近日，中國(guó)青年報(bào)·中青校媒就算法推薦話題面向以大學(xué)生為主體的青年展開問卷調(diào)查，回收有效問卷3694份，78%的受訪者認(rèn)為自己需要減少對(duì)算法推薦的依賴，72.8%的受訪者曾遇到過“大數(shù)據(jù)殺熟”的情況，68.9%的受訪者認(rèn)為推薦算法應(yīng)該更加透明。

  當(dāng)“算法推薦”不再“隱身”

  不久前，就讀于北京林業(yè)大學(xué)的竇穎慧和朋友聊到想購(gòu)買一款耳機(jī)，她的社交平臺(tái)首頁(yè)、購(gòu)物軟件主頁(yè)立即被各類耳機(jī)占領(lǐng)。有時(shí)竇穎慧會(huì)和身邊的朋友開玩笑說：“小聲一點(diǎn)，別被我的大數(shù)據(jù)聽到了。”

  今年剛畢業(yè)于福建一所高校的倪夢(mèng)娜發(fā)現(xiàn)，算法推薦已經(jīng)滲透到她生活的各個(gè)角落，“給我推薦的視頻總能讓我感到舒適愉悅”；打車軟件對(duì)她的生活規(guī)律了若指掌，甚至知道她每周三或周四都要去一位朋友家，到了這天，就會(huì)自動(dòng)在目的地欄中填入朋友的地址。

  調(diào)查顯示，89.7%的受訪者意識(shí)到“算法推薦”的存在，視頻平臺(tái)（90.5%）、購(gòu)物平臺(tái)（74.4%）、社交媒體（67.7%）、音樂平臺(tái)（66.1%）、生活消費(fèi)軟件（39.2%）都是受訪者經(jīng)常使用的含有“算法推薦”的平臺(tái)。

  西南政法大學(xué)數(shù)字法治政府研究院執(zhí)行院長(zhǎng)、教授馮子軒認(rèn)為，在信息過載的數(shù)字化時(shí)代，用戶難以從海量數(shù)據(jù)中獲取對(duì)自己有益的內(nèi)容與信息，而企業(yè)通過算法推薦為用戶精準(zhǔn)推薦相關(guān)內(nèi)容，提升用戶的體驗(yàn)感，進(jìn)而提升平臺(tái)自身的競(jìng)爭(zhēng)力，平臺(tái)借助算法推薦也能實(shí)現(xiàn)商業(yè)利益。“正因如此，各種算法推薦正在被越來越多平臺(tái)研發(fā)并采用。”

  熟悉了算法推薦的特點(diǎn)，倪夢(mèng)娜甚至?xí)?ldquo;馴化”常用的App，先給自己打好標(biāo)簽，方便App推薦自己喜歡的內(nèi)容。在一些視頻平臺(tái)觀看視頻時(shí)，她還會(huì)專門“一鍵三連”（網(wǎng)絡(luò)流行語(yǔ)，指對(duì)視頻作品進(jìn)行點(diǎn)贊、投幣、收藏——記者注），讓App清楚地了解自己喜歡什么。“如果看完直接退出，算法可能就捕捉不到我喜歡這個(gè)視頻，給我推薦的內(nèi)容就會(huì)有點(diǎn)‘脫軌’。”

  雖然并不抵觸算法推薦，但倪夢(mèng)娜坦言，自己也遇到過“算法刺客”。“在和朋友同時(shí)打同一類型的車、走同一條路線時(shí)，我的打車價(jià)格會(huì)比朋友高出五六元。平臺(tái)給我們發(fā)放的折扣券不一樣。”

  每到一個(gè)城市旅游，劉昊冉都會(huì)在短視頻平臺(tái)刷到當(dāng)?shù)芈糜喂ヂ院偷赇佂扑]。不過這些算法精心準(zhǔn)備的內(nèi)容，劉昊冉并不“買賬”。在他看來，內(nèi)容大多同質(zhì)化嚴(yán)重，視頻拍攝的文案、運(yùn)鏡、音樂幾乎都是同一個(gè)模板，參考價(jià)值并不大。

  就讀于云南一所高校的王明明（化名）是個(gè)無線電愛好者，這個(gè)小眾愛好，讓他對(duì)算法推薦哭笑不得。他有時(shí)會(huì)在購(gòu)物軟件上購(gòu)買一些電子元器件。“如果數(shù)據(jù)量夠大，推薦會(huì)相對(duì)精準(zhǔn)，但因?yàn)槲业膼酆煤苄”?，算法可能抓取不到足夠的?shù)據(jù)，比如當(dāng)我買了射頻混頻器，它就給我推薦手機(jī)信號(hào)增強(qiáng)器，但這和我的愛好毫無關(guān)聯(lián)。”

  對(duì)稀奇古怪的推薦內(nèi)容感到不適的王明明，有時(shí)會(huì)和算法開玩笑，“我會(huì)收藏一些看起來好玩、但絕對(duì)不會(huì)買的產(chǎn)品，混淆算法的視聽”。他和朋友還討論過，有些軟件關(guān)閉個(gè)性化推薦功能后，效果并不明顯，于是他們互相交流如何“反算法”，王明明的“胡亂收藏”法也在朋友之間傳播開來。

