篩選資訊這事，我還是更相信人，而不是機器

以前獲得資訊靠聽廣播，後來通過報紙和電視，再後來網路發展，將報紙和電視都搬到網上，實現了電子化，一下子人們方便了。然後就開始了內容爆炸，用戶也開始自己創造內容和傳播資訊了，於是形成了傳統媒體、網路記者、用戶自己聯合創造內容的混雜局面。這一下讓許多資訊門戶和應用十分迷惘，不知道該提供什麼，各自紛紛尋找突破口。

這兩年『圈子』理論很流行，大概是每個人都生活在自己的幾個小圈子中，而自己的這幾個興趣圈不相交，獨立運行。人們的生活就是在不同的圈子之間頻繁切換。聽上去很有道理，也被大多數人聽進去了。QQ群，陌陌群，微信群，還有剛興起的小密圈等都成功應用了圈子理論。

於是我們看到了，在這些成功產品的感召下，這些資訊和門戶各出奇招，產品形態一變再變，雖然折騰的五花八門，但總體方向還是由之前的編輯推薦往興趣推薦上轉變，靠更智能的機器和數據演算法來猜你在哪幾個圈子中，對哪些方面感興趣，從而來做精準推薦。以期望能猜對你的小心思，讓你戀戀不捨，多打開一會，不都說碎片時間是價值不可估量么。

本來這是社交網路發展的一個必然結果，也符合自由主義的訴求特徵——憑什麼我看什麼要由你來決定，我要由我自己決定。但是，很快人們發現，事情貌似不是這樣子的。

• 猜中了我的興趣，但大量同質化、低質量、謠言化的內容資訊紛紛撲面而來，看來看去都是這些內容，而且還得花大量時間去辨識，造成了看個資訊

  都在忙打假舉報的局面。

• 猜中了我的興趣，我也喜歡看，但儘是搞笑、段子、有趣和獵奇的內容，這些人人愛看，但看完了又覺得浪費時間，常常產生自責的心理，因為心理有部分提升自己的訴求未得到滿足。

• 猜錯了我的興趣，不是因為我看了篇房產對經濟的影響，就一定對房產感興趣，然後就活該天天看房價要漲，要跌，互相喊的不亦樂乎。完全不感興趣的東西，反覆出現。

當然你可以說這是演算法不完善導致的，很快機器就可以解決，你看的東西越多，越可以猜中你的興趣點，越能準確推薦。這一定程度上可以解決興趣問題，但卻解決不了內容的質量問題，從大姑大姨大媽大舅母轉發的朋友圈謠言可以窺探一二，這些文章要長度有長度，要數據有數據，要論據有論據，要閱讀量、轉發量、點贊數也都不落後，但它們許多就是謠言，就是無用的雞湯。

這些稍有見識的人都能看出來的不靠譜文章，機器在很長一段時間內還無法鑒別，於是打著科技的幌子，這些網站和應用提前把我們的閱讀交給機器，只能讓人們越來越得不到想要的，只能越來越遠離。

基於興趣的圈子推薦還會產生另一個問題，就是讓人只能接觸到自己感興趣的範圍，將視野局限在一定的範圍內，超出這個範圍，即使再是好東西，你也無法接觸到了。認知的外延在一定程度上被鎖死，人將越來越固化，自己用手在周圍壘起一道牆。

人終究還是需要多元化的信息，來認識這個真實的世界。

我想也正是因為如此，『即刻』才會被這麼多人安利吧，因為它的內容一方面是非UGC由人去精挑細選，另一方面不靠推送，而是靠用戶自行訂閱。簡直就是內容資訊應用中的一股清流。這樣最起碼的好處是你看到的內容質量得到了一定的保證，再進階點的好處是準確訂閱到你喜歡的內容，而不會看到完全不喜歡的推送。

題圖：Gerd Altmann

如若不信：

網易做為最早的三大門戶之一，喊著『做有態度的媒體』這個口號，切入到移動互聯網領域，一度大紅大紫，成為裝機必備。然後試圖變革，徹底改為機器推薦，數據一路下滑，是個可深入研究的推薦典型例子。

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