10月17日，在貴州省貴陽市舉辦的第十六屆中國網(wǎng)絡媒體論壇上，各地網(wǎng)信辦及中央和地方重點新聞網(wǎng)站負責人，以及新浪網(wǎng)、搜狐網(wǎng)、鳳凰網(wǎng)和騰訊網(wǎng)等主要商業(yè)網(wǎng)站負責人齊聚一堂，探討“踐行發(fā)展新理念 共建網(wǎng)絡新生態(tài)”的論壇主題。鳳凰網(wǎng)CEO、一點資訊董事長劉爽在論壇上受邀發(fā)表主題演講，講述了新形勢下移動網(wǎng)絡媒體的探索實踐。

在講到移動閱讀方面的問題時，劉爽提出了三個重要觀點，首先是要避免標題抓眼球這一算法點擊推薦模式帶來的閱讀的淺薄化甚至低俗化。第二是要避免“千人千面”的算法帶給我們帶來的信息孤島化。第三是要避免海量的算法推薦帶來狹窄的閱讀空間。由于技術驅動型的一點資訊是移動閱讀中一個重要而獨特的存在，因此劉爽提出的這幾個觀點給人帶來相當大的思考空間。

基于熱度的算法推薦機制面臨改變

現(xiàn)有的大多數(shù)移動閱讀算法推薦機制，仍是基于內容熱度來展開的，意思是點擊的人越多就越熱，與此同時推薦機制也就會錦上添花進一步加大推薦的力度。這種機制的弊端在于，從機制上鼓勵了標題黨的盛行，并忽視了內容的真正質量。其結果就是，標題黨滿天飛，劣質內容隨處可見，但優(yōu)質內容卻難獲青睞。長此以往，會打擊真正的優(yōu)質內容提供者的積極性，整體上內容進入低俗化和淺薄化境地。

十幾年前，門戶崛起時代盛行的“眼球經濟”，其實在當前是需要加以修正的，因為這根本不適應新形勢的發(fā)展，幾乎已走到了創(chuàng)新的對立面上。內容提供者熱衷于制造眼球效應，忽視了優(yōu)質內容的生產，因為這根本是一件吃力不討好的事情。但智能時代之所以能夠到來，正是由于機器的智能程度，包括算法技術都有了根本提升，因此需要利用算法去做更多的事情，形成一個良性的內容生產流程及機制。

這意思其實就是說，以熱度為主導的算法機制已面臨顛覆，算法需要加入更多維度以判斷一條內容的質量。算法對用戶的引導作用很大，你指向哪里用戶就會向哪里去，或者去好的地方，或者去壞的地方。有時候人們會對一條低劣惡俗的謠言趨之若鶩，并對其傳播速度感到不解，明知道是低劣的謠言為何還有這么多人去看去討論，其實這就是算法機制出了問題。

千人千面正在形成信息孤島

當前的移動閱讀，一般都會根據(jù)讀者興趣等維度推送，也就是說每個人的app上呈現(xiàn)的內容都不一樣，這就是算法的千人千面。從技術上來說，這似乎也沒什么謬誤，你點擊了什么，我就默認你對此類話題感興趣，并給你推薦相同內容，相同內容你點擊越多，證明你對這類話題的興趣就越高，那我就繼續(xù)給你推薦，到最后推薦和閱讀形成一個頑固的循環(huán)。

但人的興趣是最為多元化的，不可能單單只對一個話題感興趣，如果屏幕上充斥了單一話題的內容，其結果就是用戶其他感興趣的內容得不到呈現(xiàn)，這就是所謂的信息孤島問題。事實上一問題目前已相當突出，有些時候甚至會讓人感到好笑。喜歡歷史、文學、軍事話題的用戶，某天偶爾關心了一個娛樂話題，機器算法即時推薦了一些其他娛樂內容，用戶除非耐住性子不去點擊，否則將會造成越點擊越多的狀況，擠壓掉其真正感興趣話題的生存空間。

在實際生活中有句俗語，再好的話說三遍也煩人，其實這也可以用來解釋信息孤島的問題。其實目前大多數(shù)個性化資訊產品的算法技術，仔細琢磨一下你會發(fā)現(xiàn)并沒有那么智能化，其機制就是你要什么我給你什么，不要我就一點都不給，而且機器的特點是鍥而不舍，不知疲倦，絲毫沒有人文色彩和溫情關懷，更不會觸類旁通，在這方面算法技術其實還存在相當大的發(fā)展空間，或者說還有不短的路要走。人工智能算法，或許才是這些問題的根本解決之道。

　　狹窄閱讀空間會構建畸形輿論場

至于海量算法為何會有帶來狹窄閱讀空間的危險，這其實還是源于算法規(guī)則的匱乏，人性化程度不夠。在客戶端前閱讀的人，在興趣選擇上有著極為豐富的多樣性，但這些人的閱讀習慣卻在不知不覺中受著還不夠智能的機器的指引。機器的本能是無差別化，一切條件都是設定好的，按條件進行內容推送，推送錯了就錯了，反正也不會死人。

