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行业动态

我们塑造媒体,媒体反过来塑造我们

发布日期:2017-07-24 点击次数:9
  一个月前,《连线》杂志的马特·霍楠(Mat Honan)在 Facebook 信息流里做了一个试验:依次对内容点赞,看 Facebook 信息流会呈现什么样的效果。点赞的内容有喜欢的,有他讨厌的,甚至痛恨的。他都点了。至于 Facebook 在点赞操作之后给出的新推荐内容,他也点了。接着是一些新闻报道,优惠卷内容,亚马逊促销。他都点了赞。 在很短的时间内,奇妙的事情发生了,一小时之内,马特的信息流里面全都是品牌推广和广告消息;接着来自 Upworthy 和 Huffington Post 的内容也到处泛滥。之后他开始给加沙冲突的内容点赞,比如他点赞了一条支持以色列的消息,第二天他的信息流内容完全转向极右。……他继续点赞,信息流就像洞悉他喜好的精准推荐器,推荐给他所有他「喜欢」的内容。
  
  互联网诞生之初是开放的,只要有了网络我们就连接了整个世界。但是随着推荐引擎的越来越智能化,互联网的发展却越来越偏离提姆·伯纳斯-李的初衷:现在的互联网世界已经被这些「过滤泡泡」所包围,就像马特在 Facebook 的个人首页一样。
  
  所谓的「过滤泡泡」(The Filter Bubble),狭义来看,就是互联网服务根据你的个人特征、行为和在互联网上的社会关系,做出的个性化内容定制。Google 的个性化搜索、微博的个性化内容推荐、亚马逊和 Netflix 根据你过往的内容消费记录做的个性化推荐,甚至你在伦敦听 U2 音乐会时,你打开 Twitter 会发现自己的 Feed 中能被精准推荐一个带有 U2 的描述文字和图片的 Spotify,以及微信朋友圈,这些都是「过滤泡泡」世界中的典型场景。没错,你使用的主流互联网服务,无论国内国外,都一样。唯一的不同是,国内的「过滤泡泡」演化速度要慢一点,即使是两个互联网平行世界,总的趋势仍然保持着一致。
  
  「过滤泡泡」被设计的初衷是典型的「互联网思维」驱动,或者更准确一点说,是用户导向驱动。它的逻辑是如果我足够理解用户的话,那么我应该为用户推荐 ta 感兴趣的内容,判断的依据也有很直观且客观的衡量标准:点击率。点击率是一个好东西,它完美平衡了用户和公司的共同利益:点击概率高,说明用户越喜欢;而一条内容如果点击率高,用户则更依赖这个互联网服务,即使是商业广告也能获得更好的收益。以制作《纸牌屋》而股价大涨的 Netflix 为例,用户租借的影片中,有高达 60% 的比例来自系统算法推;Netflix 能预测用户对某部片子的评分,误差范围不会超过半颗星。真是一个完美的商业模式,我们只需要不断改进算法,用户等着喜欢的内容喂过来,everybody’s happy。这也解释了,为何过去五年来,传统编辑部一个一个解散,无论国内国外。
  
  「过滤泡泡」致力于为所有人打造一个专属的个性化世界。人们享受它给人带来的好处,却很难注意到这个专属于自己的个人小世界背后所隐藏的风险。这些风险,正是 Eli Pariser 通过「The Filter Bubble」一书所极力想警示用户的:
  
  研究表明,身边的人思想和自己差别越大,越能培养眼界开放、类别宽广的心性。双语人往往比单语人更有创意;在职场里,和各公司互动的员工通常比只和自己公司互动的员工懂得触类旁通。如果每个人都只跟自己相近的人往来,不与相异的人接触,将造成这个世代的种族隔离与近亲繁殖。可惜的是,「过滤泡泡」的设计原理与多元思想、多元族群的理念背道而驰,「过滤泡泡」的用意不在于引入新文化。接触异己能开放见识,而活在「过滤泡泡」里的我们会错过这一类的好处。
  
  「过滤泡泡」里的世界人们变得越来越同质化也得到了数据的证实。最近皮尤研究中心发表了一份针对社交媒体的研究报告,报告称,社交媒体降低了人们表达意见的可能性,尤其是当他们认为自己的看法与朋友不同的时候。人们在社交媒体上讨论不同观点的情况甚至比线下世界还要低。比如愿意在家庭饭桌上讨论敏感问题的占 40%,而在被公认为重大事件讨论和传播的社交媒体 Twitter 上比例却最低,只有 14%,非常不愿意的比例达到了 40%。人们忌讳在与自己相似的人群中发生观点冲突。
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