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老登小登对立,算法的锅?2024更新从天伤星离开的金仙,有这些人在,九剑星府哪颗星球位置重要,有多少人
> 厂商新闻《老登小登对立,算法的锅?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-06 07:25
来源:传达室
最近我常跟00后小伙伴搞一种玩法,叫作「交出你的抖音」。
这个说起来有点失礼。因为据说算法会制造信息茧房,将小中老登的差异越拉越大,所以出于打破茧房的自律,我很渴望知道小登们每天都在刷些什么,而迫使他们交出手机是个最简单粗暴的方式。
每次圈阅他们的喜欢列表,都能让人收获新知识:
咦?这位网红老师我怎么没刷到过?大数据隔离得真彻底啊!这该死的算法!
直到有一天一位小伙伴问了一句,陈老师,有没有可能这不是算法的问题,而是宁的问题?
我承认,他的发问让人产生了一点精神内耗。这个问题的本质,显然不是我误会了自己,而是,是不是大众误会了算法?
有种说法持续很长时间了:算法推动下的社交媒介并不简单,它讨好每个人的兴趣是小,而封印了个体的认知、导致了观念的极化。这个问题可就大了,妥妥是造成社会撕裂的元凶啊!
社会撕裂不是小事情。热点评论区总是激烈对线,键盘侠层出不穷,就连都市丽人每年回乡走过村口,短短几十米都会经历一次身败名裂。村口大爷大妈的审视标准既统一又单一,均可归结为两点:你结没结婚、你是否正经?
村口是这个世界的一种真实写照,坐镇村口的人和路过村口的人,总会视彼此为异端。
那么,这关算法什么事呢?
将观念极化归咎于算法制造的茧房,但这无法解释在算法出现前,人类社会本就存在到处可见的对立,也无法解释村口老登们远离算法之外,也总是以一成不变的标准审视人。
我认为的「村口效应」,就是一群人只要各自搬着小板凳,坐到一起,就足够形成一种舆论。
然而现在有个词叫「傻子共振」,它针对的不是小板凳,而是算法,意思是那些持荒谬观点的人,是在算法的帮助下强化荒谬,才导致极化的病情越来越重。
那事实到底是不是这样呢?让我好奇的是,还真有学者在仔细研究这个。
前一阵子,阿姆斯特丹大学的两位社会学家搞了个实验,刊登在顶级科学期刊《Science》的八月刊。是的,社会科学也是可以搞实验的。这个实验怎么做呢?他们精心打造了500个AI人,这500个人都有年龄性别、教育爱好、信仰倾向等区别,有的是油腻老登人设,有的则是傻白甜或小可爱。除了没有肉身,他们跟真实人类也差不多。
该论文被Science关注
这500人团需要做什么呢?让他们活跃在一个虚拟的社交平台上,像正常的网民一样评论热点事件。重点是,这个社交平台非常原始,没有算法的介入,成员看到的信息基本只依赖于发帖、回复、转发,大概跟古早时期的论坛差不多。
社会学家期待通过这个实验去证实,剥离算法的干预之后,观点抱团和极端言论这些坏东西就不存在了。
然而结果让人大失所望。那500个AI人根本不是什么省油的灯,他们既没有出现安定团结的大好局面、也没有诞生理性客观的讨论氛围,该吵闹还吵闹、该极端还极端。哪怕实验循环一万次,也还是呈现相同的结果。
这个实验的崩溃,仿佛又让人看到了村口的影子。是不是人类一旦「聚众」,就会莫名其妙地「集体降智」?我问了问豆包,又翻了翻经典,发现很早就有学者研究过这个猜想,并且早已得出了结论。
在130年前,法国学者勒庞在它那本神作《乌合之众》里说过一段话:
群体是匿名的,也就是说无须负责,当一直约束着个体的责任感消失不见时,人便会肆无忌惮。
一本书的名气会越来越大,代表它的含金量在不断上升。老先生在《乌合之众》里为了说明这个观点,举了个历史上存在的真实操作。
在法国大革命时期,掌权的国民公会搞审判,陪审员基本都是温和的中产阶级,私下里都主张手下留情。哎呀,不要搞得太残酷嘛,日后好相见。然而当他们聚在一起后,在几个「意见领袖」的影响下,总是毫不留情把一些无罪的人送上断头台。悲剧啊!
