ショッピングアプリやショートビデオアプリは、なぜあなたのお気に入りをいつも推測できるのでしょうか?

しばらく買い物をする楽しさと、さらに買い物を続けたいという気持ちを経験したことがありますか?

私にできることは何もありません。電子商取引プラットフォームは、いつも私の好きなものをプッシュしてくるので、どうしようもありません。

この世には、あなたの好みをよく知っている周囲の人々の他に、あなたの好みをよく知っているものがあります。それは、推奨アルゴリズムです。

#1あなたの好みを計算できます

人の好みは本当に計算できるのでしょうか?答えは、イエスです！

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Tik Tokを見たことがありますか？現在最も人気のある短編動画製品である Douyin は、インテリジェントな推奨アルゴリズム (ユーザーの行動と数学的アルゴリズムを使用してユーザーが好むものを推測する) の新時代を切り開きました。 Douyin がおすすめする動画を見ると、ずっと見続けたくなるので、多くの人が Douyin を見るのをやめられません。

Tik Tok のおすすめはなぜこんなに正確なのでしょうか?なぜなら、短い動画を視聴すると、さまざまな動画をどのくらいの時間視聴したか、視聴を終えたかどうか、気に入ったかどうか、収集したかどうか、フォローしたかどうかなど、視聴習慣を理解してカウントし、同じタイプの動画をさらにおすすめするからです。また、ビッグデータを活用して、あなたと似た嗜好を持つユーザーが好む動画をあなたにプッシュします。 Tik Tokは推奨アルゴリズムを通じて、世界中のネットユーザーに愛される製品を生み出しました。多くの人が、TikTok の中毒性を表現するのに「見るのを止められない」というフレーズを使います。

#2 アルゴリズムについてどれくらい知っていますか?

実用的な観点から言えば、好むと好まざるとにかかわらず、推奨アルゴリズムは私たちの生活のあらゆる側面に浸透しています。 WeChat と Taobao は、コンテンツや製品を推奨するために同様のアルゴリズムを使用しています。同様のアルゴリズムを適用することで、これらの企業にさらなる経済的利益をもたらすことは明らかです。アルゴリズムによって推奨されるものに私たちは依存してしまうのですが、アルゴリズムは私たちを理解しているのでしょうか? 「理解する」をどのように定義するかによって異なります。

例えば。少し前に、友達にプレゼントを買うためにXiao×shuをダウンロードしました。私は、人気のあるオンライン製品の実際のレビューを検索して、購入する価値があるかどうかを調べるためにこれを使いたかったのです。ログインするとすぐに、Xiao×shu が私の趣味や興味について尋ねてきました。私は真面目な人間であり、科学の普及者なので、当然ながらスポーツ、社会科学、テクノロジーなど、自分の仕事や興味に関連する分野を選びました。そして、Xiao×shuのホームページが私にこれらのコンテンツを勧めてくれました。何気なくスクロールしてみたところ、おすすめコンテンツが自分の興味の対象ではないことがわかったので、ホームページから離れて、購入予定のギフトのレビューをいくつか検索してから閉じました。

数日後、何もすることがなかったので、再びXiao×shuにログインしました。今回はホームページの内容をざっと閲覧してみました。 small×bookには食べ物に関するコンテンツが多く、美しいものはいつでも目を楽しませてくれるので、食いしん坊の私は、いろいろな食べ物を見て魅了されてしまいました...。後日、small×bookを再度閲覧したところ、明らかに食べ物の動画が増えている一方で、私がチェックしていたスポーツ、科学、テクノロジーなどのコンテンツは基本的に表示されなくなっていました。

Xiao×shu が私の閲覧習慣を学習し、食べ物に対する私の深い愛情を発見したことに気づきました。したがって、Xiao×Shu のアルゴリズムでは、自分が何が好きだと思うかではなく、実際に何を読みたいかが重要です。これが推奨アルゴリズムの本質です。

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#3 低レベルのニーズと高レベルのニーズ

では、なぜ Xiao×shu は常に食べ物のコンテンツを推奨し、最初にチェックした私の好みを無視するのでしょうか?

