现在在很多领域都能看到推荐算法的痕迹，比如电商购物，新闻资讯，旅游娱乐，社交媒体。
电商购物
在任意电商平台都会有这个“猜你喜欢”的广告，这部分内容其实都是根据既往搜索记录，汲取标签之后产生的推送。
但是这里面有个 bug 。如果隔了一段时间，我的热情减退了，那么继续推送相关商品只会让我觉得厌烦。而且我发现，就算我最后买了，那一段时间还是会继续推送相关的商品。这个逻辑我觉得很奇怪。
更恶心的是，他们这种推荐是全平台的。只要你在大平台上面留下了你的活动轨迹，那么你在他们旗下任意产品，都会看到对应的广告推送。所以 web 才有了 Do Not Track 这种需求。
更好的算法应该是只提取用户未购物的那部分搜索记录，在“冲动期”内推送相关商品。如果已经购买了，应该停止推送，避免重复消费。
新闻资讯
新闻资讯的推荐算法就很简单粗暴，这里面头条系做得最为典型：他会根据浏览记录给你打标签，后续推送的都是这一类新闻。
这里面的 bug在于仅凭过去一点固有印象，就能构建起对一个人的主观判断，这实际上会加深一个人的认知偏差。
举个例子，如果你很喜欢看那种“东风快递，使命必达”一类的国内军工新闻，久而久之，就会觉得自己祖国异常强大。但实际上，没有对比，就没有伤害。
“天朝物产丰盈，无所不有，原不藉外夷货物以通有无。”这句话在现在看来是不是觉得很讽刺。
社交媒体
这个例子在饭圈上演绎到极致。平台有意无意间让一群具备共同标签的人聚合在一起，基于共同的兴趣爱好讨论一些漫无边际的问题。
有人说就该用左脚踩刹车。然后他在知乎上广泛搜索这类话题并深度参与。之后平台就会不断地类似推送。从平台角度，虽然用户的停留时长高了，但是左脚踩刹车，这种操作纯粹是无犀之谈。
我的主人格是INTP，知乎也经常给我推送同型人格的相关讯息。虽然一开始觉得蛮有趣，但是后来觉这得违背了我搜寻有效信息的初衷。
后来我又把自己解构了一下，重新思考为什么我会产生“觉得有趣”这种情绪波动。我觉得是因为我灵魂里面还存在着“社会性”这种玩意。知乎利用了我的孤独感，利用了我想认识同型人格的潜在需求，给我打了个标签并定向推送此类消息。
这种现象，我称之为”数字化圈养“。
总结
推荐算法本质是一种杠杆，它最大的bug在于利用了人的惰性，放大了人心的阴暗面。它顺应了人们的惰性，让这些人内心越来越狭隘。
也许人类的自由意志最终被机器和算法所奴役，但这其实也是人类自身懒惰带来的恶果。
参考链接
[1] Do Not Track
Recommendation algorithms can now be seen in many fields, such as e-commerce shopping, news and information, travel and entertainment, and social media.
E-commerce Shopping
Any e-commerce platform will have this “You May Like” advertising, which is actually generated based on past search records and extracted tags.
But there’s a bug here. If after a period of time, my enthusiasm wanes, continuing to push related products will only make me feel annoyed. And I found that even if I eventually buy, it will still continue to push related products for a while. I think this logic is strange.
What’s even more annoying is that their recommendations are platform-wide. As long as you leave your activity traces on a large platform, you will see corresponding ad pushes in any of their products. That’s why the web has needs like Do Not Track.
A better algorithm should only extract the search records of users who haven’t purchased, and push related products during the “impulse period”. If already purchased, it should stop pushing to avoid duplicate consumption.
News and Information
The recommendation algorithm for news and information is simple and crude. Toutiao (ByteDance) does this most typically: it will tag you based on browsing history, and subsequent pushes are all this type of news.
The bug here is that based on just a little past fixed impression, a subjective judgment of a person can be constructed, which will actually deepen a person’s cognitive bias.
For example, if you like to watch domestic military news like “Dongfeng Express, Mission Must Arrive”, over time, you will feel that your country is exceptionally strong. But actually, without comparison, there’s no harm.
