在互聯(lián)網(wǎng)世界，各種推薦算法是大廠的殺手锏，通過軟件瀏覽記錄，通過研究使用界面的點擊熱點分布，推薦各種與你相關(guān)的信息，構(gòu)成一個個所謂的“信息繭房”。

這些推薦算法控制著大家的眼球，讓大家更專注于自己的圈子，每個人接收的信息都是不一樣的，不同的用戶也被打上了不同的標(biāo)簽，廣告主也可以在后臺隨意選擇自己想要投放的人群，人群的年齡、收入范圍、所在的地區(qū)與使用的設(shè)備、甚至是性別與用戶的性格畫像等等，以精準(zhǔn)試探。

正是由于這些算法太過精準(zhǔn)，里面也包含著一些個人隱私，所以大多互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品主動或者被迫保留了最后的底線，提供了“個性化推薦”關(guān)閉的選項。

其實在各種軟件的官方技術(shù)號，也會分解自己產(chǎn)品所使用的算法原理以及效果等等，但是具體的算法一般是保密的，但是在4月1號的愚人節(jié)，馬斯克讓Twitter開源了自己的推薦算法。

項目一出來，很快就引起大家的關(guān)注，現(xiàn)在項目也朝著40K的Star去了，大家都想來看看這個小藍(lán)鳥肚子里賣的是什么藥。

等等，小藍(lán)鳥，也許不叫小藍(lán)鳥了，應(yīng)該改名小黃狗，因為馬斯克還順手把Twitter的Logo改了一下（真改）。

這個更改應(yīng)該是暫時的，現(xiàn)在的Twitter確實就像玩寵一樣，馬斯克想怎么玩就怎么玩，狗狗幣的熱度又提升一波，他是愛狗的。

不止換臉，還要玩心，說回算法的問題，除了程序員學(xué)習(xí)之外，還有不少人是想通過Twitter的開源算法，反向研究出算法的漏洞或者推薦傾向，來打造自己的爆款內(nèi)容，反向成為算法內(nèi)容大V。

而Twitter的這些舉動，官方的說法是是想推出一個主打“透明”的2.0版本，如果有改進(jìn)算法的建議，那么反饋給官方還能獲得一些“賞金”，這樣一來，也就是說Twitter在暴露自己算法的同時，也將維護(hù)的責(zé)任分?jǐn)偭顺鋈ィ蠹覈娡铺氐乃惴ú煌该鱽y推薦甚至操縱信息什么的，那么以后在輿論場中，由于Twitter的算法開源，以后這樣的聲音會小一些。

在具體細(xì)節(jié)上，從選擇推文是否進(jìn)入推薦流就有介紹，總共進(jìn)入推薦流的信息會有1500條，其中一半來自關(guān)注的賬號，而關(guān)注的這些賬號信息里，會結(jié)合一篇研究交互的論文里指導(dǎo)的指標(biāo)(值得一提的是：論文出自新浪微博(tql)發(fā)表在DLP-KDD 2021上的：MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask)，挑選出那些有交互意圖的內(nèi)容。在關(guān)注外的內(nèi)容，則會選出你關(guān)注的人所關(guān)注的內(nèi)容，以及和你閱讀習(xí)慣類似賬號看過的內(nèi)容。

另外賬號會被劃分出一個個圈子，當(dāng)你看到圈子里的內(nèi)容，屬于同圈子的其他賬號就很容易被推薦。

之后就是進(jìn)入到有用戶參與設(shè)置的篩選階段，去除那些屏蔽的推文、不適合上班瀏覽的信息、剔除過多的同一作者、降低有負(fù)面評價的推文推薦、然后再加上廣告等等。

這些流程會以 1.5 秒左右的速度每天運(yùn)行約 50 億次，這基本上就是大致流程了，其他的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品也會公布到這個程度，不同的是Twitter公布了細(xì)節(jié)代碼，所以從里面能看到非常具體的內(nèi)容，比如說有人發(fā)現(xiàn)算法會標(biāo)記用戶所屬的陣營，以及是否為馬斯克發(fā)的推文——這個就見怪不怪了，之前馬斯克收購Twitter的時候，就要求加強(qiáng)自己賬號的權(quán)重。

而結(jié)果也如他所愿，馬斯克的賬號成為了Twitter平臺有史以來粉絲最多的賬號，超過了1.33億。

而隨著他在自家平臺的人氣上升，Twitter本身的口碑卻在下降，像是推出的藍(lán)V認(rèn)證，越來越多的客戶不樂意，連廣告主也不想在上面繼續(xù)投放廣告，收購之后，之前經(jīng)常打廣告的大客戶也開始跑路，對于那些沒有藍(lán)V的賬號，馬斯克也會親自下場調(diào)侃一下。