実際、人間の好みは簡単に分類することができます。 1 つのカテゴリは「低レベルのニーズ」です。食べ物、ハンサムな男性、美しい女性など、生物学的本能をより反映します。もう 1 つのカテゴリは、知識の学習など、好奇心や探求心を満たすものや、達成感や権力の追求 (私がチェックしたオプションなど) などの「高レベルのニーズ」です。しかし、後者は機械で識別するのが困難です。少なくともこの点に関する推奨アルゴリズムは現時点では成功していません。機械は「なるほど、そういうことか！」というシミュレーションはできません。人間が知識を学習する瞬間ですが、多くの場合、キーワードに基づいて自分で検索する必要があります。

#4 ソーシャル推奨

実は、現実にはコンテンツを推奨する別のシステムがあり、それは友人からの「いいね！」によるソーシャル推奨です。その背後にある論理は、友人が気に入るコンテンツは、彼の心を打って承認させるコンテンツであるべきだということです。特に知人同士の社交界では、自分が好きなコンテンツが他の人にも見られることを認識すると、自分の趣味や関心、性格を反映したものを他の人に勧める傾向があります。

ですから、あなたの友人の輪の中に知識人がたくさんいれば、知識、思考、知恵、哲学が詰まったコンテンツをたくさん目にすることができるはずです。つまり、この推奨関係は、まず「実際の人物によるレビュー」を通じて、コンテンツの品質とそのサークル属性を保証します。

一方、特定の友達に特別な注意を払うため、これらの友達が「いいね！」したコンテンツに関する情報は、コンテンツの消費を促すことになります。たとえば、密かに愛している人がある投稿に「いいね！」したことがわかったら、その投稿の内容も知りたいと思うでしょう。この種のソーシャル レコメンデーション エンジンは、実際には多くの初期のインターネット製品で採用されているロジックであり、多くの人気のあるインターネット製品も生み出してきました。

WeChat ビデオ アカウントに注目すると、それがソーシャル レコメンデーション エンジンを使用するインターネット製品であることがわかります。 WeChatビデオアカウントは現在でも人気がありますが、その視聴回数と再生時間はDouyinに比べるとはるかに少ないです。

#5 アルゴリズムを排除する

では、なぜ私たちの「低レベルのニーズ」を学習してそれを活用するアルゴリズムが今日市場を支配し、ソーシャル レコメンデーションは片隅に追いやられているのでしょうか。

実のところ、理由はたくさんあります。例えば、この社会では、知識を追求し、好奇心にあふれた人々の数は、退屈して時間をつぶす必要がある人々の数よりもはるかに少ないです。もうひとつの例は、深い思考を必要とするコンテンツを制作する難しさは、浅い娯楽コンテンツを制作する難しさよりもはるかに高いということです。もう 1 つの例は、人々が記事を注意深く読むために 30 分、あるいは 10 分も時間を割くことがますます難しくなっている一方で、15 秒なら簡単に割くことができるということです...したがって、アルゴリズムの推奨は必然的に主流に偏ることになります。

しかし、私たちはアルゴリズムに完全に身を委ねる必要はなく、ましてや自分自身の低レベルのニーズに完全に没頭する必要もありません。低レベルのニーズは幸福をもたらしますが、それが人生のすべてではありません。人生にはアルゴリズムの計算を超えた、より高次の喜びや追求があり、私たちはそれを本や友人から得る必要があります。

したがって、アルゴリズムの制御から抜け出したい場合は、読んだ良い本を友達に勧めることから始めることができます。おそらく、あなたの推奨に非常に興味を持ち、自分の人生経験を交換したい人もいるでしょう。

寄稿者: 重慶科学技術博物館 著者: チェン・イナン、インターネット企業の上級ユーザー研究者

レビュー専門家: Huang He、Li Chunli、Chen Tao、Xu Xiaoping

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