今日頭條的演算法存不存在「多數人的暴政」？如果有，同類產品是怎麼做的？

今日頭條創始人張一鳴在接受媒體採訪時曾表達了今日頭條「不需要總編輯，沒有主編」、「不干預用戶興趣」、「不是一家媒體公司」等觀點，這是真的么？

不請自來。

今日頭條從初期宣稱7秒讀懂用戶興趣到現在的PGC平台，其中推薦演算法，內容策略一直是其對外強調的。

說到今日頭條的演算法，對於一個新用戶，今日頭條會快速的猜測和探索用戶的喜好。猜測的依據來自於其對內容的理解，以及用戶的建模。簡單來說，通過用戶的行為反饋從已有的模型畫像中匹配合適的新聞諮詢。

而這套演算法的內容傾向性，並不像張一鳴所說的不設總編，實質上是演算法策略和內容專家推出了一個機器總編，並自適應於今日頭條的用戶群體。

理論上內容總編的認知能力決定了演算法的認知水平，比如如何定義內容質量，這都是些深坑，頭條還在不斷填。這裡按下不表，我們主要說說今日頭條的推薦演算法核心－協同過濾。

眾所周知，協同過濾是一套基於社會學的統計演算法：超市發現經常買尿布的人很有可能也會買啤酒，所以這兩件物品會被擺放在鄰近的貨架上，其實這裡假設了超市的用戶都是相似的。當然不同的超市可以有不同的擺放方法，針對不同的人群。

在這套協同過濾框架下，可以融合各種深度的模型，可以是基於時序、基於信息特徵的，神經網路，甚至之前的冷啟動過程，也可以通過放入統計博弈來解決，但核心仍然不變：

這種演算法策略其實就是一個多數人的暴政。

你們會發現，你被一個更大的群體聲音所掩蓋，他們的訴求「變成」你的潛在需求被呈現出來。接收到巨大雜訊的同時，對於用戶特定的反饋和抱怨，今日頭條也的顯無能為力，因為他們目的就是讓你沉迷，他們的演算法服務於能夠被沉迷的大眾。這是今日頭條建立的籠子，成功在此，只能一路遠去。

難道我們就需要遠離聚合資訊？顯然，我們在網易，搜狐，澎湃，鳳凰這類有明顯傾向性媒體的圍攻下，仍然需要一套上帝視角的客觀的資訊應用。

這恰恰是我們正在解決的， 我們想為你們建立一套機制，使得你的認知不被大眾所牽引。這套機制將成為你的外腦，獲取並沉澱知識。

這就是「奇點資訊」的使命：作為內容的「二次」原爆點為你們提供獲取信息的工具。

未來是什麼樣的？首先我們需要重新定義閱讀：

我們放棄從貝葉斯派的統計理論中去揣度你，而是聚焦在如何快速獲取信息，通過演算法增加途徑和手段。

簡單來說，人的閱讀感知是線性的，所謂代表時代的短平快，一般通指注意力的短暫，這兩者加在一起，讓我們的閱讀變的很被動。我們的目標是讓左右腦同時工作，進行主動閱讀。

那如何主動閱讀資訊？有人嘗試過批註，標註，段落評論，甚至文字彈幕。其目的是增加話題討論、內容飽和度。而實際上用戶的使用場景是稀疏的，就算一個人習慣進行邏輯思維，完成對話題的認知，並不斷延續這個理性到下一個話題是困難的，正所謂思而不學則怠。這時候除了準備充分的信息作為論據，還需要創造性思維登場來發散思考。

具體到新聞資訊我們怎麼做的？我們建立了一套「智能演算法」， 為了讓直覺和理性同時工作，我們希望理性能夠引導直覺，同時依靠直覺帶來快速判斷的能力。

在「智能演算法」的基礎上，我們強化、預測你們對內容的行為反饋，但我們又沒有笨到讓你們去訂閱，因為你們的選擇非常重要，我們只給予宏觀解釋和信息的收集總結，在適當的時機給予線索，讓你們獲取到真正的個性內容。

這種主動＋被動的閱讀模式才是未來，具體的做法是...

未完待續...