千人千面,Google個性化搜索會導致信息繭房嗎

來源: IT之家
作者:懶貓
時間:2020-11-19
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個性化搜索一定會帶來“信息繭房”嗎?我們一起來看新浪新聞新媒體實驗室、新榜研究室聯(lián)合發(fā)布的《以Facebook和Google為例的國外信息繭房案例研究》報告結(jié)果。

新技術(shù)應用和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,使得個性化服務成為可能,然而個性化服務在提供便利,滿足用戶需求的同時,也容易引發(fā)“信息繭房”效應,帶來負面影響。

“信息繭房”這一概念最早是由哈佛大學教授桑斯坦提出的,他認為,互聯(lián)網(wǎng)為公眾提供了“資訊汪洋”,但人們接觸信息并不是全盤接收,而是根據(jù)個人喜好有選擇性地吸收。通俗來說,就是“信息偏食”,看自己想看的,聽自己想聽的。久而久之,“回音室效應”之下,公眾會將自身桎梏于蠶繭般的“繭房”中。

個性化搜索一定會帶來“信息繭房”嗎?我們一起來看新浪新聞新媒體實驗室、新榜研究室聯(lián)合發(fā)布的《以Facebook和Google為例的國外信息繭房案例研究》報告結(jié)果。

一、Google的個性化搜索:千人千面

在Google瀏覽器中,不同用戶輸入相同的搜索詞,會得到完全不同的搜索結(jié)果。這種個性化服務不僅體現(xiàn)在網(wǎng)頁搜索上,還體現(xiàn)在新聞和視頻信息搜索中,用戶在使用新聞和視頻搜索時,其結(jié)果同樣存在明顯的個性化差異。

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2018年,谷歌競爭對手DuckDuckGo的一項研究顯示,同一用戶在私密瀏覽模式(退出Google賬戶)下的搜索結(jié)果與正常模式下的搜索結(jié)果大致相同,這在一定程度上說明,“信息繭房”依舊在起效,私密瀏覽和注銷不會顯著減弱“信息繭房”。

“個性化搜索”是在Google PageRank算法的基礎(chǔ)上改進,并按照用戶需求排列搜索結(jié)果的一種搜索方式。通過個性化搜索,用戶可以獲得與自身相關(guān)程度較高的搜索結(jié)果。隨著搜索次數(shù)的累計,用戶將得到越來越個性化的搜索結(jié)果,但是Google的個性化搜索也可能增強用戶的偏見,這是造成“信息繭房”的原因之一。

二、Google搜索通過個性化服務造成信息繭房

要想弄清楚Google搜索是如何進行個性化推薦,并造成信息繭房的,我們就要從其算法開始說起。Google搜索最開始采用的是PageRank算法,這是用來標識網(wǎng)頁的等級/重要性的一種方法,它是基于網(wǎng)站之間的相互投票,就是我們常說的網(wǎng)站之間互相指向。簡單來說,就是如果判斷一個網(wǎng)站是高質(zhì)量站點時,那么該網(wǎng)站應該是被很多高質(zhì)量的網(wǎng)站引用又或者是該網(wǎng)站引用了大量的高質(zhì)量權(quán)威的站點。

2013年,Google瀏覽器在PageRank算法的基礎(chǔ)上推出了個性化搜索。用戶所得到的搜索結(jié)果不再只是基于傳統(tǒng)的排名因素,還受到用戶位置、搜索歷史記錄、谷歌賬號、使用設(shè)備等個性化因素影響,從而得到一份適合自己的個性化搜索結(jié)果。

以搜索歷史記錄為例,Google會記住每個用戶的瀏覽歷史記錄、搜索歷史記錄和點擊次數(shù),為用戶創(chuàng)建個性化資料,然后根據(jù)用戶的興趣展示不同的搜索結(jié)果。我們以搜索“kafka”為例,當我們初次在Google瀏覽器里搜索“kafka”時,瀏覽器并不知道我們想要搜索的是小說家,還是數(shù)據(jù)軟件服務商,所以它會盡可能展示出不同的搜索結(jié)果,供用戶選擇。當我們點擊小說家“kafka”相關(guān)鏈接,并多次重復后,Google瀏覽器就會記住我們的偏好,默認我們搜索的是小說家“kafka”。當我們再次搜索時,Google瀏覽器就會直接展示小說家卡夫卡相關(guān)的信息,因為它已經(jīng)記住了我們的閱讀偏好了。

三、針對“信息繭房”Google已采取措施

“信息繭房”會帶來個人認知窄化、族群極化、虛假信息泛濫等結(jié)果,因此針對“信息繭房”進行管理和優(yōu)化顯得十分重要。用戶數(shù)量眾多且調(diào)整難度大,打破“信息繭房”的嘗試就集中在信息供給側(cè)——媒體與平臺,尤其集中于平臺算法機制方面,平臺算法的優(yōu)化。

針對信息繭房,Google采取了一些措施,比如,Google不斷優(yōu)化搜索算法以及管理措施而免于批評。在重大事件發(fā)生時,Google首先推薦經(jīng)人工審核編輯過的權(quán)威信息,還用明確的數(shù)據(jù)來指導優(yōu)化其算法。此外,Google和YouTube雖都在Alphabet旗下,但是兩者算法獨立,由完全分開的兩個團隊來創(chuàng)建和運營。

四、算法推薦必然導致“信息繭房”效應嗎

算法推薦必然導致“信息繭房”效應嗎?北京師范大學新聞傳播學院的喻國明教授認為,算法不是“信息繭房”形成的必要條件,也不在“繭房”生成后起到增效作用?!靶畔⒗O房”本質(zhì)是用戶選擇機制中的一種“偏食”行為,它是個體、社會、場景與技術(shù)等因素共同作用的結(jié)果。

喻國明教授還強調(diào)我們當前正處于一個從對人的信任過渡到對機器信任、對算法信任的過程;隨著算法與人的深度融合,可信任算法將在“信息繭房”的消解上發(fā)揮重要功能。

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