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倾向性|算法是如何跑偏的？究竟是个性化推送还是大数据“杀熟”？

据报道 ， 国家网信办等四部门联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》已经从3月1日起正式施行 。
对于普通用户而言 ， 算法看不见摸不着 ， 却在广泛深刻地影响着我们的互联网体验 。 到底什么是算法 ， 算法是如何知道用户的喜好的？算法推荐明明是个性化服务的基础 ， 曾经备受期待 ， 但如今为什么会跑偏？怎样的算法才是好的算法？
什么是算法？
数码评论员黄浩认为 ， 信息内容都被数据化之后 ， 无法避免倾向性内容的同步产生 ， 当用户越来越集中去看某些内容时 ， 平台的算法会判断用户更喜欢这类内容 ， 从而推荐更多相关内容 ， 吸引用户在平台中停留更长时间 。 用户停留得越久 ， 平台获取到的用户数据就越多 ， 推荐的内容也更“精准” 。
算法虽然能精准推送更多我们感兴趣的内容 ， 但有时也会对我们认识真实世界产生阻碍 。 黄浩表示 ， 传播学中有个概念——“信息茧房” ， 是指如果我们总是接触同一类型的事物或者是同样的观点 ， 会以为世界就是这个样子的 ， 进而故步自封 。 例如 ， 在新闻传播领域 ， 媒体为公众筛选信息是必要的 ， 而在内容事实支撑不足时 ， 有些自媒体就会倾向于用观点引流 ， 只要用户认同这种观点 ， 算法就会极度倾向于推送有同样观点或立场的信息 ， 导致用户以为全世界都是这么认为的 。 同理 ， 某些购物平台大数据“杀熟”也是利用了“信息茧房”效应 。
不同年龄群体 ， 对算法推荐服务有什么不同的要求？
黄浩指出 ， 总体来看 ， 对未成年人和老年人的相关算法的管理需要更加严格 。 未成年人接触的事物较少 ， 缺乏经验 ， 判断力不足 ， 容易成为谣言的助推者 ， 因此 ， 应该着力于避免算法信息对其思想和思维的影响；老年人的思维能力、视听能力等有一定程度的下滑 ， 虽然生活经验比较丰富 ， 但存在信息缺失 ， 不容易作出客观判断 ， 所以 ， 算法管控应该以避免诈骗 ， 尤其是财务诈骗为主 。
个性化的服务能否成为借口？新人优惠券是否属于“杀熟”？
对于大数据杀熟 ， 有的商家辩称其提供的是个性化服务 ， 因此价格不同 ， 这种说法是不是成立？另外 ， 发放新人优惠券是否属于“杀熟”行为？
黄浩认为个性化服务是借口 ， 偷换了概念 。 很多情况下不同平台给出的价格不同 ， 但服务完全一致 。 比如买机票增加了免费的停车服务 ， 但却贵了100元 ， 而单独购买停车服务的费用也是100元 ， 等于进行了捆绑销售 。
真正的公平交易应该是对所有的服务项目一视同仁 ， 以“新人优惠券”为例 ， 如果平台对所有新人用户在第一次购买产品时下发统一金额的优惠券 ， 就是一视同仁 ， 不涉及“杀熟”问题 。
作为用户和消费者 ， 我们怎么知道自己被大数据“杀熟”了？
【倾向性|算法是如何跑偏的？究竟是个性化推送还是大数据“杀熟”？】黄浩表示 ， 这件事情很难发现 ， 和朋友直接比较可能是唯一的方式 ， 所以某些手机产品才会研发一键多搜功能 ， 用户搜1个商品 ， 能够得到该商品在4个平台的价格：“如果没有其他办法 ， 选择一个有这种功能的平台可能是最好的方式 ， 这种技术手段至少能够帮助我们尽可能获取到更多的信息 。 ”

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