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免費的才是最貴的,揭開算法背后的商業秘密

2022-04-06
來源:新浪新聞

只有兩個行業,會把他們的客戶叫做“使用者”,就是毒品行業和互聯網公司。

這就是耶魯大學教授,愛德華·塔夫特,對互聯網公司真誠的評價。

我國28.5小時的周人均上網時長,相當于每周要在手機里來一次通宵加班。

但是哪怕這樣,我們也只在世界上,排17位。

顯然外國人在刷手機這件事上,要比我們更卷。

既然這么多人沉迷網絡,想必也會有很多人把責任歸咎于推薦算法

但事情只有這么簡單嗎?推薦算法又真的能控制我們嗎?而且,明明是白嫖視頻,互聯網公司又是怎么賺錢的呢?

算法如何“控制”我們?

把時間撥回90年代,那時候的網絡就像青澀的校園,非常單純。門戶網站方興未艾,豐富了人們的信息獲取渠道,這就是在2004年左右開始出現的web1.0和web2.0。

社交媒體和博客興起,互聯網變得更加多元,信息的上傳和下載也成了家常便飯。

至于web3.0,則是去中心化的互聯網模式。不過,現在還沒有實現,更多的是停留在概念上。但可以肯定的是,未來的互聯網生活,將有巨大想象空間。

所以不難發現,從web1.0到web3.0,變化最大的就是信息量,變得越來越多。

信息量變多雖然是好事,可一旦過多,信息過載(Information Overload)的問題也會隨之出現。

用戶被信息海洋吞沒,想找到有用的信息真就成了大海撈針。為了解決這一問題,推薦算法應運而生。

不過,回望整個過程,把推薦算法推向高潮的,還要屬網飛在2006舉辦的算法比賽。

網飛當時,拿出了一百萬美元獎金,來獎勵第一個能夠將影片的推薦效果提升10%的團隊。

重賞之下必有勇夫,歷經三年,一百八十多個團隊的較量,最終一支由各路專家組成的七人團隊獲得大獎。而這一事件,也讓推薦算法,開啟了新的篇章。

時至今日,推薦算法的核心技術基本分為3類。

簡單來講,基于協同過濾的推薦方法,就是利用“人以群分,物以類聚”的原理,把相似用戶的喜好,也推薦給你。

而基于內容的推薦方法:則是以用戶自身特點為主要依據進行的推薦。這種方法,就需要采集大量信息(職業、年齡、性別、偏好、地域、收入 、 評論、收藏、 點贊、觀看、瀏覽、點擊、加購物車、購買等 ),才能構建專屬的推薦算法模型。

至于混合推薦方法:則是權衡各推薦方法的利弊,通過一系列復雜操作(加權、切換、混雜、特征組合)揚長避短,進而提升整體推薦性能。

推薦算法確實一定程度上提高了市場效率,用戶和企業都應該很高興。

在2021年,tiktok的推薦算法還被《麻省理工科技評論》,評為“全球十大突破性技術”。

其母公司,字節跳動,更是在去年做到了年營收580億美元,3700億人民幣。

每天掙10個億,真是種奇妙的體驗。

既然前有大廠帶頭,后面就會有小弟跟著吃肉,目前我國算法相關的公司大約有76000多個。這其中,有一半都是2021年至今成立的,都是看準了這塊蛋糕。

算法這個賽道,可以說是越來越熱,可作為用戶,卻好像并沒有變得更開心,因為互聯網的體驗感正在以肉眼可見的速度下降,算法帶了更多的問題。

算法帶來的負面影響

1、注意力經濟

要搞清楚為什么,就不得不提注意力經濟——一個信息時代孕育出來的畸形產物。

它是1997年,由美國科學家邁克爾·戈德海伯(Michael H.Goldhaber)正式提出的。

在經濟學里,稀缺的資源才會更有價值,而在信息過剩乃至泛濫的今天,信息早已不再是稀缺資源,反而正在獲取信息的人,成了稀缺資源,我們的注意力,就成了信息時代最值錢的東西。

所以在這樣的市場作用下,除了自媒體博主們為博眼球開始逐漸離譜。互聯網企業則為了讓我們更沉迷手機,逐漸瘋狂。

為了賺錢,臉書在違規的巔峰時期,平均12天就能爆出一個丑聞,看起來非常可“刑”。

2、人腦本身的問題

但哪怕是這樣的公司,卻依然身體倍棒,拼命數錢。其實也并不是因為他們有多厲害,而是我們有著先天的弱點。

人類經過200萬年演化,大腦的體積足足增加了三倍。

但再看看計算機,從19世紀60年代至今,處理能力,可是增長了幾萬億倍。

現在的互聯網公司手握強大算法,對付人腦這套古董硬件,簡直不要太輕松。

我們所有的弱點,都被屏幕另一頭研究人員扒地一清二楚。所以對付我們,互聯網公司就用上了最簡單也最無賴的打法——“上癮”。

相信很多人都聽過一個叫做“腦刺激獎勵”的實驗。

給小白鼠腦內植入電極,通過操作按鈕的方式,刺激大腦調節多巴胺分泌,就能夠讓小鼠變得更快樂,當小鼠自己擁有控制權后,它在12小時內瘋狂按壓了7500多次,平均每分鐘12次,最后忙的飯都不干了。

后來,還把實驗用在了人類身上,得到的結論也基本相同,互聯網公司為了讓我們成功上癮,用了大量精力對用戶進行AB測試。

A/B測試是為Web或App界面或流程制作兩個(A/B)或多個(A/B/n)版本,在同一時間維度,分別讓組成成分相同(相似)的訪客群組(目標人群)隨機的訪問這些版本,收集各群組的用戶體驗數據和業務數據,最后分析、評估出最好版本,正式采用。

