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在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，面對用戶在新媒體上全新的閱讀習(xí)慣和喜好，基于機(jī)器算法的個性化推薦閱讀機(jī)制，正顯現(xiàn)出強(qiáng)大的爆發(fā)力。這是因為機(jī)器算法會對用戶瀏覽、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)、評論新聞資訊的行為不斷作出分析，建立起個人用戶模型，智能地為用戶推薦越來越精準(zhǔn)的個性化信息。據(jù)統(tǒng)計，在網(wǎng)絡(luò)資訊分發(fā)市場上，算法推送內(nèi)容已逾50%。
一時間，個性推送時代，算法當(dāng)?shù)溃庉嫼蟪飞踔翢o用的說法不絕于耳。果真如此嗎？機(jī)器算法雖然適應(yīng)了移動傳播分眾化、定制化的趨勢，但其本身存在著不小的局限。
首先，縱然機(jī)器算法再智能，但仍無法猜透更加復(fù)雜的人心。算法推薦帶來的弊端是，容易把用戶一次性的、偶然性的、表面的行為，解讀為用戶真實的、深層的興趣和心理需求。目前，機(jī)器算法還處于初級階段，追求的是規(guī)模化，也就是流量，這會導(dǎo)致一些媒體一味追求流量，大量生產(chǎn)低俗、色情、暴力化的內(nèi)容。唯算法論，容易造成推薦不一定是用戶所想、非用戶所需的窘境。
其次，即便依賴于機(jī)器算法推薦，會讓用戶的視野變窄，形成信息孤島，從而擠壓掉用戶真正感興趣或者培養(yǎng)新興趣話題的空間。機(jī)器算法看似人性化，實則在閹割新聞。用戶生活在自我的世界，無法感知興趣之外的新事物，久而久之，將帶來個人信息接收的窄化，會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。新聞除了讓人感知世界外，還能啟迪思想。讓人擔(dān)心的是，機(jī)器算法讓思想裹足不前。
再者，對于內(nèi)容生產(chǎn)者來說，需要討好的不一定是用戶，而是機(jī)器算法。聳人聽聞的標(biāo)題、格調(diào)低俗的內(nèi)容由于更易被點擊被轉(zhuǎn)發(fā)，因而更容易被算法當(dāng)做“受歡迎”內(nèi)容推薦。利益驅(qū)動下，機(jī)器算法容易被做號黨、標(biāo)題黨、低俗內(nèi)容利用，“劣幣驅(qū)逐良幣”，真正的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容反而容易被邊緣化。這無疑會擠壓優(yōu)秀內(nèi)容生產(chǎn)者的生存空間，造成優(yōu)秀作者流失、用戶體驗下滑等。
此外，越來越多的虛假信息以及敏感信息等混雜在信息流中，通過機(jī)器算法推送給用戶。算法僅能通過關(guān)鍵詞技術(shù)過濾掉一些垃圾信息，偽裝好的無版權(quán)、低俗內(nèi)容甚至還會因為標(biāo)題精彩獲得更好的推薦效果。完全依賴算法推薦、缺少內(nèi)容人工審查這一關(guān)，會造成低俗內(nèi)容、垃圾信息等大行其道。
移動互聯(lián)網(wǎng)時代，新聞閱讀呈現(xiàn)出碎片化和個性化的趨勢。但碎片化閱讀不等于娛樂化閱讀，更不等于標(biāo)題閱讀；個性化并不意味著用同質(zhì)化內(nèi)容“投其所好”，而是基于用戶真實需求和興趣，在有限時間內(nèi)為用戶提供有用的或感興趣的高質(zhì)量內(nèi)容。目前，人工智能技術(shù)在自然語義識別領(lǐng)域還沒有取得特別重大的突破，完全讓機(jī)器來判斷一篇文章的標(biāo)題、文采、深度、價值和適合閱讀的人群，顯然是不夠的。機(jī)器算法需要與人工干預(yù)相結(jié)合，將人和機(jī)器的優(yōu)勢充分發(fā)揮，補(bǔ)足機(jī)器分發(fā)的盲目性和人力處理海量內(nèi)容的局限性。人與機(jī)器的互相補(bǔ)位，才能為用戶提供真正的價值信息。
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