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我们正在迎来一个越发过火的时代，络上、日子中戾气横行。

曾几何时，当移动互联和信息改造以摧枯拉朽之势席卷全球时，田园诗一般的浪漫气氛早年四处飘扬。人们满心以为，信息络将完全打破人与人之间的信息不对称，地球变得扁平，世界变得透明，贫富分化终将回转，各个民族和阶层有更多的机遇对话沟通宽和。

但是实践无情击碎了人们的幻梦。仅以财富这一项看，在互联时代的20年里，全球贫富分化加剧，仅以美国为例，根据《彭博》报道，前1%的富豪财富接近前90%精英阶层的总和。放到全球的规划，仅2017年，1%的有钱人就占有了82%的财富。

马修.杰克逊曾在《人类络》一书中指出，抉择人与人不同阶层和财富走向的中心有两个：一是信息，二是机遇。

那么，在信息高度透明扁平的今天，为何人类的过火和分化却更加严峻了？

有一个说法是“信息茧房”。

2001年，美国法学家凯斯.桑斯坦在《络共和国》一书中早年提出：互联时代，人们面对海量剧增的信息，会倾向于从中选择符合自己喜欢的加以吸收，效果每个人汲取的内容越来越狭窄，一步步滑入信息茧房。

比信息茧房更加急进的说法是“络巴尔干化”，1996年美国学者埃尔斯泰恩和布林约夫森提出，络上的信息逐渐的变多，人们喜欢的东西权且看不过来，因此不会因为互联更加打开注册，反而会更加封闭极点。

两个假说都指向了一点：信息的透明打开未必全都是积德行善，因为这样一来信息爆炸了、信息太多了、真假信息难辨，人们根柢就看不过来了。

尽管信息透明打开带来了一种公平，但是人们“处理信息的才华和精力”良莠不齐，这带来了新的不对等。

所以新的敌对如同产生了。人们把指向头条、淘宝这样的“算法举荐”途径，他们说：这些App根据某某算法对人做各种深度学习、大数据分析，毕竟举荐的都是人们感喜欢的内容，这不是规范的“信息茧房”吗？

这个说法看起来很简略，也很粗暴，最大的问题在于“看轻了算法”。

“算法举荐就是，我看到时尚、游览、宠物的内容，停留的久，点了赞，效果往后途径给我举荐的都是时尚、游览、宠物了。”他们总是这样说。

但这只是根据“内容特征”的举荐，是一种最基础、最表层的算法。假设只是只是这么简略粗暴，那么这些公司很简略就会走入喜欢的坑里，面对两大困局：

1、人是丰盛多元的，每个人的喜欢偏好都是多样的。你随意问一个人他的喜欢是什么，他自己或许也很难准确表述自己的喜欢构成。

2、人们的喜欢又是善变的，新的喜欢点随时或许呈现，而一些感喜欢的内容因为过度消费反而或许遽然“腻味不感冒”了，从此边缘效益递减。

就如同，天天在上看萌宠，没准哪天就遽然不想看了，再看也不萌了。

事实上，不论头条、阿里，仍是国外的脸书、谷歌，选用的算法维度都没这么简略。

一个老到的算法举荐系统，至少需求仔细考虑五个维度。

一是算法模型。常见的有协同过滤算法、监督学习算法LogisticRegression、深度学习、FactorizationMachine、GBDT五种模型。

五种算法模型

比如协同过滤模型，系统不断分析用户大概是怎样的人，然后进一步找到和他相似特色的人，根据这一类人的喜欢喜欢进行举荐，把相似的内容举荐给臭味相投的人。也就是说，抉择举荐的，不只仅看你一个人今天点赞了什么，更要看和你相似的人们喜欢什么。

以一个“人群”为基数进行海量持续分析，不断迭代优化，还会堕入信息茧房吗？

二是内容分析。比如一篇文章的语义特征、文本相似性特征、时空特征。

三是用户标签。除了用户的喜欢、聚类、性别、年岁、地址等身份特征，还要盘绕用户行为做好数据处理战略，比如过滤噪声、抢手赏罚、时间衰减、赏罚展现。

四是效果点评。怎样统筹短期和长期方针，怎样统筹用户方针和生态方针，怎样通过ABtest实验持续优化举荐效果？

五是安全规范。比如电子商务途径的反黄与合规，比如内容途径的ugc内容审理、风险内容辨认技术、泛低质内容辨认。

可见，实在的算法举荐系统远比“喜欢看蛋糕举荐蛋糕”要凌乱得多，也深化得多、智能得多。

把锅甩给技术和算法向来都是最简略不费劲的办法，只不过这样一来人们就会拒绝更深化的反思和改动。

美国明尼苏达大学计算机系专门进行了实验，让两组人一同在协同过滤算法举荐的途径上获取内容，一组人对举荐效果进行“随从”，一组人对举荐效果毫不答理。

实验效果和一般的认知完全相反：概括21个月的数据，随从组获得的信息更加丰盛多元，不答理算法举荐的一组，视界反而更加狭窄了。

前几天今天头条的CEO朱文佳在生机大会上说，头条要做的就是通用信息途径，通过举荐、注重、查找来分发图文、视频、音频、问答等各种内容信息，这种内容和分发办法的多元组合不只不会带来信息茧房，还会带来一个“更大的世界”。