但由此帶來的風險也是巨大的，熱度和高點擊在算法中的權重過高，很容易將用戶引入一個狹窄的輿論場，進而形成狹窄閱讀空間。例如有人在發(fā)表地域歧視或性別歧視言論，你本身并不同意這些觀點，但只是由于去看了一下，就遇到了更多的推送。如果這個閱讀者是心智還未成熟的少年，那么滿屏的類似言論，會對其形成錯誤思維和看法起到關鍵作用。

很多人會很奇怪，為何網(wǎng)上能有這么多的負面言論，對某些國家的仇視，對某些地域人群的歧視，對某類人的厭惡，為何在實際生活中，自己身邊的人并沒有像網(wǎng)上一樣持有相同觀點？其實這就是狹窄閱讀空間所帶來的弊病了，用戶被引導到一個本不該去的地方，得出了錯誤的結論和心證，誰的責任？

　　一點資訊對問題的解決之道

劉爽所說的這些問題，其實在當下的移動閱讀領域中已很突出，作為一個高度重視算法和推薦機制的技術驅動型企業(yè)，一點資訊正通過技術創(chuàng)新和理念更新，不斷努力解決這些問題。具體來說，一點資訊的解決之道是將算法人工智能化，為算法注入人文情懷，賦能算法使其承擔媒體責任。

在去年的烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展論壇上，劉爽曾指出“如果說上一代算法驅動的信息發(fā)布平臺(比如‘今日頭條’)代表移動互聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)布的造紙術和印刷術的話，那么‘一點資訊’代表的則是火藥和指南針。這是個非常恰當?shù)谋扔?，今日頭條在移動閱讀方面走得較早，其成績包括擴大了信息的覆蓋度和傳播范圍，這與造紙術和印刷術發(fā)明后所帶來的效應是一樣的。

但內容傳播并非不管不顧瞎傳，也是要有正確方向的，信息傳播并非越多越快越好。在這方面，一點資訊開創(chuàng)性地推出了根據(jù)任何關鍵詞進行頻道訂閱的功能，目前已有自定義頻道300多萬個。用戶主動訂閱的內容，被一點資訊稱之為火藥，300多萬個關鍵詞自定義頻道等于是300多萬不斷爆發(fā)的火藥，激起人對信息的熱情，而這種熱情反過頭來又能激發(fā)來自社會的內容生產者的動力。

火藥之外，一點資訊還努力爭當指南針，用戶需求的指南針，內容流向的指南針。在現(xiàn)在這個信息過載的社會，各式各樣的自媒體，各式各樣的標題黨，各式各樣的信息，用戶不知道該看什么。一點資訊的后臺算法可以做到真正意義上的高效精準分發(fā)，根據(jù)用戶在客戶端上的點擊行為，定制過什么樣的頻道，分析用戶的真正內容需求，再通過算法給出的內容畫像為用戶匹配他們真正感興趣內容。

　　給技術注入人文情懷

未來算法技術一定是走向人工智能化的，這一方向一點資訊也在努力探索，但人工智能技術發(fā)展的問題是，現(xiàn)階段還做不到于無聲處進行較精準推薦，不能很好地解決當下的現(xiàn)實問題。誰都知道將一切交給機器來做，既能節(jié)省成本，又能提升效率，但按照目前機器智力水平來看，人的閱讀難保不在機器的指引下進入一個個誤區(qū)。一點資訊的策略是，給技術注入人文情懷。

那300多萬個自定義頻道，相當于用人的智慧給機器算法添磚加瓦，有用戶主動提交的需求存在，熱度和高點擊在算法中已不是唯一重要的指標，算法更多時候會去考慮用戶的主動提交需求狀況，而不是僅僅依靠冰冷的數(shù)據(jù)去做出決定，其實很多時候數(shù)據(jù)是會騙人的，任何技術不可能擺脫主觀因素，人工智能也不例外。

除了給用戶主動需求賦予更高權重外，一點資訊還強調算法和編輯的配合，進一步引進人的智力因素。優(yōu)秀的編輯可以訓練機器，同時高效分發(fā)結果再給反饋編輯，以一點資訊上基于普利策新聞獎的機器學習和個性化推薦為例，人工編輯將上萬篇包括普利策新聞獎在內的優(yōu)質文章輸入內容庫用以訓練機器，讓機器通過尋找其中共性，學習篩選具備同類文章特質的優(yōu)質內容形成“品讀”系列的內容分類器。

目前，人機結合下的內容分發(fā)質量提升已初獲成效。一點資訊官方數(shù)據(jù)顯示，品讀系列與客戶端平均水平對比下，單篇文章閱讀時長提升93.1%;單篇收藏量數(shù)比例提升208.2%。劉爽認為，算法不是人類意志的終結，一點資訊要做的是為技術注入人文情懷，讓技術照亮生活。