关于自媒体时代下个性化推荐过度现象的研究

1、    关于自媒体时代下个性化推荐过度现象的研究    张克磊 张文杰摘 要：个性化推荐大规模使用让其被推上自媒体时代的算法王座，而这种毫无节制大规模的使用导致个性化推荐的许多弊端暴露，产生了诸如审核不足，信息茧房，个人隐私泄露等问题。由此，大胆试想能否将个性化推荐与其他推送方式相结合，优化市场定位目标，不仅仅推送用户个人感兴趣的内容，同时将板块分成许多探索栏目板块，丰富软件内容，让浏览信息的用户从始至终有一种充实感、新鲜感。关键词：自媒体个性化推荐; 应对措施;今日头条一、 研究背景随着移动互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式的

2、增长，信息时代的到来给人们带来极大便利的同时，面对海量的信息资源，人们常常会因“信息超载”问题而产生疲惫1。个性化推荐09年在中国大陆就已经出现，但最具代表性的是今日头条。今日头条是通过智能化算法来建立用户图谱以达到个性化推荐的目的，通过用户在app内搜索、点击以及开始时选取的关键词等一些系列操作会不断对用户画像进行补充完善，并且生成用户个人的性格柱状图，通过喜好推荐相似的视频、文章，让用户刷不完、离不开。个性化推荐的本质其实是数据排序。通过数据排序给用户推荐不同的首页内容，达到提高用户黏性的目的。现如今，不同类型的自媒体客户端几乎都在使用个性化推荐功能吸引用户使用。但是个性化推荐在给用户提供

3、巨大便利的同时也产生了相应的问题。由此，我们探讨如何将个性化推荐功能进行创新性使用，推动个性化推荐功能的发展。二、现状分析今日头条的个性化推荐过度的现象1.今日头条由于个性化推荐过猛，重复推荐用户喜欢的内容，效果却适得其反，它将个性化推荐推上了风口浪尖，导致个性化推荐受到过多的关注。 2017年9月人民网撰文称，“每过一段时间，今日头条 官方头条号都会发布反色情低俗处罚通告，封禁或禁言一批不规矩的头条号。9月18日： 人民网一评算法推荐：不能让算法决定内容; 9月19日：人民网二评算法推荐：别被算法困在信息茧房;9月20日： 人民網三评算法推荐：警惕算法走向创新的反面。 ”今日头条客户端的智能

4、算法推荐受到了党媒的点名批评，可见好的算法并不能一定给用户带来优质的内容。2.就从今日头条这个软件来看，当我们开始注册使用时，我们就会被分类，每个人的兴趣爱好就是个性生成器。个性生成后，我们看到的文章千篇一律，无一不是我们的爱好，让我们有兴趣去点击浏览文章。这种情况会导致两种结果。一是文章撰写者只需要给自己的文章安上分类小标，就一定能够确保自己的文章被推送到某一个用户的推荐页面。这样做会导致一个自媒体的文章质量越来越差，审核人员视觉审美疲劳，从而导致审核质量下降。二是用户每天不需要去点击其他板块就能够得到自己感兴趣的信息，导致软件功能越来越单一，软件定位越来越模糊。3.在发掘移动终端的大量数据

5、的潜在价值的同时，如何保障个人的隐私，尤其是如何避免数据挖掘带来的隐私泄露，是数据科学目前亟待解决的关键问题2。今日头条根据用户个性来制定推送内容会让用户有一种自己的信息暴露在别人的视线之下，他人通过对用户兴趣进行分析能够得到用户的心理、性格等私密信息，使用户产生一种被监视的感觉，一定程度上侵犯了用户的被删除权。4.美国学者桑斯坦曾提出信息茧房理论，即人们会选择自己感兴趣的新闻，并沉迷其中。长年累月的被自己喜欢的信息所包围会使自己逐渐封闭在某一类信息群中，从而形成“茧房”。今日头条基于用户兴趣爱好和社交圈层的“强关系”网络推荐个性化内容，使人们便利获取自身感兴趣信息的同时容易 陷入信息茧房的困

6、境。3信息茧房已经成为新媒体环境下不可忽略的问题。产生的原因1.国家监管自媒体力度不够的问题。网络上庞大的信息集合让国家监管部门很难找到强有力的手段去遏制不良信息，且自媒体的犄角旮旯确实存在一些问题。2.创作者自身的原因。在流量为王的时代，大流量就代表大利润。明星绯闻、社会谣言、各种没有科学根据的“知识科普”、国外政事的造谣都会吸引大量的流量。创作者写出毫无营养的文章之后，通过算法推荐出去，就能得到巨大的流量回报。周而复始，会导致这种现象越来越多，用户体验感越来越差。3.从自媒体本身来看，其本身的投稿奖励机制存在一定的缺陷，作者只需要安上标签就能够将文章送上相应用户的推荐页面，导致个性化推荐大

7、肆使用。4.从用户本身出发，长期使用个性化推荐的用户体验感单一，获取信息的能力下降，开始依赖个性化推荐。解决的方法1.确定自己产品的定位，找到侧重点。例如bilibili就是以视频为主，网易新闻就是以新闻文章为主，选择一个侧重点有利于找到今日头条今后的发展方向，不再过度依赖个性化推荐。而且自媒体本身应根据具体内容来合理分配，而不是仅仅通过智能算法方式，增强人性化，保证推荐内容的准确性和完整性。2.个性化推荐系统的运作方式是把用户贴上标签之后再给用户推送内容。有的用户比较注重个人隐私或者使用app时间较少，浏览文章少且杂，导致收集的个人标签较少，造成推送内容单一的问题。此时我们可以通过对已收集到的标签词进行联想发散来扩充个人标签库，从而达到推送更多内容的目的。3.可以根据区域的划分来进行更丰富的文章推送，比如对成都的用户推送大熊猫，对重庆地区的用户推送火锅，对北京地区的用户推送故宫等等，即使用户标签中没有这些，但是大部分用户出于地域原因有很大可能还是会点击浏览的。4.可以从软件本身来看，当我们发现大数据过度使用时，软件开发者可以添加一种精品板块，将每天、每月或者年度点击量最高，点赞量最高，评论量最多的视频排列出来，