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編輯導(dǎo)語：在海量的內(nèi)容在滿足了我們需求的同時，也使我們尋找所需內(nèi)容更加困難，在這種情況下個性化推薦應(yīng)運而生。個性化推薦的原理應(yīng)該是在特定的，去構(gòu)造一些合理的算法或規(guī)則將正確的數(shù)據(jù)推薦給正確的用戶。本篇文章對此展開了一系列講述，感興趣的小伙伴們快來一起看看。

通常許多朋友在打開在線音樂應(yīng)用卻沒有明確的聽歌目標(biāo)時，往往就會點開“每日推薦”，而討論“每日推薦”是否正好契合也成為許多用戶津津樂道的事情。

日前有消息顯示，Apple Music同樣也在圍繞“推薦”進(jìn)行一些調(diào)整。

據(jù)悉，蘋果方面正在開發(fā)一款被稱為“Siri Picks”的功能，并將其整合進(jìn)“為你推薦（For You）”中。

同時還有蘋果方面尚未證實的傳言顯示，Siri將根據(jù)用戶喜好來生成播放列表，其中會包含曾經(jīng)聽過、但已經(jīng)停止播放的歌曲來刷新原本的記憶。

并且其推薦機制也將考慮更多因素，例如聽了多少次特定類型的歌曲，或是為哪些歌曲提高了音量。

此外還有知情人士透露，這一功能或?qū)⒄{(diào)用芯片的神經(jīng)引擎及機器學(xué)習(xí)功能。

一、不同的平臺，對于個性化推薦的態(tài)度也截然不同

事實上，蘋果自2015年推出Apple Music以來，其中的“為你推薦”板塊就曾進(jìn)行過多次的迭代。

最早在iOS 10更新后，該板塊就一改此前原本混亂的布局，轉(zhuǎn)為更加清晰且有邏輯的內(nèi)容展現(xiàn)結(jié)構(gòu)，此后在2019年的一次較大更新中，則帶來了更多新的布局與歌曲推薦，在個人喜好的基礎(chǔ)上新增了主題歌單，同時更新頻率也從每天更新變?yōu)槿焖⑿隆?/p>

2020年，Apple Music新增了“現(xiàn)在收聽（Listen Now）”頁面，并替換了此前的“為你推薦”。

在原有的基礎(chǔ)上增加了更多的精選播放列表和其他部分場景的內(nèi)容，但每個推薦歌單的更新時間并不一致，例如每周一刷新的《起床！》、每周二刷新的《猜你喜愛》，以及每周日刷新的《休閑音樂》等。

與此同時，Apple Music也在不斷加強與Siri間的協(xié)作。

此前，負(fù)責(zé)Apple Music與Beats業(yè)務(wù)的蘋果公司副總裁Oliver Schusser曾指出，“Apple Music和Siri可謂天生一對，一直以來的協(xié)作默契無間”。

而早前Apple Music上線的聲控方案，也針對語音控制進(jìn)行了全面的優(yōu)化，例如用戶可以對Siri說出“播放晚餐派對歌單”。

而此次傳出即將加入的Siri Picks功能，也意味著Siri將進(jìn)一步參與到Apple Music的歌曲個性化推薦中。

如今在音樂流媒體領(lǐng)域，Spotify、網(wǎng)易云音樂等平臺事實上也一直以個性化音樂推薦見長。

此前，Spotify研究主管Mounia Lalmas-Roelleke就曾表示，Spotify主界面的開發(fā)目標(biāo)是幫助用戶迅速找到可能會喜歡的音樂。

而對于其BaRT的AI系統(tǒng)來說，如果用戶在30秒內(nèi)跳過一首歌，就相當(dāng)于給出了“差評”。

不過，Spotify在推動個性化音樂推薦的過程中也曾受到過一些質(zhì)疑，比如應(yīng)該使用多大范圍的用戶數(shù)據(jù)來進(jìn)行推薦，以及是否存在過度使用用戶數(shù)據(jù)的情況。

據(jù)TechCrunch早前的相關(guān)報道顯示，Spotify涉嫌在用戶“預(yù)先保存”即將發(fā)布的歌曲時，允許唱片公司獲取大量不必要的用戶數(shù)據(jù)，諸如收聽的歷史曲目、最愛曲目、關(guān)注的歌手，以及正在播放的內(nèi)容等。

而蘋果公司CEO Tim Cook則一直強調(diào)，Apple Music的歌單有編輯“人工挑選”。

他曾指出，“我一直擔(dān)心人性會從音樂中流失，擔(dān)心音樂變成一個‘比特和字節(jié)’的世界，而不是藝術(shù)和人性閃光的承載物?！?/p>

盡管Tim Cook并未對Spotify點名道姓，但很顯然的是，Apple Music的“人工挑選”是反其道而行之。在TechCrunch的這篇報道中還指出，“Spotify已經(jīng)在音樂流媒體中占據(jù)主導(dǎo)地位，并利用為用戶推薦的播放列表來助推熱門歌曲的產(chǎn)生。

但僅僅因為其主導(dǎo)地位而漠視不正當(dāng)?shù)囊魳钒鏅?quán)方行為，可能會使聽眾質(zhì)疑其忠誠度，并轉(zhuǎn)向更重視用戶隱私的蘋果?！?/p>

