看到的電影推薦封面圖

比起文字而言,圖片會對用戶產生更直接的沖擊力,很難有人對這種標題、圖片和設計全方位個性化的內容免疫。從更大的互聯網語境下而言,我們無法評論這些算法是好是壞,但至少是一種趨勢,互聯網民越來越懶這一無法阻擋的趨勢。

算法:想說愛你真的不容易

算法一直試圖猜測我們喜歡什么,推送那些以為我們喜歡的內容。但,這些是否真的是用戶喜歡和需要的呢?或許不見得。Twitter用戶Caryn Vainio去年 12 月稱,因為FB的算法,她連好朋友最后一面也沒見到。因為好友長期不在FB上主動發狀態,被算法列入低價值用戶,連入院病危的狀態都從未推送到好友首頁,連再見都來不及說。

在不斷被窺私的過程中,有人提出過對算法的質疑,然而,在技術大方向的驅動下,算法會調整,卻從未停下。

受傷的媒體

Facebook:朋友看過的新聞

Facebook在 1 月宣布在信息流中加大“朋友/親人看過”的新聞比例,在扎克·伯格看來,比起商業、品牌和媒體資訊而言,圈內資訊能讓用戶之間產生更多聯系。

對用戶而言,這似乎是個好消息,如小扎所說,少花時間泡Facebook,但花出去的每一分鐘都該有價值。此前的一份研究報告表明,漫無目的瀏覽新聞的用戶不會與資訊產生互動,這種感覺本身就會讓用戶感覺很糟糕,閱讀“朋友看過的新聞”至少會提高他們的主動互動意愿,改善糟糕的情緒。甚至于,Facebook還犧牲了自己的短期廣告收益,以求得用戶認可,刺激用戶增長。

此前一年多時間里,Facebook調整策略,減少對媒體的流量傾斜,部分媒體受傷嚴重。

媒體從Facebook獲得的PV

娛樂網站Topix此前因Google算法變化元氣大傷后,轉而向Facebook支付流量, 2017 年 12 月數據顯示,Topix的Facebook轉化流量比在所有媒體中排名最靠前,達到35.3%,而Bustle和VICE的流量則下滑慘烈,和 2017 年初的40%轉化相比,VICE 12 月轉化僅達到18.7%。 2017 一整年,從Facebook新算法中獲益的媒體只是寥寥,委屈的還是大多數。

媒體流量傾斜策略下影響的媒體流量變化

這種“朋友看過的新聞或許你會感興趣”的新算法,且不說是否會造成用戶的認知局限,單是流量集中的形式,或許也會再一次導致媒體與平臺的關系跌入冰點。

受傷的用戶

無法清醒的Instagram 

Hellogiggles網站整理了其中幾條對Instagram算法的排序的吐槽,其中一條高贊吐槽說道:

Instagram自 2016 年公布新的算法排序方式后,傳統時間線被打亂了,自然催生了不少打敗算法的攻略貼,比如多花點時間在ins上發狀態、瘋狂打tag、配合粉絲的活躍時間發狀態(勢必用到ins的推廣工具Later)、和粉絲互動等等、建立品牌效應……

Ins的營銷推廣工具Later

然而,新算法依然讓粉絲紛紛吐槽,于是Instagram不斷改進算法模型,加入用戶參與度、搜索量、點贊頻率、關鍵詞、發布時間,試圖給用戶一個“全世界最好的Instagram”,只不過唯一的問題是:用戶需要的,只是一個可以按照時間線排序的Instagram。

Snapchat:用戶的每一次更新都是渡劫

Snapchat悄悄更新了產品設計,用新的算法給“朋友”排序:喜歡的朋友排序靠前。據Snapchat解釋:“你也可以把它作為一個智能的‘好朋友’算法,讓你找人聊天時輕松找到想聯系的人”,官方還補充,翻到底才能找到想找的人,這種糟糕的用戶體驗我們都有過,但現在,這些好友已經被自動置頂了。”

同時,還分開了“朋友”和“發現”右滑是“發現”,會有一些非朋友的媒體和博主的視頻,且做了全屏處理,可以豎屏觀看,當然,依然是Snapchat根據你經常點擊的內容猜測的最合適你的內容。