另外，在用戶操作對推文影響的權(quán)重上面，也有人挖掘了一下，其主要文件路徑是在開源項目的：

• blob/main/cr-mixer/server/src/main/scala/com/twitter/cr_mixer/similarity_engine/EarlybirdTensorflowBasedSimilarityEngine.scala#L142
  

上面圖中的數(shù)據(jù)可能有些抽象，一位叫云游格的博主給出了具體代表的意思：

其中像是一些細(xì)節(jié)，轉(zhuǎn)發(fā)點贊占比重是最高的，閱讀推文后關(guān)注也會帶來權(quán)重，轉(zhuǎn)發(fā)自己內(nèi)容，也會帶來更多被機(jī)器推薦的可能，另外還有一些限制的內(nèi)容，像是小語種和添加多個標(biāo)簽以及使用twitter時的UI界面，都會影響推文的權(quán)重。

除了互動的操作，在限制的內(nèi)容上面，公開算法里面也提及了具體的限制內(nèi)容。

在提升賬號的權(quán)重方面，也有許多人在挖掘小技巧了，比如說，粉絲少的話盡量不要關(guān)注太多人，不然會以為你是來幫別人刷關(guān)注的機(jī)器人、減少錯別字、加圖和視頻、新賬號減少發(fā)鏈接的推文、以及情緒盡量正面(這條規(guī)則，賬號越大，內(nèi)容正負(fù)面對權(quán)重的影響越小)等等。

另外twitter會將用戶的賬號屬性局限在某一個范圍里面的，說好聽點就是讓你的賬號更加專業(yè)化，說不好聽一點，就是什么都發(fā)只會讓賬號的機(jī)器評價下降，你只要經(jīng)常發(fā)一類東西就可以了，一個賬號多樣化的內(nèi)容是不受歡迎的，也是說內(nèi)容需要保持垂直。

這些推薦算法一公布，那些想要操縱推文熱度或者改善推文質(zhì)量的人都有了更明確的目標(biāo)，賬號已經(jīng)做得好的人，將會有更多的賬號競爭壓力，而那些想要打擊對手的人，目標(biāo)則更加明確。

一個平臺的推薦算法風(fēng)格，很大程度決定了用戶的內(nèi)容創(chuàng)作方向。平臺喜歡推薦什么，人們就更傾向于創(chuàng)作什么樣的內(nèi)容，說平臺是公平的話，也只需要將反對的話題權(quán)重降低就行了，但完全讓算法自由推薦，那也是不可能的，那樣只會加劇偏激的內(nèi)容增加。

像是國內(nèi)做短視頻的抖音和中長視頻的B站，最近也因為互相侵蝕對方的領(lǐng)地引起了大家的討論，其中由于嗶哩嗶哩的推薦算法的問題，對視頻長短的推薦算法調(diào)整(還有收益)，就引起了一些大家關(guān)于UP主停更的猜想，而B站也在考慮將算法更改為用戶消耗時長的模式。

這些都說明互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的推薦算法，影響著用戶接收到怎樣的信息，以及悄無聲息的帶火和壓制某些事情，但是個性化推薦這個功能除了廣告，又不得不開，大家可以嘗試關(guān)閉試一下，接收的都是莫名其妙，與自己興趣毫不相干的東西，比如說編程相關(guān)的推薦變成衣食住行，游戲相關(guān)的變成花花草草，會讓習(xí)慣了推薦流的人覺得完全沒有瀏覽的欲望。

只能說對于接收到信息，大家需要有自己的分辨能力，分清楚哪些是自己需要的，哪些是平臺強(qiáng)加給你的，就連公眾號的推薦算法也在改變，為了搶占你的時間，軟件廠商都在努力，所以大家為自己又刷了一天手機(jī)而黯然神傷的時候，那就是推薦算法的威力。

意識到自己被無邊的信息充斥包圍著，挑選出優(yōu)質(zhì)的加入到自己的“操作系統(tǒng)”里，才是現(xiàn)在信息時代的理性人，就像是ChatGPT都需要投喂全面而高質(zhì)量的標(biāo)注內(nèi)容，需要有人給它分辨好壞，這個環(huán)節(jié)很關(guān)鍵，而作為獨立的個體，我們只能自己去分辨信息質(zhì)量，如果讓自己充斥著推薦算法想給你看的東西，那只能讓你有一種虛假的充實。

不沉浸在信息流里，有自己的主觀思考并不斷迭代完善自己知識體系與認(rèn)知，是避免信息便利帶來的副作用的一種辦法，去解讀信息，而不是被信息裹挾著磨滅自己的獨特性，成為推薦算法眼里的營養(yǎng)或雜質(zhì)。

參考資料：

Hackerone-twitter

twitter博客——twitter的推薦算法

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