?當(dāng)前,個性化推薦成為互聯(lián)網(wǎng)的熱門詞匯,無論是社交網(wǎng)絡(luò)、購物網(wǎng)站,還是新聞客戶端,都會通過某種復(fù)雜的算法,基于用戶的操作習(xí)慣針對性地推薦“用戶喜歡”的內(nèi)容,以期達(dá)到最大限度取悅用戶的目的。
然而,這些個性化推薦背后的算法,很多時候并不奏效。譬如,當(dāng)理性的分析遭遇極端的測試時,就會發(fā)生意想不到的效果。這不,國外“無聊”人士近日就通過對Facebook的“點(diǎn)贊”行為進(jìn)行野蠻測試,“攻破”了這一功能,得到了意想不到的結(jié)果。
據(jù)TechWeb報道,美國《連線》雜志作家馬特?霍楠(Mat Honan)最近做了一個試驗(yàn),他在自己的Facebook上對所有出現(xiàn)的內(nèi)容都點(diǎn)贊,并持續(xù)點(diǎn)贊近48小時。結(jié)果戲劇性的事情發(fā)生了,馬特Facebook頁面的信息流不再是其好友的信息更新,取而代之的是狂轟爛炸的品牌推廣和廣告消息。同時,基于馬特最近點(diǎn)贊頗為頻繁的那些內(nèi)容(譬如一些像“加沙沖突、支持以色列”等政治言論),F(xiàn)acebook為他的頁面推薦了大量相關(guān)的極左或極右消息。更為糟糕的是,這些毫無預(yù)兆的信息流使馬特在其好友頁面上也頻頻出現(xiàn),嚴(yán)重干擾了其好友的信息流。
另一位來自Medium的作家埃朗?摩根(Elan Morgan)做了一個完全相反的實(shí)驗(yàn),她在自己的Facebook上一個“贊”都不點(diǎn)。當(dāng)她遇到一些喜歡的內(nèi)容時,埃朗只通過簡短的文字抒發(fā)自己的欣賞之情,例如“這是多么華麗濃密的頭發(fā)呀!”,或“還記得當(dāng)年我們背著外婆在屋頂塔樓偷偷吸煙么?”結(jié)果埃朗的Facebook頁面跟馬特的被極端信息狂轟濫炸完全相反,再也沒有出現(xiàn)一些廣告信息。
出現(xiàn)兩種截然不同的情況,可以看出點(diǎn)贊在Facebook推薦算法中權(quán)重極高,不過也正因?yàn)槿绱?,我們也看到了這種高權(quán)重極易被利用,或者說被攻破。特別是前一種情況,如果是黑客故意為之,那么對其關(guān)系網(wǎng)中的其他人將會帶來連鎖反應(yīng)的災(zāi)難。
其實(shí),這種不靠譜的推薦也經(jīng)常發(fā)生在我們身邊,至少我就遇到過不少,以下僅做簡單敘述。
之前我在TI做新媒體運(yùn)營時,由于要監(jiān)測競爭對手的行為,經(jīng)常要對一些品牌名、技術(shù)關(guān)鍵詞和產(chǎn)品型號做搜索,而且是重復(fù)、大量的搜索。然后我就發(fā)現(xiàn),無論是百度網(wǎng)盟還是谷歌AdSense,都會給我推薦大量的廣告,自家公司和對手的都有,有一種“滿城盡帶黃金甲”的感覺。由于我是在一定時期內(nèi)做大量重復(fù)搜索,也可理解為采取極端手段搞暈了百度和谷歌的分析系統(tǒng),最終給自己的上網(wǎng)環(huán)境帶來混亂。
后來在用今日頭條時,我也發(fā)現(xiàn)了類似的不爽之處。有一段時間研究P2P,短期內(nèi)搜索閱讀了不少相關(guān)的文章,結(jié)果我的推薦分類里就擺滿了P2P相關(guān)文章,質(zhì)量參差不齊,水文軟文居多。這種現(xiàn)象直到我很久不去點(diǎn)擊那類文章后才有所好轉(zhuǎn)。這個案例也可理解為我在短時間內(nèi)采取了野蠻行為,遺憾的是今日頭條也沒能逃脫被攻破,未能做出讓我驚喜的反應(yīng)。
如此看來,個性化推薦發(fā)展之路還任重道遠(yuǎn),一個好的推薦系統(tǒng)要不斷打磨和錘煉。從Facebook點(diǎn)贊功能被攻破可以看出,一個靠譜的個性化推薦除了要不斷完善算法,也要對現(xiàn)有的用戶行為做評估和規(guī)范,不能給予某些行為過高的權(quán)重,成為擾亂用戶體驗(yàn)的BUG。當(dāng)然,正常人不太可能去挑戰(zhàn)這些BUG,黑客就另當(dāng)別論了。
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