內容低俗化，不應該全讓演算法推薦來背「鍋」

從周一開始，人民網就開始了連載模式，針對演算法推薦進行評論。一評、二評、三評，從「不能讓演算法決定內容」到「別被演算法困在『信息繭房』」，再到「警惕演算法走向創新的反面」，用一個現在比較時髦的詞來形容的話，可以說是把把都是實錘，把演算法推薦給信息傳播帶來的壞處拋到了陽光之下。

但有一些人就不樂意了，他們嗅到了人民網作為黨報的控股媒體這個身份，發出來這些評論背後會有莫名的意味。對此，我只想說，你真是一個戲精！

這裡並沒有隱含的意味，只有作為它媒體身份的擔當，以及對演算法推薦摧毀傳播價值的憂慮。

也有高手使用其辛辣的文風去反諷今日頭條，可惜很多人都看不太懂。其實，全文只需要這一句就行了：

不能因為這是家年輕的公司，就對今日頭條還有什麼道德和價值觀上的幻想。事實證明，能喚醒理工男的，只有翟欣欣和魏則西。

不過我覺得有點負能量了，非得出人命嘛？不盡然，來自各方的社會指責都讓今日頭條「低下了頭」。

不管其他人怎麼說，三評之後，今日頭條趕緊給出了回應，稱正視不足，勉力前行。而且從今日頭條最近一年的招聘動態，也可以看出他們在逐漸擴充自己的編輯團隊，這不就是一個轉變嗎？

媒體發出評論指控不足，當事人認錯，並且採取了實質的行動來糾正。可謂是皆大歡喜。但我的討論卻不能就此打住。因為這背後還有一個比較重要的問題沒有挖掘出來。

演算法推薦是一個新型的內容分發方式。正如今日頭條在回應中所表示的的「機器學習已經在信息分發中表現出了它不可替代的作用，尤其是長尾內容的分發和觸達。它和信息傳播介質的升級一起，降低了人們獲取信息的知識門檻，讓「知識普惠」從口號變成了現實。」這是一個好東西。

更何況，人民網的評論中並沒有把演算法推薦一棍子打死，而是指出了演算法推薦存在的各種問題。既然是一個好東西，為什麼要批評它、指責它？

張一鳴之前在接受《財經》採訪的時候說，技術是中立的，演算法沒有價值觀。但是，人有價值觀。無論是內容生產者還是內容消費者，他們都有價值觀。前者可以迎合演算法，後者可以影響演算法。

首先來說，為什麼內容消費者為何能夠影響演算法。當前很多人在評論今日頭條演算法的時候，都沒有真正的關注過今日頭條的演算法邏輯，或者說在評論文章中沒有體現出這一點。

在品玩（PingWest）在2016年10月份舉辦的HAY16活動中，張一鳴介紹了今日頭條的演算法邏輯：

今日頭條的演算法推薦與內容識別大部分是依靠用戶的行為。在冷啟動的過程中，會給出有標籤或者說有屬性的內容去給用戶消費，然後用戶在消費的過程中就形成了用戶畫像。然後把用戶進行歸類，然後通過用戶消費內容的行為，即他們消費了什麼樣的內容，去判斷這個內容的屬性是什麼樣的，如果同一篇內容被喜歡看科技內容的讀者看了，那麼這個內容就是一個科技相關的文章，也將會推薦給更多的喜歡閱讀科技相關文章的人。

很顯然，這種建立在內容消費者行為上的演算法模型，內容消費者是可以左右演算法推薦的，不僅僅會影響你自己，也會影響到與你屬性相近的人的推薦。

然後是內容生產者迎合演算法。儘管今日頭條在頭條號作者後台一再強調要創作者注意內容質量。但內容分發哪是這些給出提醒的人能決定的？演算法決定了內容的分發，結合上一部分的討論來看的話，想要把內容分發給更多的人看，獲得更多的流量，內容創作者就會迎合演算法，迎合那個被內容消費者影響到的演算法。

更何況，在當前各個內容平台為了擴充內容源動輒給出了巨額補貼，就導致了這樣的一個情況，誰更能去取悅機器，就能獲得非常高的流量，然後獲利就高。這種流量與收益綁定的情況下，就會不停地刺激內容生產者去把內容生產給套路化，就衍生出了所謂的「做號者」，所以就標題黨橫行，平台中的內容也就出現了低質化。

演算法就算是再厲害，分發的內容源整體上就是低質的，到達用戶手機裡面的內容又怎麼能夠優秀呢？這也就是人民網的評論所要解決的問題，為什麼說不能讓機器去決定內容？因為機器決定的內容往往會充斥著人性與慾望，很大程度上都是低質的內容。所以，需要編輯來當內容的守門人，對演算法推薦之前的內容源下手，這才是根本。

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