编辑导语:海量的内容在满足我们需求的同时，也增加了我们找到所需内容的难度。在这种情况下，个性化推荐应运而生。个性化推荐的原则应该是具体的，构造一些合理的算法或规则，把正确的数据推荐给正确的用户。本文就此推出了一系列故事，感兴趣的朋友来看看吧。

通常很多朋友在没有明确听歌目标的情况下打开在线音乐应用时，往往会点开“每日推荐”，讨论“每日推荐”是否契合成为很多用户津津乐道的事情。

前几天有消息称Apple Music也在围绕“推荐”做一些调整。

据悉，苹果正在开发一项名为“Siri Picks”的功能，并将其整合到“For You”中。

与此同时，苹果公司有未经证实的传言称，Siri将根据用户的喜好生成播放列表，其中将包括已经听过但已经停止播放的歌曲，以刷新原有的记忆。

而它的推荐机制也会考虑更多的因素，比如你听了多少次某类歌曲，或者你为哪些歌曲提高了音量。

此外，知情人士透露，该功能可能会调用芯片的神经引擎和机器学习功能。

事实上，自2015年苹果推出Apple Music以来，“为你推荐”板块已经迭代多次。

早在iOS 10更新后，该版块就将原本混乱的布局改成了更清晰、更有逻辑的内容展示结构。之后在2019年的一次重大更新中，带来了更多新的版面和歌曲推荐，并根据个人喜好增加了主题曲，更新频率由每日更新变为全天更新。

2020年，Apple Music增加了“立即收听”页面，取代了之前的“推荐给你”。

在原有的基础上增加了更多的特色播放列表等场景，但各个推荐歌单的更新时间并不一致，比如《起床啦！每周一更新。“，猜你喜欢的，每周二刷新，休闲音乐，每周日刷新等等。

与此同时，Apple Music也在不断加强与Siri的协作。

此前，负责Apple Music和Beats业务的苹果副总裁奥利弗·舒瑟(Oliver Schusser)曾指出，“Apple Music和Siri可谓是完美的一对，他们一直在和谐地工作”。

此前Apple Music推出的语音控制方案也已经针对语音控制进行了全面优化。比如用户可以对Siri说“播放晚宴歌单”。

即将推出的Siri Picks功能也意味着Siri将进一步参与Apple Music歌曲的个性化推荐。

如今在音乐流媒体领域，Spotify、网易云音乐等平台已经以个性化音乐推荐见长。

此前，Spotify的研究主管Mounia Lalmas-Roelleke表示，Spotify主界面的开发目标是帮助用户快速找到他们可能喜欢的音乐。

对于BaRT的AI系统来说，如果用户在30秒内跳过一首歌，就相当于给了一个“差评”。

然而，Spotify在推广个性化音乐推荐的过程中一直受到质疑，比如应该使用什么范围的用户数据进行推荐，是否存在过度使用用户数据的情况。

据TechCrunch早前报道，Spotify涉嫌允许唱片公司获取大量不必要的用户数据，如他们听过的历史曲目、最喜欢的曲目、他们追随的歌手，以及用户“预先保存”即将播放的歌曲时正在播放的内容。

苹果公司首席执行官蒂姆·库克(Tim Cook)一直强调，Apple Music的歌单都是由编辑“手动选择”的。

他曾指出，“我一直担心人性会从音乐中流失，担心音乐会变成一个‘比特和字节’的世界，而不是艺术和人性的载体。”

虽然蒂姆·库克没有点名Spotify，但显然Apple Music的“手动选择”是相反的。在这篇TechCrunch的报道中，还指出“Spotify在音乐流媒体中占据了主导地位，并使用用户推荐的播放列表来促进流行歌曲的产生。

但仅仅因为其主导地位而忽略音乐版权人的不当行为，可能会让听众质疑其忠诚度，转而投向更注重用户隐私的苹果。"

个性化推荐，作为大数据时代以来学术界、业界和用户反复讨论的话题，其实不仅仅存在于音乐流媒体、视频流媒体、聚合信息平台等平台。

完善的个性化推荐系统也可以为这类平台吸引更多的用户，进而为公司创造更大的商业价值。

以网飞的推荐系统为例。此前，该公司表示，“推荐系统帮助网飞赢得了关键时刻”。

根据网飞推荐系统的研究报告，由于推荐系统的应用，该平台的视频点播量大大增加，更重要的是，个性化推荐可以显著提高用户对推荐视频的接受度。

在国内市场，的出现明显改变了信息内容的分发模式。

在2016年接受《财经》专访时，字节跳动创始人张一鸣指出，没有必要设立传统意义上的总编辑。他说他最怕把价值观放在第一位，不干涉可能是管理内容的最好方式。

其实从创始人的想法到技术层面，都可以说是把算法推荐做到了极致。

此外，根据海外媒体的相关报道，“脸书的算法决定了哪些状态更新会出现在用户新闻流的较高位置，哪些更新会被淹没。

物以类聚，人以群分。这些人在寻找新闻来证明他们的偏见。"

脸书的研究报告还显示，该公司通过优先考虑用户感到舒适的更新来决定用户新闻流的最高位置。

既然有“算法优先”的内容平台，自然就有“人工筛选内容”的互联网公司。

早在2015年苹果新闻推出时，苹果就坚持雇佣编辑人工选择内容。其主编劳伦·克恩(Lauren Kern)也指出，“人们对新闻传播更加敏感，更重要的是，这是消除偏见最合理的方式”。

英国新闻公报(British Press Gazette)公布的最新数据显示，2021年12月苹果新闻(Apple News)的用户有1320万，英国15岁以上的所有互联网用户中有27%使用苹果新闻应用，成为该国观看次数最多的新闻应用。

在国内市场，也有类似知乎的平台。2019年，推出公共编辑计划，邀请用户参与百科内容的公共创作，进一步完善结构化内容展示机制。

同时，网易云音乐等平台此前已经为用户提供了关闭个性化推荐和广告的选项。

然而，在数据模型和算法不可改变的市场趋势下，在各类内容app中，算法在为用户推送内容和相关话题方面已经占据主导地位，也会将各种热门内容推荐到首页。

虽然“手动选择”只占用户消费内容的一小部分，但足以成为更热闹的部分。

未来，关于算法推荐和人工推荐优劣的争论不会停止。就像用户愿意分享大数据报告一样，也会有消费者乐此不疲，认为个性化推荐可以节省时间，满足需求。

但有人会考虑背后的数据安全问题，算法在降低筛选成本的同时，也难免被牵入信息茧。

目前，关于此事有新的观点逐渐出现。美国迪肯大学新媒体与传播学教授、网络身份研究学者p·大卫·马绍尔认为，消费者越来越意识到他们使用应用程序的方式会影响他们看到的内容类型，从而产生数字双重意识，即“我们意识到我们是数字身份的创造者”。

这意味着越来越多的用户将实现算法推荐的过程，而不是陷入同质化的“回音室”。

此前，2021年12月31日，我国《互联网信息服务算法推荐管理规定》已经并将于今年3月正式实施，其中对扼杀大数据、技术中立、算法黑箱等现象建立了明确的问责机制。随着对算法和个人数据安全监管的逐步完善，所有互联网平台都需要在“人和机器”之间找到合理合规的平衡点，这是必然的。

作者:三益菌；微信官方账号:三益生活(ID:IT-3eLife)

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/q5N7ZanQ_Igeul_0M6KsHQ

本文由@三一生活授权发布，人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

图片来自Unsplash，基于CC0协议。