  “算法推薦‘似乎比我更懂我’”

  因?yàn)樵诙桃曨l平臺(tái)上刷了一條街邊鹵味小攤的視頻，江西的95后程慧萍“掉”進(jìn)了美食、吃播的“坑”。平臺(tái)發(fā)現(xiàn)她在這類視頻上停留時(shí)間長(zhǎng)，總會(huì)給她推薦，現(xiàn)在她已經(jīng)在平臺(tái)推薦下關(guān)注了不少美食博主。短劇也是常常被推薦給她的視頻類型，“每集短劇最后的劇情都特別‘抓人’，讓人忍不住還想看。這時(shí)候再往后刷兩條視頻，就會(huì)刷到后面的劇情。平臺(tái)一直推，就讓人忍不住一直刷”。

  竇穎慧所學(xué)的專業(yè)是數(shù)字媒體藝術(shù)，在平時(shí)的學(xué)習(xí)任務(wù)中需要用相關(guān)社交媒體平臺(tái)來搜集素材，她說：“有些圖片平臺(tái)，只要點(diǎn)擊一張圖，就會(huì)推送巨量相關(guān)圖片，極大提高了我查找素材的效率。”

  調(diào)查顯示，60.3%的受訪者對(duì)算法推薦的內(nèi)容表示滿意。在受訪者看來，更容易找到感興趣的內(nèi)容（68.8%）、提高信息獲取效率（58.0%）、增加接觸新事物的機(jī)會(huì)（43.6%）、提供更多實(shí)用的學(xué)習(xí)資源（26.7%）、匹配志同道合的朋友（24.9%）都是算法推薦帶來的價(jià)值。

  兩個(gè)月前，浙江海洋大學(xué)的袁家樂在算法推薦的幫助下買到了一臺(tái)二手相機(jī)，足足省下了1700元。“我剛原價(jià)下單，就刷到了同校同學(xué)出二手相機(jī)的帖子，很多離我更近的賣家信息也都出現(xiàn)在推薦頁(yè)面，而之前大多是其他城市的信息。”

  袁家樂認(rèn)為算法推薦也有好處：“算法篩選信息更有效率，我也更容易找到興趣愛好等方面比較匹配的朋友。”

  在準(zhǔn)備國(guó)際人才英語(yǔ)考試（中級(jí)）期間，袁家樂經(jīng)常在社交媒體上搜集備考攻略，“15天極速備考”“非英專生通過考試需要哪幾步”等符合她身份和需求的內(nèi)容接連出現(xiàn)在推薦主頁(yè)。“算法推薦的內(nèi)容幫我補(bǔ)足了很多知識(shí)和方法上的漏洞，似乎比我更懂我。”最終，袁家樂取得了自己滿意的成績(jī)。

  對(duì)于長(zhǎng)安大學(xué)的王碩而言，觀看視頻不僅是放松心情的方式，也是補(bǔ)充能量和知識(shí)的重要途徑。他在復(fù)習(xí)汽車?yán)碚摰膶I(yè)課時(shí)，在視頻網(wǎng)站上搜索了相關(guān)內(nèi)容后，平臺(tái)推薦的視頻里也多出了許多汽車?yán)碚摰恼n程視頻和學(xué)習(xí)資料。

  算法對(duì)個(gè)人行為過于熟悉也會(huì)帶來問題。一次去外地訂酒店時(shí)，程慧萍不經(jīng)意間對(duì)比了兩個(gè)不同預(yù)訂軟件的價(jià)格，發(fā)現(xiàn)同一家酒店的同個(gè)房型，她常用的軟件上竟然比不常用的軟件上貴出80元。“我有一個(gè)朋友經(jīng)營(yíng)度假小屋，他告訴我，這可能是因?yàn)?lsquo;殺熟’，還可能是因?yàn)樯碳蚁蚱脚_(tái)購(gòu)買了付費(fèi)推廣服務(wù)。所以，我們看到的推送也不一定只是基于用戶畫像，還可能摻雜廣告和營(yíng)銷。”

  馮子軒坦言，當(dāng)前算法推薦的管理和監(jiān)管存在諸多難點(diǎn)，相關(guān)規(guī)定還存在內(nèi)容分散、標(biāo)準(zhǔn)不清晰等問題；其次，算法推薦技術(shù)本身具有復(fù)雜性，這使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以深入了解算法的工作原理和決策過程，進(jìn)而影響監(jiān)管效果。

  算法推薦仍需多樣化，超六成受訪大學(xué)生曾點(diǎn)擊“不感興趣”

  “算法給用戶推薦最關(guān)心、最感興趣的內(nèi)容，削減用戶較少涉及的領(lǐng)域，讓用戶處于信息的自循環(huán)，大家心里都明白這層‘繭房’已經(jīng)越來越堅(jiān)固，但難以舍棄和打破。”竇穎慧說。

