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算法推薦利大于弊VS弊大于利

2021-12-02 15:19杪秋
青春期健康 2021年20期
關鍵詞:繭房海量個性化

文/杪秋

算法推薦是計算機專業(yè)的一種算法,通過一些數學算法,推測出用戶喜歡的東西,主要應用于網絡。算法推薦如硬幣兩面,一面是方便人們于信息過載中找尋所需、所想的信息;一面是阻礙人們于海量信息中尋求新知、跳出包圍圈。那么,對于用戶來說,算法推薦究竟是利大于弊,還是弊大于利呢?

算法推薦利大于弊

算法本身是指解題方案的準確而完整的描述,在信息系統(tǒng)與人的匹配中無疑是高效、先進的工具。算法推薦使得人與信息實現高效連接,人們獲取、利用信息的效率也得以提升。因此,我方認為算法推薦利大于弊。

個性化推送,滿足人的個性化需求。算法推薦為個人畫像,系統(tǒng)根據用戶在網絡中的數據信息,為其提供感興趣的內容,這在很大程度上節(jié)約了人們獲得符合個人需求內容的時間和精力。以往的大眾傳播,傳遞的是滿足社會上絕大多數人共同需求的內容,尋求的是最大公約數,滿足的是多數人的同質需求。算法推薦,從個人出發(fā),以個人為中心,個人不再受大眾媒體時代信息內容與時空的限制,而是以個人的興趣為核心,實現個人信息定制,滿足的是個體的個性化需求。

實現人與內容的連接,提升內容本身的意義。算法推薦的本質是建立在海量信息和海量用戶之間的匹配技術,在海量、龐雜的信息中,利用算法的介入,實現信息的有效傳遞。在海量的信息面前,尋找符合個人興趣的信息,對于人們來說是困難的;對于信息生產者而言,如何把內容精準地傳送到有需要的人面前,也是具有挑戰(zhàn)性的。基于算法推薦的個性化信息推送成了解決這一矛盾的有利工具。算法推薦系統(tǒng)促進人和信息的聯系,一方面幫助個人發(fā)現對自己有價值的信息,另一方面讓信息能夠展現在對它感興趣的個人面前,從而實現信息消費者和信息生產者的雙贏。算法推薦不生產內容,只專注于內容的分發(fā),使得個人直接與信息源對接,既是內容本身的價值利用,也使得內容本身的意義得以提升。

算法推薦弊大于利

算法推薦可以很好地滿足了人們的個性化信息需求,但是也正是基于個性化的推薦,一系列問題也隨之出現。個人信息接收單一、碎片,個人陷入“信息繭房”,甚至不利于社會共識的形成。因此,我方認為算法推薦弊大于利。

信息接觸片面化,視野局限。算法通過標簽化個體,推送與其需求相一致的信息,在客觀上限制了人們的眼界,使人們變得更加自我和固化,很容易沉浸在自我的世界。長此以往,個人不愿意接觸自己興趣以外的信息,如同“坐井觀天”,視野狹窄,格局受限,不利于個體的多元化發(fā)展。

不良信息泛濫,危害心理健康。網絡提供海量的信息中包含低俗的、色情、偏激的信息,這些信息具有天然的強傳播力,肆無忌憚地沖破人們的心理防線。不少應用上的內容打著利用或者消磨無聊時光的旗號,將粗俗甚至是惡搞的內容推薦給受眾,不斷腐蝕著受眾的身心。而受眾參差不齊的媒介素養(yǎng),恰好使得他們對推送信息無法準確甄別,進而在算法的作用下,心理健康不斷被侵害。

形成“信息繭房”,影響社會共識的形成。算法推薦把過去由人主導的內容挑選工作交由機器來處理,在實際的操作過程中,易使監(jiān)管環(huán)節(jié)弱化,從而導致大量劣質內容進入傳播渠道,這與網絡輿論的監(jiān)管是背道而馳的,由機器充當“把關人”的角色,使得信息內容傳遞處于無序狀態(tài),從而導致輿論引導的難度加大。另外,在算法推薦的機制下,個人很容易形成“信息繭房”,在“信息繭房”的作用下,人們很容易沉浸在自己的世界,脫離整個社會的進程,個體之間、群體之間缺乏黏性,阻礙社會共識的形成,不利于整個社會的發(fā)展。

(本文正反方均系作者個人觀點)

總結陳詞

算法推薦是與生活緊密聯系的人工智能技術之一,它具有與生俱來的兩面性,在解決問題的同時,也帶來了新的問題。但是,人是管理和控制技術的主體,技術的利弊,取決于人使用和操作得當與否。算法推薦,作為信息化時代的產物,終將發(fā)揮其作用,為生活帶來便利、引導與啟發(fā)。對于算法推薦可能帶來的一系列復雜影響,也應該有理性的認識和思考,警惕其負面影響的同時,采取策略積極應對。

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