编辑导语：在海量的内容在满足了我们需求的同时，也使我们寻找所需内容更加困难，在这种情况下个性化推荐应运而生。个性化推荐的原理应该是在特定的，去构造一些合理的算法或规则将正确的数据推荐给正确的用户。本篇文章对此展开了一系列讲述，感兴趣的小伙伴们快来一起看看。

通常许多朋友在打开在线音乐应用却没有明确的听歌目标时，往往就会点开“每日推荐”，而讨论“每日推荐”是否正好契合也成为许多用户津津乐道的事情。

日前有消息显示，Apple Music同样也在围绕“推荐”进行一些调整。

据悉，苹果方面正在开发一款被称为“Siri Picks”的功能，并将其整合进“为你推荐（For You）”中。

同时还有苹果方面尚未证实的传言显示，Siri将根据用户喜好来生成播放列表，其中会包含曾经听过、但已经停止播放的歌曲来刷新原本的记忆。

并且其推荐机制也将考虑更多因素，例如听了多少次特定类型的歌曲，或是为哪些歌曲提高了音量。

此外还有知情人士透露，这一功能或将调用芯片的神经引擎及机器学习功能。

一、不同的平台，对于个性化推荐的态度也截然不同

事实上，苹果自2015年推出Apple Music以来，其中的“为你推荐”板块就曾进行过多次的迭代。

最早在iOS 10更新后，该板块就一改此前原本混乱的布局，转为更加清晰且有逻辑的内容展现结构，此后在2019年的一次较大更新中，则带来了更多新的布局与歌曲推荐，在个人喜好的基础上新增了主题歌单，同时更新频率也从每天更新变为全天刷新。

2020年，Apple Music新增了“现在收听（Listen Now）”页面，并替换了此前的“为你推荐”。

在原有的基础上增加了更多的精选播放列表和其他部分场景的内容，但每个推荐歌单的更新时间并不一致，例如每周一刷新的《起床！》、每周二刷新的《猜你喜爱》，以及每周日刷新的《休闲音乐》等。

与此同时，Apple Music也在不断加强与Siri间的协作。

此前，负责Apple Music与Beats业务的苹果公司副总裁Oliver Schusser曾指出，“Apple Music和Siri可谓天生一对，一直以来的协作默契无间”。

而早前Apple Music上线的声控方案，也针对语音控制进行了全面的优化，例如用户可以对Siri说出“播放晚餐派对歌单”。

而此次传出即将加入的Siri Picks功能，也意味着Siri将进一步参与到Apple Music的歌曲个性化推荐中。

如今在音乐流媒体领域，Spotify、网易云音乐等平台事实上也一直以个性化音乐推荐见长。

此前，Spotify研究主管Mounia Lalmas-Roelleke就曾表示，Spotify主界面的开发目标是帮助用户迅速找到可能会喜欢的音乐。

而对于其BaRT的AI系统来说，如果用户在30秒内跳过一首歌，就相当于给出了“差评”。

不过，Spotify在推动个性化音乐推荐的过程中也曾受到过一些质疑，比如应该使用多大范围的用户数据来进行推荐，以及是否存在过度使用用户数据的情况。

据TechCrunch早前的相关报道显示，Spotify涉嫌在用户“预先保存”即将发布的歌曲时，允许唱片公司获取大量不必要的用户数据，诸如收听的历史曲目、最爱曲目、关注的歌手，以及正在播放的内容等。

而苹果公司CEO Tim Cook则一直强调，Apple Music的歌单有编辑“人工挑选”。

他曾指出，“我一直担心人性会从音乐中流失，担心音乐变成一个‘比特和字节’的世界，而不是艺术和人性闪光的承载物。”

尽管Tim Cook并未对Spotify点名道姓，但很显然的是，Apple Music的“人工挑选”是反其道而行之。在TechCrunch的这篇报道中还指出，“Spotify已经在音乐流媒体中占据主导地位，并利用为用户推荐的播放列表来助推热门歌曲的产生。

