北京2016年10月20日電 /美通社/ -- 10月17日，在貴州省貴陽市舉辦的第十六屆中國網(wǎng)絡(luò)媒體論壇上，各地網(wǎng)信辦及中央和地方重點新聞網(wǎng)站負(fù)責(zé)人，以及新浪網(wǎng)、搜狐網(wǎng)、鳳凰網(wǎng)和騰訊網(wǎng)等主要商業(yè)網(wǎng)站負(fù)責(zé)人齊聚一堂，探討“踐行發(fā)展新理念 共建網(wǎng)絡(luò)新生態(tài)”的論壇主題。鳳凰網(wǎng)CEO、一點資訊董事長劉爽在論壇上受邀發(fā)表主題演講，講述了新形勢下移動網(wǎng)絡(luò)媒體的探索實踐。
在講到移動閱讀方面的問題時，劉爽提出了三個重要觀點，首先是要避免標(biāo)題抓眼球這一算法點擊推薦模式帶來的閱讀的淺薄化甚至低俗化。第二是要避免“千人千面”的算法帶給我們帶來的信息孤島化。第三是要避免海量的算法推薦帶來狹窄的閱讀空間。由于技術(shù)驅(qū)動型的一點資訊是移動閱讀中一個重要而獨特的存在，因此劉爽提出的這幾個觀點給人帶來相當(dāng)大的思考空間。
基于熱度的算法推薦機制面臨改變
現(xiàn)有的大多數(shù)移動閱讀算法推薦機制，仍是基于內(nèi)容熱度來展開的，意思是點擊的人越多就越熱，與此同時推薦機制也就會錦上添花進一步加大推薦的力度。這種機制的弊端在于，從機制上鼓勵了標(biāo)題黨的盛行，并忽視了內(nèi)容的真正質(zhì)量。其結(jié)果就是，標(biāo)題黨滿天飛，劣質(zhì)內(nèi)容隨處可見，但優(yōu)質(zhì)內(nèi)容卻難獲青睞。長此以往，會打擊真正的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容提供者的積極性，整體上內(nèi)容進入低俗化和淺薄化境地。
十幾年前，門戶崛起時代盛行的“眼球經(jīng)濟”，其實在當(dāng)前是需要加以修正的，因為這根本不適應(yīng)新形勢的發(fā)展，幾乎已走到了創(chuàng)新的對立面上。內(nèi)容提供者熱衷于制造眼球效應(yīng)，忽視了優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的生產(chǎn)，因為這根本是一件吃力不討好的事情。但智能時代之所以能夠到來，正是由于機器的智能程度，包括算法技術(shù)都有了根本提升，因此需要利用算法去做更多的事情，形成一個良性的內(nèi)容生產(chǎn)流程及機制。
這意思其實就是說，以熱度為主導(dǎo)的算法機制已面臨顛覆，算法需要加入更多維度以判斷一條內(nèi)容的質(zhì)量。算法對用戶的引導(dǎo)作用很大，你指向哪里用戶就會向哪里去，或者去好的地方，或者去壞的地方。有時候人們會對一條低劣惡俗的謠言趨之若鶩，并對其傳播速度感到不解，明知道是低劣的謠言為何還有這么多人去看去討論，其實這就是算法機制出了問題。
千人千面正在形成信息孤島
當(dāng)前的移動閱讀，一般都會根據(jù)讀者興趣等維度推送，也就是說每個人的 app 上呈現(xiàn)的內(nèi)容都不一樣，這就是算法的千人千面。從技術(shù)上來說，這似乎也沒什么謬誤，你點擊了什么，我就默認(rèn)你對此類話題感興趣，并給你推薦相同內(nèi)容，相同內(nèi)容你點擊越多，證明你對這類話題的興趣就越高，那我就繼續(xù)給你推薦，到最后推薦和閱讀形成一個頑固的循環(huán)。
但人的興趣是最為多元化的，不可能單單只對一個話題感興趣，如果屏幕上充斥了單一話題的內(nèi)容，其結(jié)果就是用戶其他感興趣的內(nèi)容得不到呈現(xiàn)，這就是所謂的信息孤島問題。事實上一問題目前已相當(dāng)突出，有些時候甚至?xí)屓烁械胶眯?。喜歡歷史、文學(xué)、軍事話題的用戶，某天偶爾關(guān)心了一個娛樂話題，機器算法即時推薦了一些其他娛樂內(nèi)容，用戶除非耐住性子不去點擊，否則將會造成越點擊越多的狀況，擠壓掉其真正感興趣話題的生存空間。
在實際生活中有句俗語，再好的話說三遍也煩人，其實這也可以用來解釋信息孤島的問題。其實目前大多數(shù)個性化資訊產(chǎn)品的算法技術(shù)，仔細(xì)琢磨一下你會發(fā)現(xiàn)并沒有那么智能化，其機制就是你要什么我給你什么，不要我就一點都不給，而且機器的特點是鍥而不舍，不知疲倦，絲毫沒有人文色彩和溫情關(guān)懷，更不會觸類旁通，在這方面算法技術(shù)其實還存在相當(dāng)大的發(fā)展空間，或者說還有不短的路要走。人工智能算法，或許才是這些問題的根本解決之道。
狹窄閱讀空間會構(gòu)建畸形輿論場
至于海量算法為何會有帶來狹窄閱讀空間的危險，這其實還是源于算法規(guī)則的匱乏，人性化程度不夠。在客戶端前閱讀的人，在興趣選擇上有著極為豐富的多樣性，但這些人的閱讀習(xí)慣卻在不知不覺中受著還不夠智能的機器的指引。機器的本能是無差別化，一切條件都是設(shè)定好的，按條件進行內(nèi)容推送，推送錯了也沒有辦法。
