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喻国明：从"今日头条"的四次升级，看算法分发的价值迭代( 三 )

算法分发


随着大数据技术运用到新闻传播领域，技术型互联网平台公司日益占领了传播渠道，机器算法在新闻分发中占据主导地位，此时，把关人理论面临着全新现实改变 。采访人员、编辑等传统把关人在进行信息筛选时所遵守的职业规范和新闻伦理并不约束算法工程师或程序员 。信息把关，从某种程度上演变成一种传播权力的无形转换——从人工编辑向智能算法让渡 。传统的新闻价值观念已然不能精准地解释当前业界的新动态和新趋势 。这是否意味着算法本身没有自己的价值观念可言呢？
算法型信息分发最初实践展现出明显的"用户本位"："你是谁"、"你怎样"决定了"推荐给你什么内容" 。它强调"用户是信息的主人"，基于算法技术，根据网络用户特征建构用户画像，即通过收集用户的社会属性、浏览习惯、阅读行为甚至性格星座等信息，抽象出用户阅读需求的共同特征并梳理用户的需求比重模型，为每个用户贴上"信息标签"，据此搜索并推荐与用户阅读需求最契合的内容 。推荐算法让人们从海量信息中解脱了出来，减少了在纷繁复杂的信息中去挑选、去寻找的不安全感和焦虑感 。2012年成立的"今日头条"就是基于此行为和理念的第一家将算法推荐引入其中的新闻移动客户端，并以此获得了迅猛的发展，2014年就宣布每日活跃用户数量超过千万 。当时，"今日头条"对外宣传的口径是公司产品"没有采编人员，不生产内容，没有立场和价值观，运转核心是一套由代码搭建而成的算法" 。
2015年1月，"今日头条"创始人张一鸣在极客公园创新大会上发表主旨演讲，指出"今日头条"主要使用有关用户的以下数据来进行信息推荐：动作特征（包括点击、停留、滑动、评论、分享）、环境特征（包括GPS定位、是在Wifi环境还是3G环境、是否为节假日等）和社交特征（例如微博的关注关系、历史上发的微博） 。在《机器替代编辑？》一文中，张一鸣介绍了"今日头条"的推荐机制："当用户绑定微博登录后的5秒钟之内，系统会为用户建立起一个DNA兴趣图谱 。这个图谱类似于一个数学模型，主要根据用户SNS账号上的标签、关注人群、好友、评论／转发、收藏等数据，以及用户的手机、位置、使用时间等数据提取而来 。"这标志着"今日头条"已经坦言算法分发在"今日头条"的存在及其依据，新闻编辑把关权被算法所替代 。
在之后很长一段时间内，一直引发争议的是，算法推荐原理始终处于未公开状态 。问题的关键在于，算法分发是否把所有决策都交给了机器？用户的个人信息和数据成为输入信号，源源不断地被收集、储存、分析，这一决策过程实质上是在"黑箱"中进行的 。社会呼吁算法公开透明化，打开算法"黑箱" 。2018年1月11日，"今日头条"首次系统公开了其算法分发的技术原理：内容上主要考虑提取不同内容类型的特征做好推荐，用户特征包括各种兴趣标签、职业、年龄、性别等，环境特征基于用户在不同场景中信息偏好不同 。结合这三个维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在某场景下对某用户是否合适 。
这三个变量都基于对用户信息的反馈，算法的内在逻辑迎合着用户需求 。此外，有四个典型的特征会对推荐起到重要的作用：相关性特征、环境特征、热度特征、协同特征 。其中协同特征通过用户行为分析不同用户间相似性，如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似等，依靠"兴趣探索"和"泛化"来实现价值的多样性 。
此次公开的推荐系统原理包括今日头条算法模型设计维度与策略，以及头条的内容安全机制及相关举措 。如何在线训练大规模推荐模型、典型召回策略的设计方法、多目标如何融合等业界关心的核心问题都在此次算法公开中得到解答 。算法原则历来属于公司行业机密，这一次今日头条将算法原理公开，并接受建言，实属行业首例 。很多人对算法的理解仍然停留在"算数"或者"魔法" 。对算法而言，信任取决于透明度，如果你知道它的原理，明白它在做什么，并能对它可能出现的问题提出建议，看到它在不断提升，就有可能接纳并信任算法 。
如果用形式化的方式描述，算法型信息分发实际上是去拟合函数 。设计、监督并管理算法模型的依然是人，这意味着算法型信息分发并非把所有决策都交给机器 。在追逐算法这一"热"趋势的同时，算法型信息分发的透明性提高，算法价值观念发生了根本的变化 。张一鸣曾经表示，"技术必须充满责任感，充满善意"，他将企业责任细化为三个方面，即平台治理、科技创新，以及内容建设和信息服务 。抖音总裁张楠在回应新京报采访人员提问时也表示，不认同"算法没有价值观"的观点 。"算法也是人写的"，"在抖音的顶层设计中，主流价值观和用户体验排在优先级最前列，商业变现是最次要的" 。这一系列行为体现了一家平台对技术发展的责任感，不仅对算法应用起到积极推动作用，还回应了社会各界对算法型信息分发的质疑和误读 。


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