历史上的很多悲剧,都是由于人的抱团成群、集体施暴导致的。极端观点是一把杀人无形的刀。在群体中,尤其一个人发现自己的观点是少数时,往往会因害怕孤立而陷入沉默。在众多气氛组的烘托下,极端意见很容易形成优势。
喧嚣的一小撮,总能裹挟沉默的大多数。
人和人的悲喜并不相通,立场也不会一致,人类天然就是一个容易各自抱团的社会。不是一个团,而是很多个团,也如同一个个散落的村口。
成团的因素通常极其简单,性别、年龄、学历,跟什么人交朋友、去过多远的地方。
比如,大爷大妈几乎很少走出村子,他们在村口就可以原地成团。因为自己都没走出过多远,假如听闻有残障人士抱怨出行不便,那他们必然会一致认为,残疾人就不该出门给社会添麻烦。你看看大爷大妈,在家里都待得好好的。
不过,社会始终在进步的,现在绝大多数人都知道了,分歧是不好的,相互理解是重要的。所以在面对显而易见的撕裂时,很少有人愿意承认是自身「头发长,见识短」的原因:嗯,一定是媒介给我的信息不够完整全面。
甩锅于传播信息的媒介,是一件非常轻松的事,而且成本极低。我们仔细捋一捋就可以发现,几乎任何时代的主流媒介,都是被甩锅的对象。
过去要么抱怨媒体提供一种类型的报道,报喜不报忧;要么就说他们立场偏颇、夹带私货,从而做了社会撕裂的帮凶。
而现在,算法更容易被怪罪。一个原因是,算法是去中心化的,首先干掉的是编辑和总编辑们。
当年被编辑人为筛选掉的、无法构成选题的信息,现在素颜地出现在了观众面前。因此,许多过去沉默的、边缘的声音出现在公众视野,让以往的「主流」感到诧异:完了,小群小团怎么还越来越多了?
这不是算法制造了现实,而只是还原了真相。
而算法另一个容易被迁怒的原因是,他太强大了,人们认为算法无所不包、无所不能,理应提供满汉全席式的套餐。但如果算法是一个技艺高超的厨师,他也无法保证将每一道菜都投喂到用户的嘴里。
当算法试图将某些新口味送到用户面前时,可能短短一秒钟,他或许就已经点了「不感兴趣」。
人们总是过多看重媒介对信息的筛选和推送,而忽略了自身对信息的过滤。
如今有传播学者也开始怀疑,所谓的信息茧房是一个假说。换言之,茧房到底是造成问题的原因,还是说,它仅仅反映了一个结果?
到底是有许多屋子困住了人,还是每个人都有着天然的偏好,走进一个喜欢的小屋,便赖在里面不走了,更不再对别的屋子感到好奇?
那么有什么好办法,将人从屋里赶出去,时常地交换空间呢?主动打破社交隔离是一个办法,但抢夺00后的手机毕竟不太体面,也不高效。
与很多固有的印象相反,算法或许还真是一个有效的办法。它本身就具备打破茧房的动机,就平台来说,也并不乐见于总给用户推荐单一的内容。
例如,抖音的实践经验是,只推荐单一内容会使用户很快厌倦,导致用户体验与活跃度下降,因此平台也在试图打破茧房。抖音在网站上公开了他们打破茧房的一些手段,其中我比较感兴趣的有三个。
第一,多样性的优化。比如一个撸猫爱好者,他之前刷五个视频就有三只猫猫,而进行优化之后,猫猫的数量降低到了一只。与此同时,势必要用其他内容来补齐。
这就是第二点,探索更多兴趣。假如我是一个音乐爱好者,那么算法会随机拉着我往舞蹈和美术的方向靠一靠,毕竟艺术都是相通的,尤其一个老派的文艺青年一定同时能欣赏多种技艺的。
而第三点,则是基于用户社交关系进行兴趣拓展。在获得用户授权后,推荐系统会通过用户的“互相关注好友”推断用户的兴趣圈层,朋友喜欢的内容会成为用户的兴趣探索内容。这一点在我的理解是,无论在线上还是线下,信息的拓展必然要依赖朋友圈的拓展。
老东西如果只接触老东西,那肯定滋生不了小清新,只会分泌更多油腻。
那回过头来说,村口回来了年轻人,实在是一件大好事。只是这一年一次的交互太少了。也许最终瓦解村口的,并不是大爷大妈们的「自然减员」,而是强大而多元的算法能够覆盖村口,也经常告诉他们:
外面的生活是这样和那样,有很多种样子的。
就像一个牢固茧房中,能渗透进不同的声音,哪怕微弱但只要持续,也是扭转观念、弥合分歧的开始。
一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。
二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
三、修复已知bug;优化用户体验
四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据
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