娛樂致死

/ 峰哥何峰@簡單心理 /n

Neil Postman 曾經有本很出名的書：娛樂致死 (amusing ourselves to death). n

首先介紹一下背景：此書出版於 1985 年，當時還沒有互聯網。如日中天的媒介是一種叫做電視的東西。n

Postman 在書中說道：不同的媒介（紙媒、電視等），能夠承載的信息、知識、討論也是不同的。比如對電視來說，更重要的是娛樂。信息本身，以及討論的深度，都成為次要。n

不知 Postman 在今天，這個互聯網時代，如果重寫這本書的話，會有什麼新的觀點。不知道他是否會覺得互聯網比起電視的時代，是否更進步了？n

互聯網至少帶來兩個很大的改變：n

－ 內容製作的門檻低了很多。有個手機就能拍視頻，更不用說拍照、錄音，或者寫文字了；n

－ 內容發布的門檻可以說機會沒有了。n

我想這對內容的分布帶來的影響會如上圖。互聯網之前，內容總量不多，質量還可。互聯網之後，內容總量大增，平均質量大減。但是右邊的長尾高質量的內容其實還是增多了的。n

所以問題是怎麼找到這些內容。找到自己感興趣，或者需要的內容，越來越成為一門重要的技能。也有各種互聯網公司孕育而生，幫助人們找到這些內容。大家的做法不外乎兩類：用演算法推薦，或者人工 curate. n

Yahoo!，就是人工篩選的早年典範。當年人們上網不知道去哪裡，看什麼的時候，雅虎提供了一個巨大的，手工篩選的，分門別類的網站清單。n

之後，網站數量成爆發性增長，人力能夠篩選的已經跟不上網站增長的速度，於是技術手段成為主流。各種搜索引擎出現。最成功的當然是 Google。n

到了現在，似乎又是人工 curate 的內容開始更加流行。n

Google 之類的搜索引擎當然仍然不錯。但是我日常的閱讀內容，並不來自 Google 推薦，而是一些 RSS feeds（類似微信公共號）。n

發現新的閱讀內容，則是通過 Hacker News，Longreads/Longform 之類的渠道。這些其實都是人工編選的內容：HN 的編選者是 Hackers News 上的一批活躍用戶；Longreads/Longform 則是各有編輯團隊。n

至於微信朋友圈、知乎上關注，也都是通過他人，而不是演算法，來作為內容的篩選機制。n

或許最終的解決方法是人工智慧？足夠強大的 AI 來理解我們每個人的閱讀品位，然後來推薦我們會感興趣的內容？n

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