抖音上热点背后的算法并不像你想象的那么“简单”。

· 2020/12/09 09:16
1865年,在北京永定门外的平原上,英国人杜兰特在一英里长的铁路上发动了一辆蒸汽机车。

    1865年,在北京永定门外的平原上,英国人杜兰特在一英里长的铁路上发动了一辆蒸汽机车。


    当时,京城的老百姓从来没有听说过。


    

抖音上热点背后的算法并不像你想象的那么“简单”。


抖音上热点背后的算法并不像你想象的那么“简单”。

据李月瑞的《春冰屋狂飙》,京城的人们对此感到惊讶,闻所未闻。


    他们被吓坏了,整个国家都陷入了疯狂的状态,最后的结果是步兵的指挥官衙门被下令拆除。


    无独有偶,上海吴淞铁路10年后建成通车,也引起了轩然大波。


    最终,清政府买下了这条铁路并将其拆除。


    今天,算法也是如此。


    英语中有一个专门的词来形容这种现象,叫做技术恐惧症。


    在像上个世纪的《科学怪人》这样的流行文化中,人们对新技术有着天然的恐惧。


    以一种简单而流行的方式,。


    这种机制对平台的所有用户都是有效的。


    通过用户的一系列反馈行为,可以改善平台功能,改善用户体验。


    最后,平台可以形成一个可以循环利用的良性生态。


    但是关于妖魔化算法的讨论已经很多了。


    例如,最近,像“今天的头条新闻让我们变傻”这样的文章比抖音更可怕。


    这些文章强调两点:1、算法只给你你喜欢的东西。


    2、 像今天的头条新闻和抖音这样的平台只依赖算法来简化客观事实。


    事实上,他们是非常标准的技术恐惧症。


    当人工智能应用于内容分发时,如何有效地将用户需求与推荐内容重新融合并明确界定其界限的讨论是一个不存在的问题,对于长期问题不容易得出结论。


    《变傻》的作者可能没有使用现在的标题和抖音,他的认知还停留在过去。


    互联网评论就是这样。


    总有人喜欢用不变的眼光看待和评判对方,从而得出错误的结论。


    标题很清楚,该算法是不完善的,有其自身的局限性。


    因此需要另一种分布方法来弥补算法的缺点和不足,或者找到驱动标题的第二个轮子。


    现在看来,第二个轮子是粉丝分配,也就是社会分配。


    今天的头条新闻已经更新了七个主要版本,它们不再是纯算法,而是“的组合”。


    例如,您可以通过搜索功能自动搜索对您有价值的任何信息。


    如果你喜欢哲学,可以在今天的头条上搜索“尼采”、“柏拉图”、“福柯”等关键词,获取相关信息,与人交流。


    事实上,“主动搜索”和获取信息是所有平台都希望每个人都能做的事情,因为它可以创造更准确的价值。


    该算法的价值在于长尾分布,即使少数群体信息能够得到更好的推荐,同时,在信息充分的情况下,少数群体感兴趣的人也能找到有价值的信息。


    例如,一些流行电影,80年代的老照片,大学校园信息。


    分散在互联网各个角落的信息被放入推荐框,出现在你面前,而不是像在信息的海洋中一样被掩埋。


    而如果你看今天头条的整个头版,其实有四个部分:第一部分是搜索区,用户可以在这里主动搜索自己感兴趣的信息;第二部分是顶部区域,属于国家大事;第三部分是重要新闻区,属于重要媒体新闻,第四类是个性化区域,属于用户喜欢的信息,包括用户自主订阅的信息,也包括系统推荐的信息。