“The Celestial Empire is rich in products and has everything, and originally did not need foreign goods to exchange.” Doesn’t this sentence seem ironic now?
Social Media
This example is played to the extreme in fan circles. Platforms intentionally or unintentionally bring together groups of people with common tags to discuss some rambling questions based on common interests and hobbies.
Someone said you should use your left foot to brake. Then he extensively searched and deeply participated in such topics on Zhihu. After that, the platform will continuously push similar content. From the platform’s perspective, although users’ stay time has increased, using the left foot to brake is purely nonsense.
My main personality is INTP, and Zhihu often pushes me information about the same personality type. Although it was interesting at first, I later felt this violated my original intention of searching for effective information.
Later I deconstructed myself again and reconsidered why I would have the emotional fluctuation of “feeling interesting”. I think it’s because there’s still something called “sociality” in my soul. Zhihu used my loneliness, used my potential need to know people of the same personality type, tagged me and targeted me with such messages.
I call this phenomenon “digital domestication”.
Summary
Recommendation algorithms are essentially a lever. Their biggest bug is that they exploit people’s laziness and amplify the dark side of human nature. They cater to people’s laziness, making these people’s hearts narrower and narrower.
Perhaps human free will will eventually be enslaved by machines and algorithms, but this is actually the evil fruit brought by human laziness itself.
References
[1] Do Not Track
現在、多くの分野で推薦アルゴリズムの痕跡を見ることができます。例えば、eコマースショッピング、ニュース情報、旅行・娯楽、ソーシャルメディアなどです。
eコマースショッピング
任意のeコマースプラットフォームには「あなたが好きかもしれない」という広告があります。この内容は実際には過去の検索記録に基づき、タグを抽出して生成されたものです。
しかし、ここにはbugがあります。しばらくして私の熱意が減退した場合、関連商品をプッシュし続けると、ただ煩わしく感じるだけです。そして、最終的に購入したとしても、しばらくは関連商品をプッシュし続けることに気づきました。このロジックは奇妙だと思います。
さらに厄介なのは、彼らの推薦がプラットフォーム全体に及ぶことです。大規模プラットフォームに活動の痕跡を残すと、彼らの任意の製品で対応する広告プッシュが表示されます。そのため、webにはDo Not Trackのようなニーズがあります。
より良いアルゴリズムは、購入していないユーザーの検索記録のみを抽出し、「衝動期」内に関連商品をプッシュすべきです。すでに購入した場合は、重複消費を避けるためにプッシュを停止すべきです。
ニュース情報
ニュース情報の推薦アルゴリズムは単純で粗雑です。ここでは今日头条（ByteDance）が最も典型的です：閲覧履歴に基づいてタグを付け、その後のプッシュはすべてこのタイプのニュースです。
ここでのbugは、過去のわずかな固定印象だけで、人に対する主観的判断を構築できることであり、これは実際に人の認知バイアスを深めます。
例えば、「東風速達、使命必達」のような国内軍事ニュースをよく見る場合、時間が経つにつれて、自分の国が異常に強いと感じるようになります。しかし実際には、比較がなければ害はありません。
「天朝物産豊盈、無所不有、原不藉外夷貨物以通有無。」この言葉は今見ると皮肉に感じられませんか？
ソーシャルメディア
この例はファンサークルで極限まで演じられています。プラットフォームは意図的または無意識に、共通のタグを持つ人々を集め、共通の興味や趣味に基づいていくつかのとりとめのない問題を議論させます。
誰かが左足でブレーキを踏むべきだと言いました。その後、彼は知乎でこのようなトピックを広く検索し、深く参加しました。その後、プラットフォームは継続的に類似のコンテンツをプッシュします。プラットフォームの観点から、ユーザーの滞在時間は増加しましたが、左足でブレーキを踏むことは純粋に無意味です。
私の主な人格はINTPで、知乎はしばしば同じ人格タイプに関する情報をプッシュしてきます。最初は面白いと感じましたが、後でこれは効果的な情報を検索するという私の本来の意図に反していると感じました。
その後、自分自身を再構築し、なぜ「面白いと感じる」という感情の変動が生じるのかを再考しました。私の魂にはまだ「社会性」というものがあるからだと思います。知乎は私の孤独感を利用し、同じ人格タイプの人を知りたいという潜在的なニーズを利用し、私にタグを付けてこのようなメッセージをターゲットにしました。
私はこの現象を「デジタル飼育」と呼びます。
まとめ
推薦アルゴリズムは本質的にレバーです。その最大のbugは、人の怠惰を利用し、人間性の暗い側面を増幅することです。それは人々の怠惰に迎合し、これらの人々の心をますます狭くしています。
おそらく人間の自由意志は最終的に機械とアルゴリズムに奴隷化されるでしょうが、これは実際には人間自身の怠惰がもたらした悪果です。
参考リンク
[1] Do Not Track
Рекомендательные алгоритмы теперь можно увидеть во многих областях, таких как электронная коммерция, новости и информация, путешествия и развлечения, и социальные сети.
