從“我想看”到“要你看” 微博算法“綁架”了誰?

2017-12-13    閱讀次數:237    微博算法,成都軟件開發公司

“袁立手撕《演員的誕生》節目組”、“袁立討薪過程艱難”、“袁立自曝被淘汰內幕”……

“這兩天上微博被推薦了好多次類似消息,我昨天已經看過了,可今天刷微博的時候還是推給我。”周圍幾位朋友聊起最近使用微博的感受時,都不約而同對“袁立內幕”的信息轟炸表示了郁悶。

因為被這種推薦內容搞得很惱火,朋友中最愛較真的小楊告訴懂懂筆記,微博首頁給她展示的內容跟以前變化很大。“每次新版本上線我都會及時更新,除了分享故事功能,突然發現現在微博首頁內容也不一樣了。”她感覺對這種變化很別扭,“沒注意從什么時候開始,我看不到我關注的所有名人、朋友的消息了,想看林更新‘吃雞’被王思聰罵都要到搜索欄去找,太不方便了。”

不僅是周圍好友因為“推薦”影響了刷微博的一貫體驗,懂懂筆記發現,在知乎社區上,也有很多網友在討論微博內容大量重復的問題,并對所謂AI和算法提出了質疑。

這些用戶對“新”微博的反應不禁令人深思,微博在不斷更改信息排布、推薦方式,以及推出AI(人工智能)算法等舉措,帶來的真是用戶想要的嗎?

不斷“整容”后,用戶接收內容被“綁架”

 

新版微博上線后,為何會陸續遭遇網友們的吐槽?

打開微博首頁就可以發現,我們接收到的信息內容不僅沒有按照時間線排布,而且還會有很多未關注博主的推薦,最困擾的是已關注博主的推送也出現了問題。這些變化背后,正是源自微博越來越注重人工智能算法在信息流推薦機制中的作用。

不可否認,AI正在強勢席卷各個行業、各個領域,從科技產業、互聯網到普通人的日常生活,無論你是否愿意AI已無處不在。

就連上周舉辦的2017世界互聯網大會上,人工智能也是最熱門的話題。BAT和蘋果、谷歌等巨頭無不將AI掛在嘴邊。百度CEO李彥宏甚至稱AI的價值堪比工業革命,“人口紅利沒有了還有技術紅利,以人工智能為代表的技術創新會不斷推動數字經濟的發展。”

除了這些互聯網巨頭,曾經的三大門戶以及新興的TMD(今日頭條、滴滴、美團)等,都在紛紛發力機器學習甚至深度學習。或許是為了在信息流推薦機制的紅利中分一杯羹,微博也在更迭版本時引入了人工智能算法推薦

那么,加入新算法的微博推薦出更了解我們“痛點”的內容了嗎?

恐怕,很多用戶收到的不一定是他們想要看的,而他們原本關注的內容卻很可能沒有發送到微博首頁上。

小楊在最近使用微博時,就時常被混亂的時間線和大量重復內容所困擾。“都怪自己手賤,隨手點了一下袁立這個視頻,然后就被反復推薦跟這件事相關的內容,甚至還有十幾個小時以前的舊信息。”

 

 

同樣有網友吐槽,他們在微博首頁看到的不是自己想接收到的信息,而他們最關注的信息卻被“個性化推薦”所湮沒。甚至有人把現在的微博看做是另一個今日頭條,越來越多人工智能的干擾,使得個性化推薦慢慢成為某一類內容對用戶的“集中騷擾”。

或許,微博用戶正在從信息的主動獲取者,變成算法推薦的被動接收者。

算法裹挾的信息場,一個危險的信號

事實上,微博作為一個即時分享的信息平臺,的確需要不斷地更新迭代以提供更好的用戶使用體驗。在“升級”這一點上,微博與Facebook、Twitter等國際公司的腳步很接近,或者說在某些領域還快一步于后兩者。

2016年1月初,微博更新后將信息流的排布方式更改為“不按時間線”推送。同年2月,與微博同類型的Twitter也做出信息流排序調整的決定。不過,雖然它們都試圖改造自身,但對于新版本還是比較謹慎,設置了兩個選擇,如果用戶不喜歡這種推薦方式,可以隨時設置成原來的時間線推送。

需要強調的是,一些國內微博用戶對于打亂時間線的推薦方式并不買賬。當時,有不少網友在貼吧和論壇上討論,集體吐槽“升級”引發的不適應,“發現微博時間線異常,刷新后出現的是幾個小時前的微博,甚至是前一天的內容,多刷新幾次還是如此,一氣之下直接卸載了。”

如果說調整信息流排序方式給一部分用戶帶去了較差的體驗,那么微博今年的“升級”則又將一部分用戶從它的懷里推了出去。

經過多次調整并引入人工智能算法推薦之后,微博所謂的個性化推薦重置的信息流排布方式,反饋不如預期,甚至開始帶來很多負面的連鎖反應。日前的最新版本升級,就造成一些中小博主的閱讀量大幅下滑,這也直接影響到了微博的用戶粘性和口碑。

先從用戶層面來看,微博的個性化推薦使得他們的習慣從“我想要”轉為“要你看”,這種方式很容易讓用戶的視野變得越來越窄,無法獲取其真正想要的、有效的信息。就像蘋果CEO蒂姆·庫克在烏鎮演講時所說的,“我不擔心機器會像人一樣思考,但我擔心人像機器一樣思考”。

