今年伊始，娛樂圈某明星出軌的消息席卷新聞熱搜，甚至從不關(guān)心娛樂新聞的讀者也被裹挾其中，聯(lián)想到日前微博熱搜榜、熱門話題榜等被下線，不禁讓人思考：我們?yōu)槭裁磿�被卷入“熱點話題”的漩渦？這是我們主動的選擇、潛意識的興趣，還是被系統(tǒng)后臺操控的“身不由己”？

日前，電子科技大學成都研究院大數(shù)據(jù)室研究人員、成都鏈科云科技技術(shù)合伙人熊文軒，為科技日報記者解答了這些問題。

被算法“套路”的熱搜推送

“這不是簡單的‘貼標簽’，而是組合‘套路’�！毙芪能幷f，新聞聚合平臺、社交平臺推送的新聞、信息使用的大數(shù)據(jù)算法大體分兩類：基于內(nèi)容推薦規(guī)則和協(xié)同過濾推薦規(guī)則。

前者是根據(jù)個人行為習慣將瀏覽的新聞、信息等對象進行特征提取、內(nèi)容分類后，進行關(guān)聯(lián)內(nèi)容推送，但其最大弊端是推薦內(nèi)容單一�！芭e個簡單例子，某天你的手機被女友拿去看了絲襪產(chǎn)品，那么接下來幾天你都會被推薦絲襪�！�

于是協(xié)同過濾規(guī)則出現(xiàn)了，這是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)用戶相互的交叉體驗，尋找相同愛好的群體，推薦相同瀏覽記錄或行為�！跋到y(tǒng)找了一群與你志同道合的‘小伙伴’在背后‘支招’。他們跟你同樣關(guān)注體育、旅游新聞，但他們同時也閱讀了氣象新聞，那么算法會將你之前未關(guān)注的氣象新聞推送給你�！毙芪能幷f，這可以避免特征分類單一，實現(xiàn)動態(tài)推薦，即根據(jù)個人興趣愛好的變化作調(diào)整。

“目前，多數(shù)聚合類新聞平臺都會采取融合式算法，即將上述多種算法綜合運用或開發(fā)出一些更復(fù)雜的算法，但原理大致類似�！毙芪能幷f。

沒有瀏覽記錄的“萌新”能否逃出“套路”？他說，注冊時平臺會推薦標簽性分類，如電影、美食等引導(dǎo)用戶第一波使用，隨后用戶開始篩選、點擊、留存，這便實現(xiàn)了數(shù)據(jù)“冷啟動”。“冷啟動后數(shù)據(jù)產(chǎn)生，系統(tǒng)便按預(yù)設(shè)的算法進行推薦�！彼�說，一些基于新聞學、傳播學特點的“規(guī)則設(shè)定”也會推波助瀾，如內(nèi)容置頂、套紅、延伸閱讀鏈接等。

基于人工智能形成的內(nèi)容“漩渦”

“在趨于碎片化閱讀的當前，讀者自我訴求不明確、隨機性強，容易被后臺系統(tǒng)引導(dǎo)�！毙芪能幷f，一些聚合類平臺、社交媒體負責內(nèi)容推薦的是基于算法的人工智能，而非編輯人員，這更容易形成內(nèi)容“漩渦”：系統(tǒng)按規(guī)則推薦熱點話題，讀者點擊率、閱讀量不斷提升，系統(tǒng)再次循環(huán)推薦，越來越多的讀者卷入其中�！捌鋵嵞阕屑毧磿�發(fā)現(xiàn)，某熱點話題的閱讀內(nèi)容可能翻來覆去就是那么幾十條�！�

這種基于算法的人工智能內(nèi)容推薦可控嗎？熊文軒表示肯定。他說，用戶被海量重復(fù)信息“包圍”，源于內(nèi)容把控沒有人為過濾�！八惴ㄟ壿嫴粫�產(chǎn)生特別精準的推薦，而是大體方向或嘗試性推薦，這就需要大量內(nèi)容填充，而無法對內(nèi)容進行強制管理�！彼�說，可以嘗試用“算法初選＋人工引導(dǎo)”的方式，避免被同類內(nèi)容、低俗內(nèi)容不斷刷屏。

從內(nèi)容來源進行控制，也是熊文軒團隊正嘗試的工作之一。他所在的企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)讓科技政策、雙創(chuàng)信息通過“大數(shù)據(jù)＋人工智能”的方式“主動”找到企業(yè)更有效地發(fā)揮作用�！霸趦�(nèi)容源頭，我們會選取政府網(wǎng)站、主流媒體等專業(yè)平臺，這樣內(nèi)容推送范圍是限定的，可以有準確性、真實性、客觀性�！彼�說。

最后，通過算法自身規(guī)則設(shè)定也能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)容管控。他說，最簡單的方式就是設(shè)定不同內(nèi)容的權(quán)重值，如將娛樂新聞類權(quán)重設(shè)定為0．5、社會新聞類設(shè)為1．5，那么同樣由人工智能從網(wǎng)絡(luò)中爬取的100條內(nèi)容中，娛樂類就會僅推送50條，社會類就會推送150條，從側(cè)面引導(dǎo)讀者關(guān)注熱點。“內(nèi)容推薦算法的根本是分類和篩選，最終目的是幫助讀者在海量的信息中，精準找到需要關(guān)注的內(nèi)容，而不是被淹沒其中�！毙芪能幷f。