Электронная коммерция
На любой платформе электронной коммерции будет реклама “Вам может понравиться”, которая фактически генерируется на основе прошлых записей поиска и извлечённых тегов.
Но здесь есть bug. Если через некоторое время мой энтузиазм угас, продолжение показа связанных товаров будет только раздражать меня. И я обнаружил, что даже если я в конечном итоге куплю, он всё равно будет продолжать показывать связанные товары некоторое время. Я думаю, что эта логика странная.
Что ещё более раздражает, так это то, что их рекомендации действуют на всей платформе. Пока вы оставляете следы своей активности на крупной платформе, вы будете видеть соответствующие рекламные показы в любом из их продуктов. Вот почему в интернете есть потребности вроде Do Not Track.
Лучший алгоритм должен извлекать только записи поиска пользователей, которые не купили, и показывать связанные товары в течение “периода импульса”. Если уже куплено, следует прекратить показ, чтобы избежать дублирования потребления.
Новости и информация
Алгоритм рекомендаций для новостей и информации прост и груб. Toutiao (ByteDance) делает это наиболее типично: он будет тегировать вас на основе истории просмотров, и последующие показы — это все новости такого типа.
Bug здесь в том, что на основе всего лишь небольшого прошлого фиксированного впечатления можно построить субъективное суждение о человеке, что фактически углубит когнитивную предвзятость человека.
Например, если вам нравится смотреть внутренние военные новости вроде “Дунфэн Экспресс, Миссия Должна Быть Выполнена”, со временем вы почувствуете, что ваша страна исключительно сильна. Но на самом деле, без сравнения нет вреда.
“Небесная империя богата продуктами и имеет всё, и изначально не нуждалась в иностранных товарах для обмена.” Не кажется ли это предложение ироничным сейчас?
Социальные сети
Этот пример играется до крайности в фан-кругах. Платформы намеренно или непреднамеренно собирают вместе группы людей с общими тегами для обсуждения некоторых бессвязных вопросов на основе общих интересов и хобби.
Кто-то сказал, что нужно использовать левую ногу для торможения. Затем он широко искал и глубоко участвовал в таких темах на Zhihu. После этого платформа будет постоянно показывать похожий контент. С точки зрения платформы, хотя время пребывания пользователей увеличилось, использование левой ноги для торможения — это чистая бессмыслица.
Моя основная личность — INTP, и Zhihu часто показывает мне информацию о том же типе личности. Хотя сначала это было интересно, позже я почувствовал, что это нарушает моё первоначальное намерение искать эффективную информацию.
Позже я снова деконструировал себя и пересмотрел, почему у меня возникла эмоциональная флуктуация “чувства интересного”. Я думаю, это потому, что в моей душе всё ещё есть что-то под названием “социальность”. Zhihu использовал моё одиночество, использовал мою потенциальную потребность знать людей того же типа личности, пометил меня и нацелил на меня такие сообщения.
Я называю это явление “цифровым приручением”.
Резюме
Рекомендательные алгоритмы по сути являются рычагом. Их самый большой bug в том, что они эксплуатируют лень людей и усиливают тёмную сторону человеческой природы. Они потакают лени людей, делая сердца этих людей всё уже и уже.
Возможно, свободная воля человека в конечном итоге будет порабощена машинами и алгоритмами, но это на самом деле злой плод, принесённый самой человеческой ленью.
Ссылки
[1] Do Not Track