另外,新版微博的信息流廣告明顯泛濫成災,即便用戶選擇“不感興趣”,或因為“太多重復或相似內容”要關掉這類廣告推送時,卻無功而返,嚴重影響了用戶的使用體驗。

小楊很無奈地告訴懂懂筆記:“微博天天給我推薦各類‘手游大作’和‘韓式婚紗攝影’,要不就是‘80后帥氣小哥哥’。我每次都在右上角把這些消息X掉,但往下瀏覽三四條消息之后又會出現這些廣告,累覺不愛了。”

再從博主角度來看,按照微博的信息量,每條微博正常能夠在首頁被閱讀的時間都不會很長,而閱讀量大小更多的會受到活躍粉絲數量的影響。

不過,自從微博實行個性推薦以來,越是大V和熱門越容易獲得更高的閱讀量,相反很多中小V的微博閱讀數量就開始急劇下降,并向微博投訴。甚至連擁有86萬粉絲的大V和菜頭,都因為流量和體驗問題吐槽微博。

然而,微博官方給出的解釋是:關系流目前的排序并非完全按照時間輸出,而是優先向當前在線粉絲進行分發,再根據這部分粉絲對內容的反饋,對后續用戶刷出來的內容在排序上進行調整,感興趣的內容往前排,不喜歡的內容排后面。在此,我們只是更改了微博出現的順序,并不會對其“屏蔽或做曝光限制”。

言外之意,影響博文閱讀量的因素是博主的粉絲數量和粉絲反饋,至于閱讀量下滑與微博的推薦機制沒有什么關系。微博:“怪我咯?”

懂懂筆記發現,知名博主江寧婆婆此前特意發起了一則關于 “新舊兩版消息欄”的投票,有14 萬微博用戶參與,其中近 98% 的人都選擇了舊版消息欄。足以表明,很多微博博主和用戶對此次改版并不滿意,這對微博來說無疑是一個危險的信號。

AI雖好,但不是所有平臺都能“適配”

隨著人工智能的流行,讓很多人開始迷信算法。我們看到,今年5月Twitter也開始使用人工智能對推文進行篩選和過濾推薦。事后Twitter的軟件工程師曾透露,“線上的實驗顯示,經過改進之后很多的指標都有了明顯的提升,比如推文互動情況、還有用戶使用時長。”而且,不斷地改版也讓Twitter的股價有了好轉。

不可否認,人工智能在很多行業里都帶來了變革,而內容分發與算法的結合也越來越常見。IDC中國區總裁霍錦潔對此指出:“人們需要新技術來更高效的連接生產生活所需要的各種信息,通過AI技術支撐信息流將成為獲取信息的新方式。”

但值得考慮的問題是,是否所有的內容行業或平臺,都能夠與人工智能的個性化推薦良好“適配”?

這個問題從微博的改版上來看,答案就不一定是正向的。從上述微博用戶和博主的反應來看,人工智能的個性化推薦機制在微博上就有些“水土不服”。

其實,看到Twitter的回暖和今日頭條的變現能力,微博在AI上的躍躍欲試原本無可厚非,況且微博本身就具有億級數量的用戶,如果能夠有更好的商業變現,對于上市公司無疑是一大利好。

不過,微博忽略了一個重要問題,就是它與做內容分發的今日頭條不同,后者的很多做法一旦放在微博上,就會造成毀口碑、丟用戶的后果,這是定位的基因決定的。

微博原本是一個普通用戶關注名人明星、熱點事件的信息場或輿論場,用戶可以根據從前至后逐一瀏覽以免錯過重要的信息。這種特性使其可以保持一定的用戶活躍度和使用粘性。

然而,其個性化推薦并不會讓用戶接收到全部想要的信息,而是有所偏重,這很可能令微博失去自身的原本優勢——輿論場的角色和明星效應。從小楊和網友的反饋來看,微博與用戶之間的粘性已經受到了一定影響。

更嚴重的是,有業內人士認為微博個性化推薦的目的并不是為了改善用戶體驗,“微博打亂時間線、引入算法推薦機制等做法,其實是為了更方便地植入信息流廣告及其他類型廣告,為商業變現最大化做鋪墊。”某種程度上,微博是在效仿今日頭條的信息流廣告模式,可是今日頭條近來也因為算法推薦機制備受詬病。

懂懂筆記還想強調的是,微博作為一個信息平臺要清楚其所具有的社會責任。信息平臺都具有一定的“議程設置”功能,也就是說信息會影響人們對某一事件的看法,最終影響到社會輿論的走向。就像Facebook在那次70萬人的試驗中得出的結論:通過更改用戶信息流中的信息,可以輕易左右人們的情緒。

想象一下,這是一件多么可怕的事情。

因為Facebook可以決定用戶看到的內容,而微博同樣可以選擇給用戶推送哪些內容,而且其所推行的個性化推薦,會讓用戶不斷地接收到同類型的信息,這無疑會放大平臺對用戶設置議程的作用。因此,信息提供平臺的角色就變得更為重要。

如今,我們生活在一個信息爆炸的時代,每時每刻網絡都在傳送著海量的信息。不可否認,按照時間線方式推送內容,一定程度上會存在信息冗余的情況。但IT評論人洪波強調,微博不是為解決信息過載問題而設計的。

也就是說,微博需要解決的不是信息冗余問題,而是如何利用算法讓用戶得到想要的個性化推薦。有時候用戶被AI、被“定制”,真的是一種悲哀。

來源:微信公眾號,懂懂筆記(ID:dongdong_note)成都軟件開發公司APP開發公司

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