二、算法推薦還是人工推薦？這個問題暫時還沒有答案

“個性化推薦”作為一個自大數(shù)據(jù)時代以來，無論被學(xué)界、業(yè)界，還是用戶反復(fù)談?wù)摰脑掝}，事實上也并不僅僅存在于音樂流媒體，視頻流媒體、聚合資訊平臺等平臺。

而一個完善的的個性化推薦系統(tǒng)也能夠為這類平臺吸引更多用戶，進(jìn)而為公司創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。

其中以Netflix的推薦系統(tǒng)為例，此前該公司曾表示，“推薦系統(tǒng)幫助Netflix贏得了關(guān)鍵時刻”。

根據(jù)關(guān)于Netflix推薦系統(tǒng)的研究報告表明，由于推薦系統(tǒng)的應(yīng)用，該平臺被點播到的影片數(shù)量大幅提升，并且更為重要的一點在于，個性化推薦能夠顯著提高推薦影片被用戶接受的程度。

而在國內(nèi)市場，今日頭條的出現(xiàn)顯然也已經(jīng)改變了資訊內(nèi)容的分發(fā)方式。

在2016年《財經(jīng)》的一次專訪中，字節(jié)跳動創(chuàng)始人張一鳴就曾指出，今日頭條不會也不需要設(shè)立傳統(tǒng)意義上的總編輯，他表示自己最忌諱價值觀先行，并認(rèn)為不干涉可能是對與內(nèi)容最好的管理方式。

事實上，從創(chuàng)始人的理念到技術(shù)層面，今日頭條都可以說是將算法推薦做到了極致。

此外據(jù)海外媒體的相關(guān)報道顯示，“Facebook的算法決定了哪一個狀態(tài)更新會出現(xiàn)在用戶新聞流的更高位置，哪一個更新會被淹沒。

物以類聚，人以群分，這些人本來就是想找新聞來印證自己的偏見”。

而關(guān)于Facebook的研究報告也表明，該公司通過優(yōu)先考慮用戶“感覺舒服”的更新，來決定用戶新聞流的最高位置。

既然有“算法至上”的內(nèi)容平臺，自然也存在“人工篩選內(nèi)容”的互聯(lián)網(wǎng)公司。

早在2015年Apple News推出時，蘋果方面就堅持雇用編輯來人工挑選內(nèi)容，其總編勞倫·科恩（Lauren Kern）也曾指出，“人對新聞傳播更為敏銳，更重要的是，這是最合理的消除偏見的方式”。

根據(jù)英國《Press Gazette》公布的最新數(shù)據(jù)顯示，2021年12月Apple News已有1320萬用戶，在英國所有15歲以上的互聯(lián)網(wǎng)用戶中，有27%使用了Apple News應(yīng)用，并成為了該國瀏覽量最大的新聞應(yīng)用。

而在國內(nèi)市場，同樣也有類似知乎一樣的平臺，在2019年啟動了公共編輯計劃，邀請用戶共同參與百科的內(nèi)容公共創(chuàng)作，進(jìn)一步完善結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容展示機制。

同時，網(wǎng)易云音樂等平臺也在此前為用戶提供了關(guān)閉個性化推薦及廣告的選項。

但在數(shù)據(jù)模型與算法已成為不可改變的市場趨勢下，如今在各種類型的內(nèi)容APP里，算法已經(jīng)在為用戶推送內(nèi)容和在相關(guān)話題中占據(jù)主導(dǎo)，并同樣也會將各種熱門內(nèi)容推薦至首頁。

盡管其中“人工精選”僅占用戶消費內(nèi)容中的一小塊，但也足以成為更為鮮活的部分。

三、個性化推薦或不會消失，但未來勢必將更為有序

未來，關(guān)于算法推薦與人工推薦孰優(yōu)孰劣的爭論依舊不會停止，就像樂于分享大數(shù)據(jù)報告的用戶一樣，也會有消費者樂在其中，并認(rèn)為個性化推薦節(jié)省時間、又滿足需求。

但也有人會考慮到背后存在的數(shù)據(jù)安全問題，以及在算法降低篩選成本的同時，也難以避免會被引導(dǎo)進(jìn)信息繭房。

目前對于此事也有新的觀點逐漸顯現(xiàn)，據(jù)美國迪肯大學(xué)新媒體與傳播學(xué)教授、網(wǎng)絡(luò)身份研究的學(xué)者P. David Marshall表示，消費者越來越明白，他們使用應(yīng)用程序的方式會影響其看到的內(nèi)容類型，從而產(chǎn)生數(shù)字雙重意識，即“我們意識到我們是數(shù)字身份的創(chuàng)造者”。

這就意味著，將有越來越多的用戶意識到算法推薦這一過程，而非陷入到同質(zhì)化的“回聲室”里。

此前在2021年12月31日，中國的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》已經(jīng)，并將于今年3月正式施行，其中針對大數(shù)據(jù)殺熟、技術(shù)中立和算法黑箱等現(xiàn)象就設(shè)立了明確的問責(zé)機制。隨著算法與個人數(shù)據(jù)安全的監(jiān)管逐漸完善，各互聯(lián)網(wǎng)平臺勢必也將需要在“人與機器”之間找到合理合規(guī)的平衡點。

作者：三易菌；公眾號：三易生活（ID:IT-3eLife）

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