    也就是说,在今天头条新闻的实际产品机制中,算法并不仅仅是推送你感兴趣的内容,也不存在只看到算法推荐的内容的情况。


    今天头条新闻的成功,主要取决于对流量的理解以及公司运营、算法和数据思维所形成的执行力。


    算法非常重要,但它只是其中的一部分。


    如果你认为算法是你喜欢的推你喜欢的,那就太简单了。


    事实上,这种观点已经存在很久了。


    在通信中,它被称为回声室情况。


    很多人担心,互联网上的内容推荐算法会加剧所谓的回音室效应,即推你喜欢的东西,最后就可以了它们都是同一种内容,你看不到其他内容。


    但事实证明,这并没有发生,没有哪家互联网公司会蠢到如此地步。


    原因很简单。


    人性本身喜新厌旧,追求多样性是一个非常基本的要求。


    总是推你喜欢的东西本身就是反人类的。


    这就像在餐馆里吃你喜欢吃的东西一样,而不给你看菜单。


    例如,让我们以抖音为例,用新手机打开抖音,然后随机刷10个项目。


    统计结果如下:日常生活(2)、单纯中风(1)、萌宠(1)、户外纪录片(1)、小妹妹(1)、英语教学(1)、家庭亲子(1)、健身(1)、炒菜(1)。


    重启后,抖音推荐的接下来50个视频分别是:24个小姐妹,9个日常生活,6个旅游风景,5个舞蹈,3个正能量,1个可爱的宠物,1个科普和1个健身。


    也就是说,即使你疯狂地关注你的小妹妹,抖音也无法持续地把妹妹的视频推给你。


    其实,认为算法只是记录你的单一偏好,然后根据这个爱好提出建议,就是先鄙视人性,再看不起算法。


    一个性格健全的人永远不会只有一个爱好——喜欢小妹妹并不妨碍你同时喜欢可爱的宠物、风景、音乐和舞蹈。


    再者,由于边际效用递减规律,不断推同一个话题是一件很不好的事情,很难取悦。


    社会心理学中也有“宝贝定律”。


    当一个人经历强烈的刺激时,所给予的刺激就变得微不足道了。


    就心理感受而言,第一种刺激会冲淡第二种刺激。


    这也解释了为什么人们总是“喜欢新事物而不喜欢它们”,一个人的兴趣爱好不可能总是一样的。


    可以说,即使从满足用户需求的角度出发,平台也不能总是给你一个小妹妹。


    此外,算法不是机械的算术。


    如果是这样的话,各大科技公司就不需要急着去抢夺从名牌大学毕业的算法工程师。


    算法工程师的年薪不到一百万元。


    谷歌和微软不需要聘请大量高端人才来推荐算法优化。


    算法的魅力在于不断学习、迭代和进化。


    机器人之所以能击败世界顶尖棋手,是因为它具有很强的学习能力,并形成了非常高的竞争壁垒。


    探索性是推荐算法的特点之一。


    这是一个知识点。


    协同推荐算法除了内容本身外,还包括基于不同用户之间相似度分析的用户推荐,以扩展推荐的探索能力。


    张三喜欢科技、金融、体育,李思则喜欢科技、金融、体育和健康内容。


    然后,该算法将尝试将健康信息推送到张三。


    因为在推荐制中,张三和李四是相似的人。


    因此,张三可以收到与他不感兴趣的健康信息。


    推荐系统是关于推荐像你这样的一群人可能感兴趣的内容。


    他们感兴趣的可能是你会感兴趣的东西,但你以前不知道的,就是所谓的“你不知道你不知道”。


    这在一定程度上丰富了内容。


    相比之下,朋友圈有更大的“回声墙”效应,我不知道。


    因为朋友圈里的所有信息都是完全由你定制的。


    因为内容制作者完全是自己筛选出来的,人们听不到与他们不同的意见和意见。


    很容易形成同类或同一群体的偏见。


    内容是通过算法推荐的,而不是意见推荐的,这样可以保证更多不同的视图。


    如果短视频应用程序不出现,社会底层的工人和普通百姓将继续被这个社会忽视。


    这些人可能是你的弟弟,每天给你送外卖,很可能是给你理发的学徒,也是你手机装配线上的工人。


    他们从来没有在微博上被搜索过,从来没有在你的微信朋友圈里徘徊,甚至出现过。


    这是一种算法,把来自全国各地的人和各种身份信息带到你的手机上。


    只有这样,我们才能通过手机屏幕看到丰富多样的生命形式。


    例如,抖音甚至会在数据库中重新推荐“高质量的旧内容”,以使其更容易曝光。


    这些老作品之所以能“引爆”,是因为这些accounts已经发布了足够多的垂直内容,标签变得更加清晰,推荐算法可以帮助这些高质量的内容与更精确的用户匹配。


    在官方账户的平台上,一个月前能再炒的精品很少。


    这实际上是对大量高质量内容的浪费。


    高质量的推荐系统本质上是一个信息去噪的过程。


    从庞大的内容库中,选择对您有价值的信息并将其推荐给您,以降低查找、筛选和组织信息的成本。最终,算法和应用程序只是工具。的确,作为工具的算法应该不断改进。但如何使用它取决于人们自己。无论你是在研究什么东西或思考任何观点,只要问问自己“事实是什么”和“这些事实证实了什么真相”。永远不要让自己被你更愿意相信的,或者你认为人们相信的对社会更有益的东西影响自己。看看真相是什么。使我们愚蠢的不是算法,而是不合理的检查。


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