簡單說就是通過控制變量來測試某個單獨的變化,對目標效果的影響,而推薦算法,就是通過不斷地測試,輸出你喜歡的內容,讓多巴胺分泌更多。

類似的成癮性設計還有很多,比如利用我們的好奇心,把視頻呈現形式設計成沒有底線的瀑布流。把屏幕底層的圖片設計成一半,讓你一直好奇接下來的內容。還有利用了人們需要社會認同的生存本能,設計的點贊和評論。

仔細看不難發現,現在很多關于內容消費的app,都是無數個成癮要素的最優合集,所以作為普通用戶,想要不被軟件吸引,變得越來越難。

3、廣告邏輯

得到了我們的注意力,下一步就是拿它們賺錢。

你以為你只要堅持原則,一直白嫖,就不會有任何人能掏走你兜里的錢。

但你不知道的是,心理學家對廣告都有一個明確的觀點,就是只要讓用戶接觸到廣告,就足以使消費者對品牌產生積極的態度。

何況通過算法推薦的廣告都是你感興趣的產品,即使你是鐵板一塊,面對數量級龐大的同類人群標簽,也總會有人下單付費,這跟電信詐騙的邏輯是一樣的。所以,沒有產品是不好賣的,如果有,那只能說明廣告推得還不夠。

各個平臺頂風作案收集我們的數據和標簽,其目的也正在于此。

字節的廣告營收占總收入75%以上,僅阿里一家公司,就豪氣的投了180億廣告費。

而在國際市場上,谷歌2021年第四季度廣告收入612億美元,facebook也有326億進賬,一個季度就頂上字節一年。

算法加廣告的組合,成了互聯網公司的印鈔機,整個流程中,平臺賺了,商家也賺了,虧錢的只有我們用戶,總要買一些原本并不需要的產品。

你以為自己每次都能全身而退,殊不知,就連你不愛花錢的行為,都可以被變成了標簽。沒準理財產品,就是你的歸宿。

所以在這樣的商業模式推動下,算法引發的問題,也正在往荒誕的方向發展,就比如nba球星歐文、歐神仙,曾公開宣稱地球是平的;反口罩的人說口罩里有天線,還有像披薩門之類的搞笑組織。

因為他想看什么,就越會看到什么,然后越信越刷,越刷越信,最終變成了離譜觀點的堅決擁護者。

隨著這種極端信息的累積,還有可能催生出更嚴重的后果。

2017年,因為放任種族仇恨的言論在網上瘋傳,間接導致了緬甸七十萬羅興亞族穆斯林人遭到迫害,死傷過萬。臉書遭到難民集體訴訟要求賠償1500億英鎊。就連川建國同志上臺,據說也有臉書的功勞。

時至今日,算法能做到的事,正在逐漸超乎想象,所以算法和人類究竟誰才是主角呢?

目前來看,這個問題雖然沒有準確答案,但可以確信的是,當我們產生疑問的時候,算法就已經悄無聲息成為主角了。

就像黑客帝國里的矩陣,當我們有一天都分不清自己身處的世界,是真還是是假的時候,我們又怎么可能醒來呢?

未來當無人駕駛、人工智能這些強算法催生的行業興起之時,算法當家做主也將變得合理。

但最嘲諷的莫過于,連估算我們人類被取代的時間,都是計算機算出來的,想想這些,還真的有些無奈。

改變和技術的相處方式

1、辯證看待資本

所以以算法為代表的科技發展,對我們來說究竟意味著什么呢?

一味的指責資本貪得無厭,我們的生活好像也并不能變得更好,其實無論是科技的創新,還是算法的演變,從本質上來說,都是為了滿足人類需求而誕生的產物。

資本在這其中,頂多算是推波助瀾,雖然有的時候,也會拿起科技這個趁手的鐮刀來割韭菜,但也是因為資本的介入,才能集中金錢辦大事,要不然科技的發展,也做不到今天這么迅猛。

2、法規

好在目前對于算法濫用的問題,正逐漸成為國際社會共同關注的焦點。

歐盟在18年就推出了《通用數據保護條例》,確定了居民對信息的知情權和處置權。

美國也下了大功夫,比如2020年生效的《加州消費者隱私法案》。

這些條款都對互聯網企業的違規行為設置了巨額的罰款標準,違規一次可能比吃老壇酸菜牛肉面還難受,我國在這個領域干的也不錯,甚至還小優。

從17年開始,陸續出臺了3部法規,奠定了網絡安全的基石。

今年3月,更是把矛頭直指算法,提出了相當明確的管理規定。

效果怎么樣先不談,反正,當人們再看手機app的時候,已經可以找到推薦算法的開關和自己的標簽。

算法這個大怪獸,好像也正在褪去可怕的外表。

3、跟科技共存

當科技發展到今天,技術本身其實并沒有錯,不過是越來越迎合我們的人性。

在未來,科技發展將會越來越快,周圍的誘惑也將越來越多,如果我們依然把自己當成小白鼠,只是被動等待這種低級的快樂,我們的大腦也將會越來越懶惰,失去主動學習和深度思考的能力。

到了那時候,再想走出技術編織的蛛網,將變得更加困難。

所以,讀完這篇文章之后,不如就試著放下手機,開始主動閱讀這些書,鍛煉一下懶惰的大腦,你獲得的思考和收獲絕對會更多。




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