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突发事件来临,推荐系统如何应对?

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突发事件来临,推荐系统如何应对?

Original 张相於 Beyond Search 2020-02-05 11:05

近期,新冠疫情蔓延全国,一时间,关于科普、感染人数、治疗方法、物资捐赠、某会黑幕、gov officer无能等等各方面的信息不断涌现,占据了每个人的头条,一夜之间,我们迎来了一个特定领域的信息爆炸。按理来说,这是推荐系统发挥作用的好时机,但出于各种原因,当前的推荐系统范例对于突发事件场景下的信息过滤和分发,却并不能起到很好的效果,在这里我们就来聊一聊突发事件场景下的推荐系统应该是什么样子的。

要谈论什么是好的推荐系统,最重要的是一个生产关系层面的问题:这个推荐系统为谁的利益负责?我们平时谈论的推荐系统,服务的是平台和用户两方,目的是让平台和用户双方的利益都达到最大化——当然你也可以说最终的目的都还是平台利益最大化。这里平台的利益通常又会通过GMV、停留时长等指标来衡量,用户的利益也是类似。那么面对新冠疫情这样的突发事件,对相关信息进行过滤分发的推荐系统应该是为谁服务呢?应该满足谁的利益?具体什么利益?如果套用“平台收益-用户收益”这两个关键因素的模式,那么这个场景下平台的收益应该如何衡量?用户的收益又该如何衡量?这都是需要想明白的问题。

平台和用户的利益问题本质上是价值观问题。如果说微信朋友圈也算一个社会化算法的推荐系统的话,可以看到这个社会化人肉算法选出来的文章大多是一些吸引眼球的,带点惊悚的,用词略带夸张的,来源可信度存疑的文章,尤其是在疫情传播的初期,因为这满足了人猎奇的本性,虽然这其中有不少文章后面都被辟谣了,但是有一种比较好的参与感,让人有一种“共商国是”的感觉。以这类文章为优选的推荐系统,可以姑且将其价值观称为“大众选择价值观”,这种价值观和现在主流推荐系统在日常场景下的价值观是大体一致的。而另外一种做法,是优先展现那些来源可靠,数字准确,用词收敛克制的文章,这些文章传播的是相对靠谱的,得到官方确认的信息,可以看到现在部分资讯app使用的就是这样的方式,这种做法的价值观可称之为“权威可信价值观”。

价值观是不分绝对好坏的,但在不同时期的不同场景下,不同的价值观确实会导致不同的结果。这里就连接到了用户价值的问题:用户在疫情场景下的最高价值是什么?是多了解一些黑幕吗?是多一些谈资吗?显然都不是,最重要的一定是健康,而每个人的健康,需要通过疫情彻底消失来得到保障。所以,在这个背景下,什么样价值观下的信息传递能更大可能地促使疫情尽快消除,就是当前更适合的价值观。至于了解所谓真相、吐槽贪腐,都已经是第二优先级的事情了。

这个问题还可以从另外一个角度来看。我们所熟悉的各种推荐算法的基本假设是信息的多样性和用户需求的长尾性,也就是说东西是多种多样的,用户需求也是多种多样的,为了解决这种复杂场景下的高效匹配,才出现了各种推荐算法。但是在突发事件场景下,人们的关注点被事件本身迅速统一了起来,关心同一件事,拥有了同样的诉求,所以在这种场景下,原来那一套“长尾价值观”,以及为了长尾需求设计的方法自然也就不那么合适了。在需求高度一致的情况下,基于权威信息的过滤方法可能反而是更适合的一种做法。

这里面还有一个有意思的点,就是用户选择不等于用户价值。在日常使用的推荐系统中,用户选择基本等价于用户价值——起码每个平台自己都是这样认为的,我们使用的各种算法也都是基于这样一个假设来做的。但在疫情这样的突发事件下,用户选择却并不等于用户价值,甚至有时会相差比较远。典型的例子就是谣言资讯,由于谣言资讯比较抓人眼球的特点,点击和传播谣言资讯是很多用户的选择,但这时用户选择却并不等于用户价值。这时对用户有价值的是真实的、可信的、甚至带一些稳定作用的信息,对于整体大目标是更加有利的。

所以,现阶段来说,对于推荐系统来说更好的做法可能反而是老老实实发布官方权威信息,最大程度制造适合对抗疫情的环境。大是大非的问题上,相信gov可能大多数人的最优选择,也是唯一选择。

纵观推荐系统的发展史,可以说是始于效率,陷于好奇,最终还是要忠于初心,在非常时期更是要守住诱惑和底线,把用户甚至社会的核心价值放在首位,才是一个有用的,脱离了低级趣味的推荐系统。


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