郭全中國家行政學(xué)院社會和文化教研部高級經(jīng)濟(jì)師、管理學(xué)博士

也說“個性化推薦”

郭全中
國家行政學(xué)院社會和文化教研部高級經(jīng)濟(jì)師、管理學(xué)博士

去年以來，筆者參加了不少會議，會議上不少專家批判以“今日頭條”為代表的個性化推薦引擎，其理由大多是造成知識窄化、低俗化和不精準(zhǔn)等，筆者認(rèn)為，這樣的理由缺乏對個性化推薦的深入了解。

“知識窄化”是知識精英的誤判。所謂知識窄化，是指人們的知識在某一方面或某一方向高度集中，導(dǎo)致知識越來越收縮。知識窄化并不是一個新名詞，曾記得微博興起之時，不少專家就認(rèn)為微博會導(dǎo)致人們的知識窄化，當(dāng)微信出現(xiàn)時，專家們不再指責(zé)微博，轉(zhuǎn)而開始擔(dān)心微信，如今，當(dāng)“今日頭條”等個性化推薦應(yīng)用出現(xiàn)之后，指責(zé)之風(fēng)又一股腦兒地涌向其應(yīng)用領(lǐng)域。然而，筆者認(rèn)為知識窄化是知識精英的誤判。

首先，知識窄化意味著知識的專業(yè)化。從專業(yè)化的角度來看，我們今天的每一個人在知識方面都是高度窄化的。想想古代的大師，多是橫跨多個領(lǐng)域的大師，而當(dāng)今世界卻難以出現(xiàn)這樣的大師，當(dāng)然未來會更難出現(xiàn)這樣的大師。但是從另外一個角度來看，現(xiàn)在的普通人掌握的各領(lǐng)域的知識量可能并不比大師少，但是在古代就是橫跨多領(lǐng)域的大師，而在今天，這樣的知識獲得只能是我們這樣的普通人。其實(shí)，所謂的知識窄化的根本原因并不是新技術(shù)，而是信息爆炸引起的專業(yè)化所導(dǎo)致的。

其次，個性化推薦能更好地解決信息過載的難題。當(dāng)前，我們已經(jīng)進(jìn)入信息過載時代，每一個人都陷入信息的汪洋大海中而無所適從，出現(xiàn)了信息過濫、過多與用戶的真正信息需求不匹配之間的問題，出現(xiàn)了“多就是少”的現(xiàn)象。實(shí)踐中，大家主要通過兩條途徑來解決：一是通過社交網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行熟人推薦，即通過社交圈的意見領(lǐng)袖來對海量的信息進(jìn)行過濾并進(jìn)行推薦。微博、微信、Twitter和Facebook采取的都是這種方式，但隨著信息量的突飛猛進(jìn)，這種推薦方式已經(jīng)難以有效地進(jìn)行應(yīng)用。二是基于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)，根據(jù)用戶特征、場景和文章特征做個性化推薦，每一個用戶的推薦內(nèi)容都不同，實(shí)現(xiàn)真正的千人千面，有效地解決了信息過載與用戶個性化、定制化的信息需求之間的矛盾。從實(shí)踐來看，在解決信息過載方面，個性化推薦技術(shù)更為有效。

再次，個性化推薦完全能夠解決知識窄化現(xiàn)象。當(dāng)前，很多專家擔(dān)心個性化推薦根據(jù)用戶的需求而只給用戶推薦其感興趣的內(nèi)容，會導(dǎo)致知識窄化。其實(shí)這是完全的誤解，正如一個小孩會有成長周期，個性化推薦也可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來建立起用戶成長模型，除了根據(jù)用戶的需求來推薦其最感興趣的信息之外，還會給他推薦一些目前不在其需求之內(nèi)的信息，當(dāng)用戶對其點(diǎn)擊閱讀時，自然就會進(jìn)入此后的推薦范圍內(nèi)，并根據(jù)用戶的年齡、專業(yè)等變化來適時擴(kuò)大推薦范圍。當(dāng)然也可以通過用戶的自我訂閱來解決上述難題。

