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当算法推荐开始大行其道,媒体也就开始沉沦!

当算法推荐开始大行其道,媒体也就开始沉沦!

文 | 杨君君

我不清楚,当以机器算法为主要内容推荐方式的媒体开始迎合大众这件事究竟应该把它归结为好事还是坏事。好的一点是,它培养了你的阅读兴趣,让你在“千人千面”中找到你感兴趣的内容;但坏处就是,“恩,它们或许正在阅读的本身就是一个没有任何意义甚至是错误的内容,并且似乎永远停留在这些相似的内容中”。请注意,这里的相似不是指的内容相似,而是内容的类型、深度相似。

从移动互联网开始,手机阅读造就了一个全民数字阅读的狂欢。根据《2015年度数字阅读白皮书》显示:去年,中国数字阅读用户规模达到2.96亿,接近六成的用户每天都会进行数字阅读。相信在这其中,手机应该要占到大多数吧!

今日头条、微博、微信……我们有太多可供阅读的载体,它们每天会源源不断的更新各式各样的内容,新闻、鸡汤、段子等等等等。因为我们从小就被教育,阅读是一件多么伟大、多么高尚、多么有益于人民的事情,所以,我们只要保持“阅读”,就处在一个不断的自我提高当中。恩,好一个自我温暖的方法。

很多人将其称之为信息大爆炸,我们因为互联网的红利拥有了信息获取的同等权力,所以我们应该尽量的去吸取”知识“。也正是因为信息的大量存在,所以之前叫做”编辑“现在是整理者的”人“开始大行其道,这些“人”通常被称为是机器算法,它的能量让它决定什么样的文章会被很多人去阅读。而最终的考核这个“人”是否优秀的标准是,哪篇文章能够获得更多的流量。所以说,相比之前的编辑推荐,与其说现在的推荐方式是由机器算法决定的,不如说它最终还是由用户所决定的。

这样,就造成了一个结果,作为内容输出的作者,开始成为用户阅读链条的乙方,需要创作出更符合读者口味的文章,然后这些文章得以被机器算法推荐,进而成为你阅读并且喜爱的内容。所以,我们能够经常看到什么类似于《如何利用QQ泡妞,用QQ泡妞已经out了》、《孙悟空其实可以翻出如来佛的掌心》之类大火的文章层出不穷。没办法,”以用户价值为依归“或许已经从产品开发的价值观传递到了内容创作上。

内容生产方、平台方(统称媒体方)开始不断的向用户倾斜,于是乎,我们就到了一种深陷阅读快感其中而无法自拔的场景。就比如,刷今日头条会上瘾,相信这不是我一个人的感受。很多无聊的上班时候,瀑布流展示,加上机器算法的推荐,就像是一个非常熟悉你的好朋友在给你最符合你口味的蛋糕,让你从吃的一开始就停不下来。然而,伴随着这些阅读之后的是,怎么感觉好像没有什么收获,还有一点点空虚的感觉。像极了小时候逃掉应该去的钢琴课在家看VCD的感觉一样……

很多人将阅读比作是”修行“,既然是修行,那么它就一定没有那么舒服。你看到心灵鸡汤,忽然热血沸腾、正能量满满,感觉只要稍微”改变“一下就可以成为下一个企业家;你看到什么顺手转发救人的文章,你也会满足感爆棚,似乎只要你转发了这个文章,就真的救了很多人;你看到了一个什么新鲜事,立马把它记了下来,下一次跟朋友聊天,终于有了谈资……醒醒吧,这样的阅读实在是没有任何价值!

它除了让你享受阅读的快感之外,带给你的只是一种信息获取的阻碍。读一天心灵鸡汤、名言金句,很爽、很满足,但没什么用。我实在不想说,“这样的阅读只是一种逃避”,但是它确确实实是这样的。它阻断了你的思考,你虽然每天有非常大的阅读量,但当日本地震时,你仍然会在新闻下面评论,“该死小日本就应该死绝”,你依旧停留在这个level,没有任何提升。我们将之称之为“无聊阅读”,恩,请注意,这个阅读并不是你所理解的通常意义上的阅读。

这应该被算作是机器算法的伟大吧,它能够找到适合你阅读的舒适区,让你沉浸在类似的内容中无法自拔,深一点或者浅一点,你都不会感到舒服,它不会因为你看了日本地震给你推荐更加深度有用的内容,相反,只会根据你如此的“愤青”给你推荐另一篇“外国人辱骂国人”的文章。但也正因为这样,它能够带来所谓的流量,我们看到,印象中的传统媒体们,腾讯新闻、网易新闻,都会时不时的塞进来一些八卦、段子类的文章,找寻你的舒适区,进而让你产生更大的“粘性”。

不知道,这算不算是媒体的沉沦!

当然,你会说,这只是机器算法推荐的一个过程,随着算法的优化,它会给你更好的东西……但愿如此吧!可你想过没有,因为这个阅读舒适区的存在,会有多少内容创作者愿意写一些真正有用但不在大多数人舒适区范围的内容。你还可以说,现在很多新闻客户端都是人工+机器的推荐,并不是纯粹的机器算法,我想说,当你看到一本《时间简史》和一本《步步惊心》,你会看哪个?

所以,我不清楚机器推荐算法对于人类阅读究竟是好事还是坏事,但我知道的是,机器推荐的存在,并没有能够代替编辑的作用,它没有办法像编辑那样做一些,大家可能不喜欢但一定需要让大家看到内容的使命感。毕竟它只是一个电脑而已。

然而,当我看到,我亲爱的老妈和老爸每天晚上都会拿着手机,一遍又一遍的刷新客户端推荐的内容,并且分享给我的时候,我知道,机器算法推荐的时代已经彻底重新定义了阅读。

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