但仅仅因为其主导地位而漠视不正当的音乐版权方行为，可能会使听众质疑其忠诚度，并转向更重视用户隐私的苹果。”

二、算法推荐还是人工推荐？这个问题暂时还没有答案

“个性化推荐”作为一个自大数据时代以来，无论被学界、业界，还是用户反复谈论的话题，事实上也并不仅仅存在于音乐流媒体，视频流媒体、聚合资讯平台等平台。

而一个完善的的个性化推荐系统也能够为这类平台吸引更多用户，进而为公司创造更大的商业价值。

其中以Netflix的推荐系统为例，此前该公司曾表示，“推荐系统帮助Netflix赢得了关键时刻”。

根据关于Netflix推荐系统的研究报告表明，由于推荐系统的应用，该平台被点播到的影片数量大幅提升，并且更为重要的一点在于，个性化推荐能够显著提高推荐影片被用户接受的程度。

而在国内市场，今日头条的出现显然也已经改变了资讯内容的分发方式。

在2016年《财经》的一次专访中，字节跳动创始人张一鸣就曾指出，今日头条不会也不需要设立传统意义上的总编辑，他表示自己最忌讳价值观先行，并认为不干涉可能是对与内容最好的管理方式。

事实上，从创始人的理念到技术层面，今日头条都可以说是将算法推荐做到了极致。

此外据海外媒体的相关报道显示，“Facebook的算法决定了哪一个状态更新会出现在用户新闻流的更高位置，哪一个更新会被淹没。

物以类聚，人以群分，这些人本来就是想找新闻来印证自己的偏见”。

而关于Facebook的研究报告也表明，该公司通过优先考虑用户“感觉舒服”的更新，来决定用户新闻流的最高位置。

既然有“算法至上”的内容平台，自然也存在“人工筛选内容”的互联网公司。

早在2015年Apple News推出时，苹果方面就坚持雇用编辑来人工挑选内容，其总编劳伦·科恩（Lauren Kern）也曾指出，“人对新闻传播更为敏锐，更重要的是，这是最合理的消除偏见的方式”。

根据英国《Press Gazette》公布的最新数据显示，2021年12月Apple News已有1320万用户，在英国所有15岁以上的互联网用户中，有27%使用了Apple News应用，并成为了该国浏览量最大的新闻应用。

而在国内市场，同样也有类似知乎一样的平台，在2019年启动了公共编辑计划，邀请用户共同参与百科的内容公共创作，进一步完善结构化的内容展示机制。

同时，网易云音乐等平台也在此前为用户提供了关闭个性化推荐及广告的选项。

但在数据模型与算法已成为不可改变的市场趋势下，如今在各种类型的内容APP里，算法已经在为用户推送内容和在相关话题中占据主导，并同样也会将各种热门内容推荐至首页。

尽管其中“人工精选”仅占用户消费内容中的一小块，但也足以成为更为鲜活的部分。

三、个性化推荐或不会消失，但未来势必将更为有序

未来，关于算法推荐与人工推荐孰优孰劣的争论依旧不会停止，就像乐于分享大数据报告的用户一样，也会有消费者乐在其中，并认为个性化推荐节省时间、又满足需求。

但也有人会考虑到背后存在的数据安全问题，以及在算法降低筛选成本的同时，也难以避免会被引导进信息茧房。

目前对于此事也有新的观点逐渐显现，据美国迪肯大学新媒体与传播学教授、网络身份研究的学者P. David Marshall表示，消费者越来越明白，他们使用应用程序的方式会影响其看到的内容类型，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”。

这就意味着，将有越来越多的用户意识到算法推荐这一过程，而非陷入到同质化的“回声室”里。

此前在2021年12月31日，中国的《互联网信息服务算法推荐管理规定》已经，并将于今年3月正式施行，其中针对大数据杀熟、技术中立和算法黑箱等现象就设立了明确的问责机制。随着算法与个人数据安全的监管逐渐完善，各互联网平台势必也将需要在“人与机器”之间找到合理合规的平衡点。

作者：三易菌；公众号：三易生活（ID:IT-3eLife）

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