  最近，竇穎慧正處于期末周，“搜索關(guān)鍵詞都是‘互動(dòng)藝術(shù)設(shè)計(jì)’‘數(shù)字應(yīng)用’等與專業(yè)課相關(guān)的內(nèi)容，而我生活中還有拍照、看電影等其他愛好，但由于近期沒有搜索相關(guān)信息，它們已經(jīng)慢慢淡出我的視野，而那些時(shí)事政治、數(shù)學(xué)科學(xué)等我更少關(guān)注的領(lǐng)域，幾乎從不在我的社交平臺(tái)出現(xiàn)。”

  袁家樂自認(rèn)為對(duì)算法的依賴程度較高，有時(shí)也會(huì)陷入算法推薦的信息流中難以自拔。“時(shí)間不知不覺就在指尖劃過，反應(yīng)過來已經(jīng)是1個(gè)小時(shí)后了”，袁家樂會(huì)因?yàn)橥２幌聛矶ㄙM(fèi)更多時(shí)間，最終“被動(dòng)熬夜”，傷害身體。對(duì)此，她也一直在想辦法降低對(duì)算法推薦內(nèi)容的依賴。

  調(diào)查顯示，接收到的信息來源單一（61.7%）、推薦內(nèi)容同質(zhì)化（61.7%）、不自覺地花費(fèi)更多時(shí)間（51.5%）等都是受訪者眼中算法推薦的不良影響。調(diào)查還顯示，72.9%的受訪者會(huì)根據(jù)需要主動(dòng)關(guān)閉個(gè)性化算法推薦，66.6%的受訪者會(huì)有意識(shí)地使用“不感興趣”來規(guī)避“算法推薦”可能帶來的問題。

  對(duì)于算法推薦的信息，劉昊冉不會(huì)全盤接受，視頻的評(píng)論區(qū)是他輔助判斷的重要信息來源。如果評(píng)論區(qū)的信息單一，他會(huì)搜索其他用戶發(fā)布的內(nèi)容，或者切換其他軟件來獲得更多信息。“信息來源越多，越容易獲得有價(jià)值的內(nèi)容。”他說。

  劉昊冉覺得，算法推薦雖然提高了信息匹配的效率，但個(gè)人應(yīng)該有更多的選擇權(quán)，“在獲取個(gè)人信息時(shí)平臺(tái)需要和我確認(rèn)是否允許，我可以隨時(shí)選擇是否接收算法推薦的內(nèi)容”。

  倪夢(mèng)娜希望App可以給她推薦一些她喜好以外的內(nèi)容，但要控制比例，“推薦80%我喜歡的內(nèi)容，20%我并不?？吹膬?nèi)容，避免被困在‘信息繭房’中”。

  馮子軒認(rèn)為，當(dāng)普通用戶對(duì)算法推薦感到不適，或認(rèn)為數(shù)據(jù)抓取或推薦侵害了自己的權(quán)益，可以自行關(guān)閉算法推薦服務(wù)。“用戶在使用平臺(tái)服務(wù)時(shí)，應(yīng)提高自我保護(hù)意識(shí)。例如，應(yīng)當(dāng)注意保護(hù)個(gè)人隱私和信息安全，謹(jǐn)慎授權(quán)平臺(tái)獲取自己的個(gè)人信息和數(shù)據(jù)等。”

  馮子軒說，如果用戶對(duì)算法推薦存在不滿或認(rèn)為自己的權(quán)益受到侵害，可以向平臺(tái)投訴，尋求解決方案。當(dāng)用戶的權(quán)益受到嚴(yán)重侵害，且平臺(tái)未能給予合理解決方案時(shí)，用戶可以咨詢律師或相關(guān)機(jī)構(gòu)，依法維護(hù)自身合法權(quán)益。

  一個(gè)好的算法推薦長(zhǎng)什么樣？在受訪者看來，考慮用戶多樣性需求（79.1%）、增加對(duì)推送內(nèi)容的篩選（59.3%）、允許用戶有更多的控制權(quán)（58.3%）、確保用戶隱私數(shù)據(jù)安全（46.4%）、向用戶解釋清楚推薦機(jī)制（40.1%）、優(yōu)先推薦積極有益的內(nèi)容（37.1%）都是不可或缺的因素。

  “有時(shí)候算法推薦帶來的問題，不是普通用戶可以決定或左右的，必須要平臺(tái)和相關(guān)監(jiān)管部門從根源上來解決。”程慧萍說。不過，她還是會(huì)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，有意識(shí)地去甄別平臺(tái)算法推薦，并且會(huì)在各個(gè)平臺(tái)上“貨比三家”，避免算法推薦帶來的問題。

  “我選擇將部分個(gè)人信息提供給算法，那么算法也應(yīng)當(dāng)為我推薦更有價(jià)值的優(yōu)質(zhì)信息，而不是推薦同質(zhì)化的內(nèi)容。”袁家樂對(duì)算法和用戶的“對(duì)等關(guān)系”表達(dá)了期待，“如果僅考慮部分人的利益，用算法搞‘算計(jì)’，忽視用戶的長(zhǎng)期使用體驗(yàn)，最終用戶也會(huì)‘寒心’”。