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      2. 近八成受訪大學生認為需要減少對算法推薦的依賴

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        近八成受訪大學生認為需要減少對算法推薦的依賴

        2024年12月16日 07:42 來源:中國青年報
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          就讀于西北師范大學的劉昊冉覺得算法無處不在,“有時僅僅是和同學聊天談到某個話題,打開手機就會發現相關推薦已經出現在各類軟件里了”。劉昊冉對這樣的推薦不太滿意,“感覺隱私在算法面前暴露無遺”。

          近日,中國青年報·中青校媒就算法推薦話題面向以大學生為主體的青年展開問卷調查,回收有效問卷3694份,78%的受訪者認為自己需要減少對算法推薦的依賴,72.8%的受訪者曾遇到過“大數據殺熟”的情況,68.9%的受訪者認為推薦算法應該更加透明。

          當“算法推薦”不再“隱身”

          不久前,就讀于北京林業大學的竇穎慧和朋友聊到想購買一款耳機,她的社交平臺首頁、購物軟件主頁立即被各類耳機占領。有時竇穎慧會和身邊的朋友開玩笑說:“小聲一點,別被我的大數據聽到了?!?table border=0 cellspacing=0 cellpadding=0 align=left class="adInContent">

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

          調查顯示,89.7%的受訪者意識到“算法推薦”的存在,視頻平臺(90.5%)、購物平臺(74.4%)、社交媒體(67.7%)、音樂平臺(66.1%)、生活消費軟件(39.2%)都是受訪者經常使用的含有“算法推薦”的平臺。

          西南政法大學數字法治政府研究院執行院長、教授馮子軒認為,在信息過載的數字化時代,用戶難以從海量數據中獲取對自己有益的內容與信息,而企業通過算法推薦為用戶精準推薦相關內容,提升用戶的體驗感,進而提升平臺自身的競爭力,平臺借助算法推薦也能實現商業利益。“正因如此,各種算法推薦正在被越來越多平臺研發并采用?!?/p>

          熟悉了算法推薦的特點,倪夢娜甚至會“馴化”常用的App,先給自己打好標簽,方便App推薦自己喜歡的內容。在一些視頻平臺觀看視頻時,她還會專門“一鍵三連”(網絡流行語,指對視頻作品進行點贊、投幣、收藏——記者注),讓App清楚地了解自己喜歡什么?!叭绻赐曛苯油顺?,算法可能就捕捉不到我喜歡這個視頻,給我推薦的內容就會有點‘脫軌’?!?/p>

          雖然并不抵觸算法推薦,但倪夢娜坦言,自己也遇到過“算法刺客”?!霸诤团笥淹瑫r打同一類型的車、走同一條路線時,我的打車價格會比朋友高出五六元。平臺給我們發放的折扣券不一樣?!?/p>

          每到一個城市旅游,劉昊冉都會在短視頻平臺刷到當地旅游攻略和店鋪推薦。不過這些算法精心準備的內容,劉昊冉并不“買賬”。在他看來,內容大多同質化嚴重,視頻拍攝的文案、運鏡、音樂幾乎都是同一個模板,參考價值并不大。

          就讀于云南一所高校的王明明(化名)是個無線電愛好者,這個小眾愛好,讓他對算法推薦哭笑不得。他有時會在購物軟件上購買一些電子元器件?!叭绻麛祿繅虼?,推薦會相對精準,但因為我的愛好很小眾,算法可能抓取不到足夠的數據,比如當我買了射頻混頻器,它就給我推薦手機信號增強器,但這和我的愛好毫無關聯?!?/p>

          對稀奇古怪的推薦內容感到不適的王明明,有時會和算法開玩笑,“我會收藏一些看起來好玩、但絕對不會買的產品,混淆算法的視聽”。他和朋友還討論過,有些軟件關閉個性化推薦功能后,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’”

          因為在短視頻平臺上刷了一條街邊鹵味小攤的視頻,江西的95后程慧萍“掉”進了美食、吃播的“坑”。平臺發現她在這類視頻上停留時間長,總會給她推薦,現在她已經在平臺推薦下關注了不少美食博主。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。這時候再往后刷兩條視頻,就會刷到后面的劇情。平臺一直推,就讓人忍不住一直刷”。

          竇穎慧所學的專業是數字媒體藝術,在平時的學習任務中需要用相關社交媒體平臺來搜集素材,她說:“有些圖片平臺,只要點擊一張圖,就會推送巨量相關圖片,極大提高了我查找素材的效率。”

          調查顯示,60.3%的受訪者對算法推薦的內容表示滿意。在受訪者看來,更容易找到感興趣的內容(68.8%)、提高信息獲取效率(58.0%)、增加接觸新事物的機會(43.6%)、提供更多實用的學習資源(26.7%)、匹配志同道合的朋友(24.9%)都是算法推薦帶來的價值。

          兩個月前,浙江海洋大學的袁家樂在算法推薦的幫助下買到了一臺二手相機,足足省下了1700元。“我剛原價下單,就刷到了同校同學出二手相機的帖子,很多離我更近的賣家信息也都出現在推薦頁面,而之前大多是其他城市的信息?!?/p>