但由此帶來的風(fēng)險也是巨大的，熱度和高點擊在算法中的權(quán)重過高，很容易將用戶引入一個狹窄的輿論場，進而形成狹窄閱讀空間。例如有人在發(fā)表地域歧視或性別歧視言論，你本身并不同意這些觀點，但只是由于去看了一下，就遇到了更多的推送。如果這個閱讀者是心智還未成熟的少年，那么滿屏的類似言論，會對其形成錯誤思維和看法起到關(guān)鍵作用。
很多人會很奇怪，為何網(wǎng)上能有這么多的負(fù)面言論，對某些國家的仇視，對某些地域人群的歧視，對某類人的厭惡，為何在實際生活中，自己身邊的人并沒有像網(wǎng)上一樣持有相同觀點？其實這就是狹窄閱讀空間所帶來的弊病了，用戶被引導(dǎo)到一個本不該去的地方，得出了錯誤的結(jié)論和心證，誰的責(zé)任？
一點資訊對問題的解決之道
劉爽所說的這些問題，其實在當(dāng)下的移動閱讀領(lǐng)域中已很突出，作為一個高度重視算法和推薦機制的技術(shù)驅(qū)動型企業(yè)，一點資訊正通過技術(shù)創(chuàng)新和理念更新，不斷努力解決這些問題。具體來說，一點資訊的解決之道是將算法人工智能化，為算法注入人文情懷，賦能算法使其承擔(dān)媒體責(zé)任。
在去年的烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展論壇上，劉爽曾指出“如果說上一代算法驅(qū)動的信息發(fā)布平臺（比如‘今日頭條’）代表移動互聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)布的造紙術(shù)和印刷術(shù)的話，那么‘一點資訊’代表的則是火藥和指南針。這是個非常恰當(dāng)?shù)谋扔?，今日頭條在移動閱讀方面走得較早，其成績包括擴大了信息的覆蓋度和傳播范圍，這與造紙術(shù)和印刷術(shù)發(fā)明后所帶來的效應(yīng)是一樣的。
但內(nèi)容傳播并非不管不顧瞎傳，也是要有正確方向的，信息傳播并非越多越快越好。在這方面，一點資訊開創(chuàng)性地推出了根據(jù)任何關(guān)鍵詞進行頻道訂閱的功能，目前已有自定義頻道300多萬個。用戶主動訂閱的內(nèi)容，被一點資訊稱之為火藥，300多萬個關(guān)鍵詞自定義頻道等于是300多萬不斷爆發(fā)的火藥，激起人對信息的熱情，而這種熱情反過頭來又能激發(fā)來自社會的內(nèi)容生產(chǎn)者的動力。
火藥之外，一點資訊還努力爭當(dāng)指南針，用戶需求的指南針，內(nèi)容流向的指南針。在現(xiàn)在這個信息過載的社會，各式各樣的自媒體，各式各樣的標(biāo)題黨，各式各樣的信息，用戶不知道該看什么。一點資訊的后臺算法可以做到真正意義上的高效精準(zhǔn)分發(fā)，根據(jù)用戶在客戶端上的點擊行為，定制過什么樣的頻道，分析用戶的真正內(nèi)容需求，再通過算法給出的內(nèi)容畫像為用戶匹配他們真正感興趣內(nèi)容。
給技術(shù)注入人文情懷
未來算法技術(shù)一定是走向人工智能化的，這一方向一點資訊也在努力探索，但人工智能技術(shù)發(fā)展的問題是，現(xiàn)階段還做不到于無聲處進行較精準(zhǔn)推薦，不能很好地解決當(dāng)下的現(xiàn)實問題。誰都知道將一切交給機器來做，既能節(jié)省成本，又能提升效率，但按照目前機器智力水平來看，人的閱讀難保不在機器的指引下進入一個個誤區(qū)。一點資訊的策略是，給技術(shù)注入人文情懷。
那300多萬個自定義頻道，相當(dāng)于用人的智慧給機器算法添磚加瓦，有用戶主動提交的需求存在，熱度和高點擊在算法中已不是唯一重要的指標(biāo)，算法更多時候會去考慮用戶的主動提交需求狀況，而不是僅僅依靠冰冷的數(shù)據(jù)去做出決定，其實很多時候數(shù)據(jù)是會騙人的，任何技術(shù)不可能擺脫主觀因素，人工智能也不例外。
除了給用戶主動需求賦予更高權(quán)重外，一點資訊還強調(diào)算法和編輯的配合，進一步引進人的智力因素。優(yōu)秀的編輯可以訓(xùn)練機器，同時高效分發(fā)結(jié)果再給反饋編輯，以一點資訊上基于普利策新聞獎的機器學(xué)習(xí)和個性化推薦為例，人工編輯將上萬篇包括普利策新聞獎在內(nèi)的優(yōu)質(zhì)文章輸入內(nèi)容庫用以訓(xùn)練機器，讓機器通過尋找其中共性，學(xué)習(xí)篩選具備同類文章特質(zhì)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容形成“品讀”系列的內(nèi)容分類器。
目前，人機結(jié)合下的內(nèi)容分發(fā)質(zhì)量提升已初獲成效。一點資訊官方數(shù)據(jù)顯示，品讀系列與客戶端平均水平對比下，單篇文章閱讀時長提升93.1%；單篇收藏量數(shù)比例提升208.2%。劉爽認(rèn)為，算法不是人類意志的終結(jié)，一點資訊要做的是為技術(shù)注入人文情懷，讓技術(shù)照亮生活。
