365betapp下载,更精确的推送,熟悉大数据…我们需要哪种算法?

随着信息技术的发展和大数据的广泛使用,算法建议使信息的传播更加个性化,个性化和智能化,但也出现了一些混乱情况。
我们需要什么样的“算法”?
您是否曾经有过类似的经历:在求职网站上填写一份工作偏好调查,该网站会自动移动适当的职位,打开购买软件,然后发现该页面大部分时间都在搜索,或者浏览并通过应用程序读取健康信息,此后,我经常收到有关健康知识和保健产品的广告…随着信息技术的迅速发展和大数据的广泛使用,算法推荐技术将人们带入了个性化,量身定制的智能传播信息。
由于算法的推荐,Internet平台越来越能够吸引用户的心,帮助人们更方便,准确地获取信息并吸引用户的注意力。据不完全统计,当前个性化内容的算法推送约占Internet内容总分布的70%。虽然算法推荐已逐渐成为各种平台的“基本操作”,但诸如粗俗和劣等信息的准确传输以及“大数据的杀害”之类的混乱也脱颖而出。
作为数字经济的主要推动力的算法如何才能实现更高质量的发展?在移动互联网时代,我们需要什么样的“算法”?
Internet平台是否越来越了解?
“在观看了短片之后,该平台会自动推荐许多相关的视频,这非常方便。”在北京公司工作的陈辉是某个在线格斗游戏的“发烧友”。他通常喜欢看相关的短片。手机上的视频,以改善他的操作。水平。他指出,随着更新短视频的频率增加,平台推荐了越来越多的相关视频:“提供了游戏策略,英雄介绍和战斗视频。电子商务平台也建议使用鼠标和键盘。”
这些平台上的自动推荐功能使用一种称为算法推荐的技术,该技术使用人工智能分析和过滤机制对海量数据进行深入分析,并完成信息内容与用户的准确匹配。
自从明尼苏达大学研究小组于1994年推出第一个自动推荐系统以来,算法推荐技术已经渗透到信息,社交,电子商务,短视频,搜索引擎以及其他平台和Internet应用程序中。
Internet平台正变得越来越“了解”用户。尽管它们使用户更容易获得信息,但也会导致某些用户(尤其是青少年)不同程度地沉迷于自己。
来自贵州省贵阳市的林忠信说:“看5分钟是个好主意,但是结果要花几个小时。”他的12岁儿子最近沉迷于播放一些假的短片,这不仅会影响学习成绩,还会影响与同事的户外活动。参加活动的时间也更少了。
从去年5月下旬开始,在全国主要的在线短视频平台上推广了青少年成瘾控制系统。在“青年模式”下,大多数平台主要宣传教育,知识和其他有用的内容。在没有监护和监督的情况下,大多数平台可能会促进教育,知识和其他有用的内容,但是,成瘾控制系统的有效性很容易受到损害。
一些受访者报告说,一些新闻信息,在线社交网络和其他平台的个性化推送具有“三对多”现象,即“更多娱乐信息,更多低俗内容和未经验证的内容”;一些在线社交平台反对上瘾的人很少有可以轻易导致青少年沉迷和盲目模仿的方法。北京大学中国社会与发展研究中心主任邱泽奇告诉记者,自我偏好是人们认知偏好的一部分。“偏爱”可以加速“信息茧”效应和“情绪传染”效应的形成,前者容易造成视觉障碍,后者容易感染他人的个人情感。一些喜欢在线购物的人也可能由于“大数据”而遭受损失。一些平台使用算法技术根据其偏好,用户责任感,价格敏感性等为不同类型的消费者数据提供“肖像”,以使不同的用户看到不同的价格或搜索结果。通常,老用户的价格比新用户的价格昂贵,或者搜索结果比新用户低。
当年的“双十一”期间,北京消费者韩女士发现她是通过特定的应用程序预订酒店的。“同时预订不同的手机”的费用约为1000元。
9月中旬,微博的一项民意调查发现,有15,000人认为他们遇到了明显的价格差异,占所有选民的近80%。
“算法”是中性的,问题在于人民
算法技术的重要意义在于,在计算机自??动计算的基础上,以前基于人的“搜索信息的人”被转换为“搜索信息的人”,这不仅极大地减轻了工作人员的负担,而且可以完成人员和信息的比较更加有效。
截至2012年,互联网平台头条已将算法推荐系统应用到业界较早的信息领域产品中,并实现了系统的自动学习推荐。据头条算法架构师曹焕欢介绍,推荐系统全面考虑了内容特征,用户特征,环境特征和其他决策因素。环境特征包括,例如,在不同情况下用户的偏好信息,例如B。在工作中,上班途中和工作之外。
为了帮助用户找到更多的兴趣点,头条继续在各个领域引入高质量的内容制作者,并使用算法将其推荐给用户。此外,推出了反俗助手“ Spirit Dog”,以删除庸俗信息。推荐系统还增加了删除和传播策略,前者旨在消除内容相似的文章的推荐,而后者则减少相同领域或主题中文章的推荐频率。
尽管顶级互联网平台严格自律,但仍有一些在线社交媒体和新闻客户的获取和编辑流程不规则,管理不善,其业务定位有所偏差。主要表现在:
