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作者也是從事it行業(yè)的，因此對(duì)于推薦算法有著獨(dú)到見解。所以我就不自己多做贅述，只摘錄下重要的內(nèi)容，與君分享。

說(shuō)實(shí)話，「信息繭房」這個(gè)詞雖然誕生的早，但這幾年間出現(xiàn)的頻率是越來(lái)越高。

就算你沒吃過(guò)「信息繭房」的豬肉，總是見過(guò)它導(dǎo)致的后果：

互聯(lián)網(wǎng)上的各個(gè)角落里，二元對(duì)立越來(lái)越多、情緒戾氣越來(lái)越重，反而曾經(jīng)的「正?！棺兊碾y得一見。

過(guò)去的上網(wǎng)沖浪，不是沒有對(duì)線，我就在網(wǎng)上和別人因?yàn)橛^點(diǎn)不同而對(duì)線過(guò)，大家有理有據(jù)的對(duì)線，目的更多的為了說(shuō)服對(duì)方。

可現(xiàn)在不一樣的地方在于，大家的對(duì)線成了小團(tuán)體的扣帽、站邊、對(duì)噴。

而圍繞的事情也不保熟，我們的想法觀點(diǎn)往往會(huì)因?yàn)槭录姆崔D(zhuǎn)、洗地、小作文征討變得愈發(fā)善變。

這都怎么了，互聯(lián)網(wǎng)何時(shí)變成了負(fù)面情緒的根據(jù)地？

如果真要深入討論這個(gè)問(wèn)題，把責(zé)任拋給信息過(guò)載的互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀固然沒錯(cuò)，但底層的幫兇一定是縱容作惡的推薦算法。

我給大家盤一盤這個(gè)邏輯。

現(xiàn)在很多平臺(tái)的推薦算法機(jī)制用的是信息流漏斗算法，內(nèi)容創(chuàng)作者上傳內(nèi)容后，會(huì)先投放到一個(gè)小小的流量池（幾百用戶或者更多）里看看效果。

然后再根據(jù)我們平常的打開、點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、完播、停留時(shí)長(zhǎng)來(lái)提高這份內(nèi)容的權(quán)重，進(jìn)而投放到更大的流量池。

而被貼上標(biāo)簽的用戶，會(huì)在池子里面對(duì)各種各樣相近的內(nèi)容和觀點(diǎn)，看似獲取的信息更垂直了，但不經(jīng)意間就搭起了「繭房」的框架。

至于權(quán)重如何具體評(píng)判各個(gè)平臺(tái)有不同的標(biāo)準(zhǔn)，但算法的目的很明確啊，就是為了讓創(chuàng)作者和用戶上頭。

如何讓人上頭？

充滿誘惑的多巴胺、起伏的情緒變化、不同群體的對(duì)立都是財(cái)富密碼，內(nèi)容創(chuàng)作者為了流量竭盡全力的向著財(cái)富密碼努力。

要不然當(dāng)年不會(huì)有咪蒙的爆款文章大行其道，微博不會(huì)有那么多打著名號(hào)賣狗肉的大 V。

反觀用戶，哪怕你是個(gè)游客，只是準(zhǔn)備來(lái)逛逛沒準(zhǔn)備下場(chǎng)，可在越來(lái)越封閉的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，被「推薦」的是不斷重復(fù)的聲音，更不要說(shuō)這個(gè)重復(fù)的過(guò)程中，還存在這主觀判斷、情緒附加、夸大扭曲。

一旦我們被動(dòng)接收了這些消息，那就極有可能掉入「信息繭房」的懷抱。

繭房是什么地方，那是順著你心意搭建起來(lái)的避風(fēng)港，為了所謂的用戶黏度，算法會(huì)把繭房做到愈發(fā)逼仄，容不下別的聲音。

可互聯(lián)網(wǎng)在一定程度上又是通透的，意見相左的人總會(huì)碰面。

不同「繭房」出來(lái)的人圍繞這一個(gè)事件討論，不理解的情緒被瞬間放大，更不要說(shuō)還有煽風(fēng)點(diǎn)火的人作梗，平臺(tái)的縱容，一場(chǎng)全網(wǎng)大對(duì)線就這么發(fā)生了。

可真實(shí)世界哪里是只容得下一種聲音，長(zhǎng)久以往下，大家越來(lái)越暴躁，越來(lái)越累，糞坑可能不負(fù)盛名。