          袁家樂認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?!?/p>

          在準備國際人才英語考試(中級)期間,袁家樂經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容接連出現在推薦主頁。“算法推薦的內容幫我補足了很多知識和方法上的漏洞,似乎比我更懂我?!弊罱K,袁家樂取得了自己滿意的成績。

          對于長安大學的王碩而言,觀看視頻不僅是放松心情的方式,也是補充能量和知識的重要途徑。他在復習汽車理論的專業課時,在視頻網站上搜索了相關內容后,平臺推薦的視頻里也多出了許多汽車理論的課程視頻和學習資料。

          算法對個人行為過于熟悉也會帶來問題。一次去外地訂酒店時,程慧萍不經意間對比了兩個不同預訂軟件的價格,發現同一家酒店的同個房型,她常用的軟件上竟然比不常用的軟件上貴出80元。“我有一個朋友經營度假小屋,他告訴我,這可能是因為‘殺熟’,還可能是因為商家向平臺購買了付費推廣服務。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銷?!?/p>

          馮子軒坦言,當前算法推薦的管理和監管存在諸多難點,相關規定還存在內容分散、標準不清晰等問題;其次,算法推薦技術本身具有復雜性,這使得監管機構難以深入了解算法的工作原理和決策過程,進而影響監管效果。

          算法推薦仍需多樣化,超六成受訪大學生曾點擊“不感興趣”

          “算法給用戶推薦最關心、最感興趣的內容,削減用戶較少涉及的領域,讓用戶處于信息的自循環,大家心里都明白這層‘繭房’已經越來越堅固,但難以舍棄和打破。”竇穎慧說。

          最近,竇穎慧正處于期末周,“搜索關鍵詞都是‘互動藝術設計’‘數字應用’等與專業課相關的內容,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信息,它們已經慢慢淡出我的視野,而那些時事政治、數學科學等我更少關注的領域,幾乎從不在我的社交平臺出現。”

          袁家樂自認為對算法的依賴程度較高,有時也會陷入算法推薦的信息流中難以自拔?!皶r間不知不覺就在指尖劃過,反應過來已經是1個小時后了”,袁家樂會因為停不下來而花費更多時間,最終“被動熬夜”,傷害身體。對此,她也一直在想辦法降低對算法推薦內容的依賴。

          調查顯示,接收到的信息來源單一(61.7%)、推薦內容同質化(61.7%)、不自覺地花費更多時間(51.5%)等都是受訪者眼中算法推薦的不良影響。調查還顯示,72.9%的受訪者會根據需要主動關閉個性化算法推薦,66.6%的受訪者會有意識地使用“不感興趣”來規避“算法推薦”可能帶來的問題。

          對于算法推薦的信息,劉昊冉不會全盤接受,視頻的評論區是他輔助判斷的重要信息來源。如果評論區的信息單一,他會搜索其他用戶發布的內容,或者切換其他軟件來獲得更多信息?!靶畔碓丛蕉?,越容易獲得有價值的內容?!彼f。

          劉昊冉覺得,算法推薦雖然提高了信息匹配的效率,但個人應該有更多的選擇權,“在獲取個人信息時平臺需要和我確認是否允許,我可以隨時選擇是否接收算法推薦的內容”。

          倪夢娜希望App可以給她推薦一些她喜好以外的內容,但要控制比例,“推薦80%我喜歡的內容,20%我并不常看的內容,避免被困在‘信息繭房’中”。

          馮子軒認為,當普通用戶對算法推薦感到不適,或認為數據抓取或推薦侵害了自己的權益,可以自行關閉算法推薦服務?!坝脩粼谑褂闷脚_服務時,應提高自我保護意識。例如,應當注意保護個人隱私和信息安全,謹慎授權平臺獲取自己的個人信息和數據等?!?/p>

          馮子軒說,如果用戶對算法推薦存在不滿或認為自己的權益受到侵害,可以向平臺投訴,尋求解決方案。當用戶的權益受到嚴重侵害,且平臺未能給予合理解決方案時,用戶可以咨詢律師或相關機構,依法維護自身合法權益。

          一個好的算法推薦長什么樣?在受訪者看來,考慮用戶多樣性需求(79.1%)、增加對推送內容的篩選(59.3%)、允許用戶有更多的控制權(58.3%)、確保用戶隱私數據安全(46.4%)、向用戶解釋清楚推薦機制(40.1%)、優先推薦積極有益的內容(37.1%)都是不可或缺的因素。

          “有時候算法推薦帶來的問題,不是普通用戶可以決定或左右的,必須要平臺和相關監管部門從根源上來解決?!背袒燮颊f。不過,她還是會根據經驗,有意識地去甄別平臺算法推薦,并且會在各個平臺上“貨比三家”,避免算法推薦帶來的問題。

          “我選擇將部分個人信息提供給算法,那么算法也應當為我推薦更有價值的優質信息,而不是推薦同質化的內容?!痹覙穼λ惴ê陀脩舻摹皩Φ汝P系”表達了期待,“如果僅考慮部分人的利益,用算法搞‘算計’,忽視用戶的長期使用體驗,最終用戶也會‘寒心’”。

          中青報·中青網記者 王軍利 畢若旭 實習生 施勝齊 來源:中國青年報

        【編輯:劉陽禾】
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