當然,新版本的出現通常都伴隨著吐槽,有人要“怒刪”,有人覺得太“惡心”,有人覺得“忒復雜”,但Snapchat發言人回復《太陽報》:“此次更新之大,必然需要一些時間適應,但我們希望用戶能夠喜歡。”

用戶是否喜歡需要時間去適應,但《太陽報》在文章最后,給出了避免升級的辦法。

受傷的內容制作方

YouTube:嚴打(難打)侵權

為了打擊屢禁不止的視頻二傳現象,YouTube對非官方發布的電視劇或動漫視頻采取質量降級處理,這些二傳視頻可能出現加速、減頻、畫面震蕩和雪花片現象,其目的是利用版權機器人規避侵權現象。

這是YouTube花了大力氣開發的Content ID內容識別系統,提供封鎖、追蹤和盈利三種方式,通過標記內容以保護版權。但文化評論家Mike Rugnetta卻認為,視頻編輯有些“迷信”意味,YouTube迷信與內容方的關系,大費周章開發了一套一般人也能進行識別的系統,但是系統管得了盜傳,卻管不了同樣是重災區的下載行為。更何況,系統算法還常常錯誤標記,比如把一電腦電流聲白噪音視頻,標記成某一已有視頻的電流聲。

哪怕有嚴打侵權的好意,也可能辦了錯標視頻的壞事,在一定程度上也可能影響UGC生態,即使非官方用戶標記自己“不擁有版權”。所以,不少up主更選擇了版權開放,甚至不再內嵌貼片廣告。

系統算法其實從來沒有跟上侵權的速度,哪怕用戶是抱著好意分享的目的,早幾年就有人提問:“如何繞過YouTube算法?”每次內容識別升級,答案就會更新一遍,手把手視頻教學更是不少。

近幾年的新形式是blind reaction,雙屏播放,畫面中能看到up主的實時評論和反應,完全合法,幾乎從未甚至無法被標記為侵權,比如用戶TheFlamingShark,不止二傳,還傳完了完整的《星際牛仔》動畫,人氣依然高漲,既沒被平臺處理,也未得官方追究。

TheFlamingShark 觀看《星際牛仔》

至少在媒體LifeHacker看來,版權機器人的開發有些徒勞了。要想維持平臺每天大量的內容產出,僅靠部分內容制作方遠遠不夠,二傳再制作就成了其中一個內容來源,至于是否打擊或如何打擊,這需要YouTube動腦筋了,至少up主們已經越來越聰明了。

受傷的社會環境

YouTube:算法扭曲了真相

在推薦算法的驅動下,YouTube常常根據用戶的瀏覽記錄、點贊記錄等為他們推薦相關視頻,即時用戶只是偶然點開。這在一定程度上推動著有煽動性的或虛假的消息大肆傳播,至今美國人民無法釋懷的特朗普的當選,其軍功章背后也少不了算法的功勞。

《衛報》Paul Lewis舉了一個例子,一月初,Vlogger羅根·保羅探訪日本自殺森林,因為視頻不尊重死者,有嘩眾取寵之嫌,視頻下架,保羅道歉。然而,看過視頻的用戶,其觀看行為已經被算法記錄,推薦列表里,有保羅粉絲的模仿秀、兒童盜竊的監控錄像、兒童拔牙等讓人感到不適的內容。這是算法的功勞。

更讓人不適的,是YouTube算法也在推動陰謀論的傳播,拉斯維加斯槍擊案事后有段聲稱陰謀論的視頻被大肆傳播,而損害兒童身心健康的邪典視頻,也在算法的驅動下獲得了極大的觀看量。

拉斯維加斯槍擊案陰謀論視頻

《小豬佩奇》邪典視頻

如果在YouTube搜索“誰是米歇爾·奧巴馬?”,隨之而來的推薦視頻都是“她是男性”,有80%的天主教相關視頻把其領袖形容成“惡魔”、“反基督”和“撒旦”,此外,每天還有幾百萬聲稱“地球是平的”視頻被上傳,一切都只是為了滿足算法需求,獲得更多推薦曝光。

在不加監控的情況下,算法已然無法為用戶提供中立有用的內容了,算法與個人興趣之間形成了一個怪圈,不斷惡性循環。

技術并不作惡,為提高效率而傳播速度而生的機器算法,表面上看的確中立,但沒有價值判斷個性化算法下的內容,是否讓內容變得更好,或許還要打個問號。

作者微信:

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