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换句话说，不用怕算法茧房，还是要有开放心态—— https://weibo.com/1783475181/5133933878974502 读到一篇有意思的论文，讨论抖音上的新闻是不是够“多样”，以及算法推荐到底是增加了内容多样性，还是削减了内容多样性？ 结论是， ①算法本身其实倾向于增加“新闻多样性”。 ②但一旦用户开始强烈表达自己只喜欢少少的几类新闻，这种“强个人偏好”，就会显著降低看到的内容多样性。 ③如果要让算法帮你增加信息广度，是有办法的。 （信息茧房竟是我自己。[二哈]） ┈✧┈✧┈✧┈ 暨南大学的研究者的实验方法是，使用一批电脑操控的虚拟用户，让这些“假人”像真人一样去刷抖音，模拟人类用户的各种行为，看看视频啦，点赞评论分享啦，关注某些频道/账号啦。 然后这些虚拟用户会有不同“多样性广度”的偏好，有的对所有新闻都“没兴趣”（3秒之内就划过）；有的则“雨露均沾”， 对所有新闻都“感兴趣”（认真看15秒）；还有的只对某几型的新闻“感兴趣”，对其他类型“没兴趣”。 至于算法这边，也分几种情况： （1）无算法+随机推荐：关闭推荐算法，app不追踪用户行为（浏览历史，观看时长，点赞，评论等），只进行随机推荐； （2）有算法+用户躺平任算法推荐：用户不手动设置偏好或选择感兴趣的话题，算法自动完成内容的筛选和推荐。 （3）有算法+用户表达自己的某几类强烈偏好：用户表示出对某些类型新闻的明确兴趣偏好，算法根据用户的表达进行推荐。 从“新闻多样性”来说，大概是： 有算法+用户躺平任算法推荐 > 无算法+随机推荐 > 有算法+用户表达自己的某几类强烈偏好 从“新闻多样性”来说，“无算法+随机推荐”并不是最多样的。 多样性最大的，最拓宽视角广度的，反而是“有算法+用户躺平任算法推荐模式” 。 ┈✧┈✧┈✧┈ 算法之所以会“暗自试图增加多样性” ，是因为算法开发者也知道，如果一直推同类内容，用户可能会觉得无聊，而减少使用甚至卸载。 而且平台从长期用户留存的角度，也希望自己内容丰富 ，所以会主动平衡推荐类型，比如娱乐新闻看多了也会腻，可以看点科技新闻平衡一下。 所以算法其实是会故意掺点不一样的， 去推荐用户可能感兴趣的内容，让用户觉得新鲜有意思。 但是，如果用户一直强烈表达自己偏好，比如对几类新闻基本上看都不看，那么陷入某种“回音壁”，实在也不能完全归咎于算法。[允悲] 不论是主动探索，还是被动接受推荐，选择权始终掌握在每个人的手中，关键在于我们是否清楚自己在做什么，以及是否接受自己的选择。 至于在有算法的情况下，怎么训练算法推给你越来越大的世界呢？ 一个是多“随便看看”。 还有一个是如果算法推给你你平常不看的的东西，那么建议你75%的情况下点进去。 这样，算法就会开始拓宽推荐范围了。 （下次看到平台推送“对方辩友”的时候，建议咬咬牙，4次里有3次点进去，而且至少坚持看个3秒以上…… 长此以往，必成大器啊！[doge]） Shi, W., & Li, J. (2025). News Diversity Under Algorithms: The Effects of Pre-Selected and Self-Selected Personalization on Chinese TikTok (Douyin). Digital Journalism. doi: 10.1080/21670811.2025.2450312 #世上神马研究都有# |
[天地无极] 信息茧房都是自己亲手建造的
有节有常
· 发布于 2025-02-22 12:34
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