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个性化信息流做错了什么?

2019年04月15日

个性化信息流可以个性化地给用户推荐他们想

个性化信息流可以个性化地给用户推荐他们想看的内容,其中包含了兴趣订阅、系统推送、好友动态,商业广告等等,达到千人千面的效果。

2019年4月11日,新浪微博更新其Android客户端,新增完全按关注与时间进行排序的“最新微博”功能,引起了一波小小的瞩目。这事实上并非是一个全新的功能,而是找回了微博最初的信息排布方式。

微博公布更新后,迅速引发好评

无独有偶,Facebook也在今年4月1日公开了两项关于信息流的新举措,其一是“为什么我会看到这个”功能,是2014年“为什么我看到这个广告?”的延伸。这一功能试图向用户解释在个性化信息流中为何会在此时展示这条信息。

另一举措是Facebook计划将严肃新闻与社交内容拆分,对严肃新闻报道向传统媒体学习采用更多的人工编辑进行干预,用于减少假新闻与谣言对用户及平台的伤害。

与十年前“个性化信息流就是绝对正确”的趋势相比,个性化信息流似乎突然“失宠”了。在这十年中,发生了什么?个性化信息流变得一无是处了吗?

也许并没有,只是用户和平台都更能客观地认识到个性化信息流带来的益处与害处。

一、什么是信息流?

信息流一般指一个聚合了无数个动态的页面,因此信息流类产品普遍又叫NewsAggrerator(信息聚合器)。信息流并非都是以个性化算法驱动的,恰恰相反最早的信息流以RSS协议驱动,往往严格采用“关注-时间”两个要素进行排序。即只有用户主动关注的主体发布的动态会出现,所有动态严格依照发布时间排序。只是在个性化算法引入之前,信息流的概念在国内并不流行。

国内流行的信息流,一般指个性化信息流,它通过个性化算法驱动,“关注”与“时间”两个要素降级为个性化算法中的两个参数受权重影响。即便是用户没有关注的或者是较早发布的内容,只要算法判断用户可能对该内容感兴趣,便也可能出现在信息流里。

个性化信息流可以个性化的给用户推荐他们想看的内容,做到千人千面。这些信息的来源包含兴趣订阅、系统推送、好友动态,商业广告……它们共同聚合而成了今天绝大部分产品里的信息流页面。

与完全采用“关注-时间”排序的时间流相比,个性化信息流有两个较为显著的差别:

1. 时间流受到用户关注范围的限制,单位时间内可供阅读的内容有限,个性化信息流往往是无限的;

2. 用户对时间流内出现的信息往往有较强的控制能力,可以通过关注、取消关注或设置关键词抓取、关键词屏蔽增减某一类信息。

这两种差别带来的用户体验有好有坏,无限的内容意味着用户可以在一定的时间内充分阅读,但同时也会占用用户更多的时间;由算法筛选信息代替用户手动筛选,降低了普通用户在使用内容产品时的门槛,避免了用户“不知道去哪找信息”、“不知道该看什么”的问题,但也助长了信息茧房、谣言与标题党问题。

从Facebook,到微博微信,再到个性化新闻客户端,越来越多的信息流产品和广告用数据证明了其强大的威力,它改变了新闻的分发模式,也为社交媒体开创了全新盈利的模式,甚至培养了用户的在线新闻消费习惯。

二、信息流简史

与许多人印象中的不同,最初的社交媒体并非以信息流排布,无论是时间顺序还是个性化顺序都不是。比如在Facebook之前的流行的另一美国社交网站MySpace上,用户面对的不是一个排布着好友最新动态的页面,而是自己的个人主页。

早期的MySpace界面

用户想要看到好友内容得去列表里搜索,进而查看他们的动态与留言。这在内容的分发、实时性和互动关系上,都是一种低效率的产品形态。

改变这一现象的是信息流的鼻祖Facebook,在其问世两年后的2004年推出了NewsFeed,这款产品第一次将用户好友不断更新的信息整合到用户可见的一个单一页面上,形成了信息流的雏形。

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