金辉控股预计去年净利润同比增长40%，成功过“三条红线”
06-17
上网的时候，你一定遇到过这样的测试题，根据输入习惯来测试性格。
例如，如果输入“ysbg”，则候选词是细致的或赤裸裸的。
前者证明你是一个认真的人，而后者则不然。
测试的原理非常简单。
手机输入法会记住你的输入偏好，因此候选词可以在一定程度上反映一个人的性格。
算法比你自己更了解你。
我劝你不要相信。
这只是新时代的“电子迷信”。
输入“裸体”并不一定是不体面的。
算法应该承担责任。
输入法的候选词预测功能本来是为了提高输入效率，但由于算法的介入而误入歧途。
算法预测不一定与您相关。
经历过功能手机时代的人可能都有一个共同的记忆：老师在黑板上挥舞着粉笔，你下课时把它揣在口袋里，发出轻微的颤抖。
嗡嗡嗡，一条短信就这样发出来了。
手机键盘盲打是玩家在高端手机上的专属技能，也是学校朋友圈的社交门槛之一。
这背后是输入预测函数。
手机输入法是电脑输入法的延伸。
全键盘的输入法效率很高，但需要输入完整的拼音，这对于体积较小且经常用一只手操作的手机来说不太适合。
▲ 黑莓全键盘手机曾以高效着称。
随着手机出货量的增加，输入困难的问题变得更加严重。
幸运的是，总会有人能从产品体验中找到赚钱的机会。
Tegic Communications开发了T9输入法，摩托罗拉推出了iTab输入法与其竞争。
这两种输入法的共同特点是都是针对手机键盘设计的，支持9个键，并且具有输入预测功能。
他们不仅可以根据已输入的文本调整候选词，还可以根据人们的输入习惯调整候选词的顺序。
例如，如果按7键（wxyz）和9键（qprs），候选词将显示为“我是”，并且候选词将首先显示名称。
根据输入习惯调整候选词顺序的意识，在功能手机时代就已经形成。
如今社交平台上的“输入法测试”，不过是又一次社交轮回。
我们仍在重复十年前发生的事情。
有趣的是，随着短信被各种互联网服务取代，让你打字更快的输入法在输入预测方面进化出了新的功能——算法预测和热词推荐，并摧毁了功能手机时代以来形成的功能。
认知、输入候选词与你的输入习惯没有必然关系。
例如，“yyds”的候选词最初应该是诸如“一块水”之类的词。
在网络文化的影响下，“永远滴神”在候选词中的排名越来越高。
这与你的输入习惯无关。
热词推荐所选择的热词往往来自各种网络流行文化。
今天是YYDS，明天是爵爵子，以后还会有更多。
iPhone默认输入法的输入预测功能甚至会参考Safari浏览器的浏览历史记录。
▲ iPhone 键盘。
图片来自：9to5Mac。
输入“ysbg”。
候选词中存在赤裸裸的内容。
这并不是说你不认真。
可能是陈奕迅的歌太受欢迎了，或者作为陈奕迅的粉丝，你也听过这首歌。
为了让你输入更快，输入预测越来越聪明，但人们固有的认知没有及时更新，导致很多人为算法背锅。
如果你不想有一天进入候选框后弹出奇怪的单词，最好直接关闭热词推荐等功能。
对信息流的误解 与输入法预测相比，信息流信息应用和短视频应用更像是“算法比你更了解你”的基本信徒。
每一个信息流应用都力求将海量的内容融为一体。
，通过算法推荐，精准推送到每个人的手机屏幕上。
然而，理想与现实总是有差距。
您可能也有过类似的经历。
在浏览新闻或者短视频的时候，信息流中突然出现了一条很难解释的八卦，而且恰好被朋友看到了。
不出意外，朋友的脸上很快就会出现“原来你是这样的”的表情，充满了调侃和笑声。
你再一次为算法承担责任，因为它不太了解你。
信息流算法推荐仅推测您的偏好。
它无法完全反馈您的偏好。
尤其是在初次使用的时候，在没有用户数据参考的情况下，算法会如何推荐内容？作为一名每天接触大量电子设备的编辑，我有切身的体会。
每次换不同型号的手机，第一次打开B站，我都会不可避免地推荐相关型号的内容，有时是评测，有时是产品介绍。
算法推荐的内容也与平台氛围、热门内容密切相关。
UC震撼媒体和头条党的认可很大程度上来自于平台上的一些热门内容。
即使以后有进步，印象一旦形成，也可能会再次改变。
需要付出数十倍的努力。
▲信息流信息应用中头条文章的算法推荐最终需要平台的内容供给。
即使是广受诟病的算法推荐信息茧房也有两面。
美国学者Keith Sunstein在其著作《信息乌托邦》中提出了信息茧的概念，即人们关注的信息领域会受到个人兴趣的引导。
丰富的内容不一定会扩大认知，但会不断形成人们的思维。
偏见，困在“茧”里。
▲ 基思·桑斯坦。
图片来自：Wiki 人们的兴趣是不断变化的。
主动训练算法实际上可以带来意想不到的结果。
编辑部有一位名叫梁的编辑，利用小红书作为“插画灵感”平台。
她刻意不点击吃喝玩乐内容，只点赞、关注、进一步浏览每天30分钟的插画内容。
很快，小红书的信息流首页就基本被各种插画填满了。
，易于学习和理解。
▲梁编辑的小红书主页 在梁编辑看来：单纯依靠算法推荐来喂饱自己收到的信息无疑是有风险的，很可能陷入盲从和偏见。
根据兴趣主动选择内容，是信息领域的拓展。
以及自我意识的新方式。
对算法推荐的沉迷，其实比信息茧化更严重。
如果算法黑匣子打不开，误会就不会结束。
该算法就像一个黑匣子。
我们只能远远地看到黑匣子的表面，无法透视里面的奥妙。
一知半解加上算法推荐的高效率，自然会导致不断的误解。
▲ 图片来自：TechTalk 微博被广泛视为娱乐和八卦的中心。
当人们尽享欢乐的时候，很多人却选择了逃避。
但事实上，微博也是社会新闻的聚集点。
微博上发布了大量的社会新闻。
发酵, 影响.说到小红书，大多数人的第一印象就是吃喝玩乐。
不过，就像上面梁编辑的亲身经历一样，通过持续主动的训练，小红书也可以成为插画创作的优质灵感平台。
2016年，字节跳动向公众揭开了算法黑匣子的神秘角落，并公布了推荐系统的《今日头条》原理。
▲ 图片来自：Global Network 算法根据数据的三个维度调整内容分布。
例如，内容特征是指系统对图文、视频、微标题等类型内容的特征分析；用户特征包括兴趣标签、职业、年龄、性别。
、飞机模型等；而环境特征包括位置环境、人们的行为（工作、旅行）等。
点赞、关注、阅读都会影响算法最终分发到每个人屏幕上的内容。
听起来很容易理解，但这只是定性的介绍，并不是定量的分析。
三大特征的影响比例始终在变化。
变化，一套算法无法满足所有内容的个性化分发。
内容推荐算法是内容平台的核心，也是其业务的命脉。
技术和原理的双重门槛可以阻止很多试图猜测算法并牟利的不法之徒。
一旦账户创建者完全了解平台的算法，他们就可以通过内容赚钱。
获得大量流量收入并不是平台希望看到的。
即使打开一个角落，内容平台的推荐算法对于大多数人来说仍然是一个黑匣子。
他们只能远远地看到表面，却无法深入了解。
未知造成的误会不会停止。
但至少，下次你可以责怪算法。
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