其實(shí)，我們要說的是，無論是報紙、雜志、廣播、電視，作為信息出口，其本質(zhì)都是對信息的過濾和推薦，是精英們的推薦，而個性化推薦則是通過機(jī)器算法給用戶們定制精準(zhǔn)服務(wù)來實(shí)現(xiàn)更加人性化的推薦。

其實(shí)，我們要說的是，無論是報紙、雜志、廣播、電視，作為信息出口，其本質(zhì)都是對信息的過濾和推薦，是精英們的推薦，而個性化推薦則是通過機(jī)器算法給用戶定制精準(zhǔn)服務(wù)來實(shí)現(xiàn)更加人性化的推薦。

“低俗化”實(shí)為對“用戶思維”的誤解。首先，個性化推薦的所謂“低俗化”實(shí)際是對“用戶思維”的誤解。通常，個人推薦的網(wǎng)絡(luò)用戶量都很大，例如“今日頭條”的用戶量高達(dá)4.5億，不同層次用戶的信息需求自然是不同的，因此不能完全按照精英們的需求進(jìn)行推薦。那么，給用戶推薦什么樣的內(nèi)容更有利于用戶的成長呢？毫無疑問是基于用戶需求并稍高于用戶需求的內(nèi)容，如果給所有用戶都按照知識精英的需求標(biāo)準(zhǔn)去推薦，必然會出現(xiàn)把“陽春白雪”推薦給“下里巴人”的尷尬，用戶不僅不買賬還會拋棄你。因此，通過個性化推薦進(jìn)行引導(dǎo)性閱讀，激起用戶的學(xué)習(xí)激情，發(fā)揮其積極性、主動性，才能真正有利于其成長。

其次，個性化推薦的本質(zhì)是更加互聯(lián)網(wǎng)化?；ヂ?lián)網(wǎng)的商業(yè)模式是“免費(fèi)+收費(fèi)”，即在有效黏合用戶的基礎(chǔ)上，通過增值服務(wù)來實(shí)現(xiàn)自身的盈利。互聯(lián)網(wǎng)化的主要表現(xiàn)就是以用戶為中心，占領(lǐng)盡可能多的用戶?！敖袢疹^條”的自身定位就是滿足盡可能多的用戶信息需求。由于我國社會發(fā)展和社會結(jié)構(gòu)的不平衡，對信息內(nèi)容的獲取需求差別很大，“今日頭條”的用戶結(jié)構(gòu)中囊括了各類別的用戶需求，不以高冷示人，符合互聯(lián)網(wǎng)傳播規(guī)律，實(shí)實(shí)在在地為用戶服務(wù)。

從互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展實(shí)踐來講，能夠打造平臺的從來都是基于最廣泛用戶的，如果淘寶當(dāng)初只為高端人群的交易服務(wù)，怎么會有后來的阿里巴巴集團(tuán)呢？如果騰訊只為高端人群的交流服務(wù)，怎么會有后來的騰訊呢？只有為更廣泛的人群服務(wù)的平臺才可能打造真正的帝國。

“不精準(zhǔn)”是骨子里的反技術(shù)?，F(xiàn)在很多人都在批判個性化推薦不準(zhǔn)確，說推薦的根本不是自己想要的，那么事實(shí)究竟是怎樣的呢？

首先，個性化推薦是需要一段時間才能真正了解用戶需求的。正如超一流的銷售員不可能一眼就能看準(zhǔn)用戶的需求一樣，每一家企業(yè)都需要一段時間的完善、調(diào)整后才能穩(wěn)定地發(fā)展，個性化推薦也需要對用戶消費(fèi)行為的長時間跟蹤才能真正了解用戶的需求，也才能真正給用戶推薦更為準(zhǔn)確的信息。

再次，機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)能夠更準(zhǔn)確地推薦。大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)還在快速發(fā)展中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的個性化推薦作為一個生命體，自己也在成長，相信不遠(yuǎn)的未來，人工智能一定能夠給予我們更精準(zhǔn)的信息需求。技術(shù)是推進(jìn)社會和傳媒業(yè)革命性變化的動力，當(dāng)然新技術(shù)也會帶來新問題，但只要我們不戴著有色眼鏡看問題，就一定能更好地理解和解決問題，放下身段去了解新生事物比一味地指責(zé)更符合事物的發(fā)展規(guī)律。