他说的或许是大真话，就像前面所说，假设头条们做的只是是“喜欢看萌宠就举荐萌宠”这种最粗浅的举荐，那么一定会无法处理人们喜欢的多元、喜欢的善变和喜欢满足的阈值进步。

事实上，喜欢选择感喜欢的内容本来就是人类的习气，是天资和天分。

试想，不论读书看报，仍是逛书店、看电视，你该不会是首要都要找自己感喜欢的？

即便前期的站，是不是也有主题和版块，便当你去选择？

算法举荐只是加快了这一进程，让人们面对海量信息时、选择感喜欢的内容更加简略高效。

前面说过，信息的爆炸带来了新的马太效应，在信息处理才华和精力上优裕的人变得更有优势。从这个角度说，算法举荐不只不是构成分化的要害，反而是一种功率进步办法，帮忙才华精力上并不占优的人补偿缺少、进步功率，为什么反而要背锅呢？

每一次评论人类的“过火化”和“选择性认知”，我们都必须厘清一个概念，喜欢和心境。

喜欢并不会让人过火，只需对某件作业的心境、观念和心境持续强化，变得封闭极点，人们才实在初步过火起来。

比如说，你的喜欢或许是足球，你的心境或许是对我国男足很不喜欢，假设这个心境不断强化变成切齿腐心了，你该不会是就过火了？

从这个角度说，算法举荐只能举荐你“感喜欢”的内容，却并不能了解你的“心境、观念和心境”，举荐你“喜欢支撑”的内容。

算法举荐或许知道你对智能手机感喜欢，会给你举荐锤子的内容，却并不知道你打心眼里不喜欢罗永浩，所以锤粉锤黑锤中立的东西都一股脑儿过来了。

算法举荐或许知道你对健康十分注重，会给你举荐医疗领域的消息，但并不知道你对中医或许西医的心境，所以它都会举荐。

分化裂化的首恶巨恶不是算法举荐，因为实在导致分裂的不是喜欢，而是人们在同一喜欢中不同的心境和心境被不断强化。

这就是常说的络回音室原理，关于同一问题，人们总是喜欢听到和自己相似的观念，过滤相反的观念，毕竟接收到的就像是自己的回音相同。

是什么在催生络的回音室？假设算法举荐并不会带来信息茧房，毕竟是什么在带来信息的“偏食”和心境的过火？而我们，又该怎样应对和破解？

一个答案或许是“单一”。

单一的信息获取途径、单一的信息沟通方式是问题的根源。

不论是只在站看修正置顶，仍是只在朋友圈看他人转发的文字，亦或许只注重大V的同享，甚至只听任算法的举荐……只需一个用户、他对某一信息获取和沟通方式构成“途径依托”，那么视界就或许渐骤变窄。

其实，每一种信息分发办法都有其独有价值，修正分发带来的是“你应该知道的”，查找带来“你想知道的”，举荐带来“你或许感喜欢的”，注重带来“你关心的人的动态”。

每一种分发办法都不可或缺，只需丰盛多元的信息获取组合，查找、注重、算法、熟人和陌生人整合起来，才华避免信息的偏食，这或许也是大途径们正在妄图成为“概括化”的原因。

谷歌、百度不只做查找引擎，还在查找效果之外参与内容举荐；微博在单纯的注重流和热搜之外，增加智能举荐和视频；头条则是算法举荐、要闻热文、大V注重、查找多合一。

只需整合满足丰盛的信息分发方式，甚至成为通用信息分发途径，才华从根柢上避免信息茧房，然后全方面、智能化地了解用户、满足其信息需求。今天头条所说的“一横一竖”，也恰恰是盘绕这方面来演化的。

另一个答案或许是“孑立”。

最近几年外交衰退，人们正在从社会性动物，变成孑立型生物。

人们越来越不乐意面对实践外交的风险、压力和不确定性，也渐骤变得不乐意为了他人让步姑息。虚拟络的展开让人们更加沉迷于“不依托他人”的文娱，比如游戏和直播。各种消费服务的完善也让人们的日常日子越来越不需求与他人外交协作。

这样的外交茧房带来了这样一个效果：人们越来越懒得和陌生人沟通沟通，即便关于现已知道的人，也倾向于选择和观念心境一起的人进行沟通。

“好吧”正在成为逐渐的变多现代人拒绝沟通的常用语，而“静静拉黑”则代替“正面刚”，成了非暴力不合作的标配。

第三个答案是“心境”。

从微博到大众号，从条漫到短视频，从咪蒙到卢克文，内容生产者和KOL们正越来越善于运用人们的心境，积德行善不出门，坏事传千里，理中客或许正确，但远不如非黑即白的过火心境更能驱动大众的传达，更能带来流量。

正如《弱传达》一书中描绘的那样，早在勒庞的时代，善于煽动引发传达就现已是揭穿的隐秘。但是在今天、根据大数据的心境驱动让悉数变得套路化、规范化甚至科学化。

获取信息上途径依托，沟通信息上外交衰退，消化信息上感情用事，比起算法举荐信息茧房的假说，或许这三个问题才更加根柢，也更加隐蔽。

作者张俊，上海帅醒创始人，大众号阿争论，个人微信13385698365。