个性化推荐的局限

访客:29510  发表于:2015-06-21 22:01:45

随着大数据时代的到来,很多人希望个性化的智能推荐能够解决信息爆炸带给人类的负担。但机器真的能判断新闻价值吗?过度定制会不会培育出网络时代的“井底之蛙”?误操作带来的连环错误推荐如何解决?这些问题恐怕需要长期面对,推荐技术任重道远。

1. 回声室效应

过度个性化的推荐会引起“回声室效应”(echo chamber)。根据算法的推荐,人们逐渐接收到的都是和自己意见相似的新闻与朋友分享的信息,持不同观点的人也逐渐形成愈发封闭的小圈子。

学者Eli Pariser在《过滤泡沫》(Filter Bubble)一书中表达过类似的忧虑。他说:这些个性化算法使得只有和人们的意识形态一致的信息才会被呈现,人们的视野越来越窄,可以接触到多元化信息的机会也越来越少。

2. 推荐技术本身的局限

有研究表明,个性化推荐更适合短阅读,对于RSS订阅用户的深度阅读,反而是一种破坏。同时,智能算法不成熟也会导致过多无效信息干扰。

3.误操作的问题

人不是智能机器,常常会犯错误,用户个体很难避免误操作。事实上我们在日常生活中也有这样的体验,有时候我们误点了某个商品或者新闻,智能算法就会继续为我们推送相关的信息,而这些恼人的信息,是不为我们需要的。

4.遗漏意外的信息

个性化推荐还有一个副作用——漏掉意外的信息,而“意外”往往能带来更大的惊喜。

腾讯曾经做过一项关于个性化推荐的调查,结果显示只有24%用户认为产品个性化推荐靠谱;相比于推荐技术,30%用户还是更相信自己。

中国CMO俱乐部原创文章,作者:黄翔,转载请注明来源和作者。

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