-向用户推荐低质量的信息。为了保持用户的参与度,一些平台继续推荐他们遵循的类似内容,包括低俗的媚俗,色情暴力,难以区分真相和虚假,缺乏深度和价值取向的混淆。为了增加点击率和流量,一些Internet平台还提出了人为推荐,并积极推荐“ Bo Eyeballs”和“ Scrolling”信息。许多用户直接引用“敏锐的眼睛”。这反映出某些平台缺乏社会责任感和对价值创造的忽视。
-增加保护用户权限的难度。一些算法推荐的内容过分地增强了用户的偏好,干扰了用户独立选择信息内容的权利,并增强了“信息茧”效应,这种效应很容易导致个人与社会的孤立,并且缺乏对事物的深刻理解和评估。当前的国情。如果设计不当,则基于用户浏览记录和其他数据的算法建议可能会侵犯用户的隐私。-执行“大数据来打破熟悉性”。根据中国传媒大学大数据研究中心教授沉浩的说法,该算法很容易根据用户数据的数量和频率来判断它是“原始访客”还是“常规顾客”数据更新。结果是该平台赚了很多钱,损害了商业和消费者利益,并且容易发生垄断。
作为一项技术应用,算法建议是中性的,问题出在设计者和操作员身上。
一方面,它追求“流程优先”的个人价值取向。为了应对竞争,一些平台将用户的停留时间视为重要的评估指标,而忽略了其作为“网守”的作用。“网守”必须设计和使用具有正,健康价值的管理算法建议,这些价值符合公共秩序和道德规范,以确保推送内容的正确价值取向。
另一方面,过度利用“信息至上”来利用信息不对称来侵犯消费者的合法权益。这是一个法律问题,需要引起足够的重视。“某些算法的设计思想存在顶层问题。”中国社会科学院信息研究中心主任姜启平告诉记者,英国著名数学家,逻辑学家图灵等科学家指出,人与机器是正确的,相互之间相互关系,但是现在一些算法设计表明人与机器之间的关系很简单。例如,对于大数据,我们相信相关分析,而忽略因果分析。在算法效率的定义中,仅将专业化的效率定义为效率,但实际上,多样化的效率也不过是效率。对于大数据和算法的建议应该更多地是“温度”。
一位互联网用户最近在一个问答平台上发帖说,他在社交平台上与朋友聊天时提到扫地机,然后在该平台上出现了扫地机器人的广告。许多互联网用户在帖子中问:“该平台是否有可能使用算法和其他技术来捕获用户聊天记录以进行准确的广告宣传?”
应用程序特别治理工作组的专家何延哲在今年9月表示,四个部委的应用程序特别治理工作组在多批应用程序检查中都没有发现应用程序的“窃听”。在“窃听”应用程序的技术实施中存在一定的可能性,相关部门必须发布法规,以澄清公司在执行“人像”时是否使用个人语言信息,从而可以使用大量数据,从而使用户更加安全。
从不同的角度来看,舆论问题实际上指向诸如大数据和算法之类的技术应用的基于价值的问题。如何标准化大数据和算法技术的使用以提高温度和安全性?因此,有必要建立一个有效的监视和评分系统,以确保算法开发人员和操作人员健康正确,正值指导算法建议的设计和应用。
迫切需要加强相关法律和监督,尤其是对算法建议本身的法律监督。
例如,征求公众意见的“个人数据保护法草案”规定,认为自动决策对其权益有重大影响的人有权联系个人信息处理者,仅拒绝该决定。11月10日,国家市场监管总局发布的《平台经济领域反垄断指南(征求意见稿)》规定,基于大数据和偿付能力算法的实施,交易对手的消费偏好和使用习惯。差异交易价格或其他交易条件,针对新旧交易对手执行差异化交易价格或其他交易条件,实施差异化标准,规则和算法,实施差异化支付条款和交易方法等,可归为“不公平竞争诸如“大数据杀死熟悉度”之类的行为将受到更密切的监控。
北京大学电子商务法律研究中心主任薛军告诉记者,应根据算法的使用场景及其对公民基本权利的影响,对算法进行不同的监控。除了需要更明确的法律要求之外,还可以建立社会化的审核机制,以评估在平台上使用算法的后果,并要求基于公共价值对平台进行优化。
凝聚平台的社会责任。曹欢欢说,今天,头条不仅依靠算法推荐,还依靠集成了“算法+热点+搜索+关注”的通用信息平台来帮助用户扩大兴趣。用户还可以禁用单击“个性化推荐”或“永久删除历史记录”按钮,然后选择独立获取信息的方法。“在算法技术中应该强调价值观的伦理,应该将人的一方视为技术本身,应该鼓励公司在开展业务时对社会负责。”姜启平认为,对技术和平台的监控算法推荐应确保公平和高效地考虑数字经济,并可以根据收支平衡和个性化信息服务付费的原则进行政策调整。他建议确保消费者有权判断信息收集者的服务质量,以使消费者始终处于活跃状态。
一些专家认为,监管机构应敦促公司适应业务逻辑,并在最高级别的算法设计中将正向价值取向和高质量的用户活动纳入关键标识符,政府,学校,家长和平台应分担责任并不断改进青年网络素养。
(来源:人民日报海外版)

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