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        “個性化推薦”上線關閉鍵 數據算法推薦告別野蠻生長

        2022-03-21 10:34:45 來源:北京日報

        本報記者 趙語涵

        手機應用的各種推薦算法讓你輕松刷到感興趣的消息、視頻、商品,卻也可能造成“信息繭房”,甚至在不知不覺中“貢獻”自己的隱私信息。隨著《互聯網信息服務算法推薦管理規定》今年3月1日起實施,記者近日登錄抖音、微信、淘寶、微博等眾多應用發現,這些應用已陸續上線個性化推薦關閉鍵。

        “個性化推薦”你關不關?很多人正在糾結。有人覺得關閉后看到了“更廣闊的世界”,也有人關閉后感覺“水土不服”。在數據合規時代,算法推薦這一廣泛應用的互聯網商業模式,是否將隨著關閉鍵的上線走向終結?

        關閉鍵太“隱蔽”尋找不易

        據記者不完全統計,已上線個性化推薦關閉鍵的應用眾多,既有資訊或社交媒體類的微信、微博、小紅書、今日頭條等,也包括長短視頻平臺中的抖音、愛奇藝、嗶哩嗶哩等,還有電商類的淘寶、京東、拼多多,以及美團、大眾點評、百度等常見應用。

        曾經,基于算法為用戶精準推送是互聯網應用的重要商業模式。但今年1月,《互聯網信息服務算法推薦管理規定》出臺,明確了算法推薦服務提供者應當以顯著方式告知用戶其提供算法推薦服務的情況;向用戶提供不針對其個人特征的選項,或者向用戶提供便捷的關閉算法推薦服務的選項。由于該規定自3月1日起施行,因此不少應用也及時按照規定增加了相關服務。

        不過,記者在體驗后發現,目前APP基本都是默認打開“個性化推薦”的狀態,而要找到個性化推薦關閉鍵,卻不太容易。以淘寶為例,需要先進入“我的淘寶”頁面,而后點擊右上角的“設置”,再選擇“隱私”選項,然后在頁面呈現的10多個選項里找到“推薦管理”,才能看到關閉鍵。

        而其他應用的關閉鍵卻可能并不在“隱私”這一條目下。比如抖音是點擊“設置”后,再點擊“通用設置”,才能找到“管理個性化內容推薦”;拼多多則是點擊“設置”后,再選擇“常見問題”,才能找到“個性化推薦與廣告”這一關閉入口。

        “聽說可以關閉個性化推薦了,我就打開手機里常用的APP想試一試,結果找了半天沒找到入口,最后還是在百度上搜索了一下,才找到方法。而且每個APP關閉的入口位置還不一樣,不太會操作手機的人估計很難找到。”市民王先生吐槽。

        關不關推薦用戶很糾結

        而對于是否關閉個性化推薦,不少用戶感到糾結。

        “關閉之前,我刷到的是可愛寵物、精致生活、娛樂八卦,關閉之后刷到了廣場舞、土味情話、吃播……我趕緊又默默打開了個性化推薦。”市民李女士有點無奈。

        李女士的這種感受在其他應用中也很明顯。“電商平臺以前推送的大多是我感興趣的,但現在打開,感覺展示的內容變少了,還有很多重復。”李女士為此很糾結,“開了推薦,平臺似乎比我還了解我自己,控制不了地成為剁手黨;不開吧,感覺會錯過很多想要的精致商品。”

        資訊類應用的個性化推薦關閉鍵則獲得眾多網友的贊成:“以前總是被‘安排’看到自己想看的內容,關閉個性化推薦后,感覺看到了更廣闊的世界。”

        根據多個應用的解釋,關閉個性化推薦后,會根據內容的熱門程度進行分發。記者體驗發現,關閉推薦功能后,各個平臺的推送內容出現差異化,更加體現應用特色,比如抖音更多是一些娛樂、資訊等內容,小紅書更多呈現生活分享等內容。

        算法推薦走向數據合規時代

        曾經,算法推薦的出現讓互聯網搜索模式走向邊緣化,越來越多的平臺依靠“千人千面”的推送來抓住用戶,甚至以“大數據殺熟”攫取更大商業利益。此次上線關閉推薦鍵,是否意味著算法推薦這一商業模式走到盡頭?

        對此,中國人民大學信息學院教授、國家發展與戰略研究院研究員程絮森分析,精準推送這一商業模式,它的本質是通過用戶行為大數據建模,為用戶提供更契合的內容。按照新規要求,多平臺上線算法推薦關閉鍵,既是機遇也是挑戰。如何使個性化推薦規避用戶對大數據的抵觸,這是很大的挑戰,但也相應促進了各互聯網平臺的技術發展進步,加速推進行業的數字化轉型與平臺經濟的健康發展。

        未來如何讓數據在安全、合規的條件下加以利用?程絮森表示,互聯網廣泛應用離不開用戶個人數據,要做到合法合規安全地采集使用數據。在國家層面,要建立健全數據安全管理制度,對平臺定期做風險評估,做好針對不同市場主體的監管,強化網絡安全、數據安全和個人信息保護。對互聯網平臺而言,要遵守科學倫理,不能違背技術發展背后的道德規范,更要接受社會監督。此外,用戶也要提高自我保護意識,對隱私侵犯行為堅決維權。

        [ 責編:袁晴]

        標簽: 個性化推薦 數據建模 數據安全管理

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