“袁立手撕《演員的誕生》節目組”、“袁立討薪過程艱難”、“袁立自曝被淘汰內幕”……
“這兩天上微博被推薦了好多次類似消息，我昨天已經看過了，可今天刷微博的時候還是推給我。”周圍幾位朋友聊起最近使用微博的感受時，都不約而同對“袁立內幕”的信息轟炸表示了鬱悶。
因為被這種推薦內容搞得很惱火，朋友中最愛較真的小楊告訴懂懂筆記，微博首頁給她展示的內容跟以前變化很大。“每次新版本上線我都會及時更新，除了分享故事功能，突然發現現在微博首頁內容也不一樣了。”她感覺對這種變化很彆扭，“沒注意從什麼時候開始，我看不到我關注的所有名人、朋友的消息了，想看林更新‘吃雞’被王思聰罵都要到搜索欄去找，太不方便了。”
不僅是周圍好友因為“推薦”影響了刷微博的一貫體驗，懂懂筆記發現，在知乎社區上，也有很多網友在討論微博內容大量重複的問題，並對所謂AI和算法提出了質疑。
這些用戶對“新”微博的反應不禁令人深思，微博在不斷更改信息排布、推薦方式，以及推出AI（人工智能）算法等舉措，帶來的真是用戶想要的嗎？
不斷“整容”後，用戶接收內容被“綁架”
新版微博上線後，為何會陸續遭遇網友們的吐槽？
打開微博首頁就可以發現，我們接收到的信息內容不僅沒有按照時間線排布，而且還會有很多未關注博主的推薦，最困擾的是已關注博主的推送也出現了問題。這些變化背後，正是源自微博越來越注重人工智能算法在信息流推薦機制中的作用。
不可否認，AI正在強勢席捲各個行業、各個領域，從科技產業、互聯網到普通人的日常生活，無論你是否願意AI已無處不在。
除了這些互聯網巨頭，曾經的三大門戶以及新興的TMD（今日頭條、滴滴、美團）等，都在紛紛發力機器學習甚至深度學習。或許是為了在信息流推薦機制的紅利中分一杯羹，微博也在更迭版本時引入了人工智能算法推薦。
那麼，加入新算法的微博推薦出更瞭解我們“痛點”的內容了嗎？
恐怕，很多用戶收到的不一定是他們想要看的，而他們原本關注的內容卻很可能沒有發送到微博首頁上。
小楊在最近使用微博時，就時常被混亂的時間線和大量重複內容所困擾。“都怪自己手賤，隨手點了一下袁立這個視頻，然後就被反覆推薦跟這件事相關的內容，甚至還有十幾個小時以前的舊信息。”
同樣有網友吐槽，他們在微博首頁看到的不是自己想接收到的信息，而他們最關注的信息卻被“個性化推薦”所湮沒。甚至有人把現在的微博看做是另一個今日頭條，越來越多人工智能的干擾，使得個性化推薦慢慢成為某一類內容對用戶的“集中騷擾”。
或許，微博用戶正在從信息的主動獲取者，變成算法推薦的被動接收者。
算法裹挾的信息場，一個危險的信號
事實上，微博作為一個即時分享的信息平臺，的確需要不斷地更新迭代以提供更好的用戶使用體驗。在“升級”這一點上，微博與Facebook、Twitter等國際公司的腳步很接近，或者說在某些領域還快一步於後兩者。
2016年1月初，微博更新後將信息流的排布方式更改為“不按時間線”推送。同年2月，與微博同類型的Twitter也做出信息流排序調整的決定。不過，雖然它們都試圖改造自身，但對於新版本還是比較謹慎，設置了兩個選擇，如果用戶不喜歡這種推薦方式，可以隨時設置成原來的時間線推送。
需要強調的是，一些國內微博用戶對於打亂時間線的推薦方式並不買賬。當時，有不少網友在貼吧和論壇上討論，集體吐槽“升級”引發的不適應，“發現微博時間線異常，刷新後出現的是幾個小時前的微博，甚至是前一天的內容，多刷新幾次還是如此，一氣之下直接卸載了。”
如果說調整信息流排序方式給一部分用戶帶去了較差的體驗，那麼微博今年的“升級”則又將一部分用戶從它的懷裡推了出去。
經過多次調整並引入人工智能算法推薦之後，微博所謂的個性化推薦重置的信息流排布方式，反饋不如預期，甚至開始帶來很多負面的連鎖反應。日前的最新版本升級，就造成一些中小博主的閱讀量大幅下滑，這也直接影響到了微博的用戶粘性和口碑。
先從用戶層面來看，微博的個性化推薦使得他們的習慣從“我想要”轉為“要你看”，這種方式很容易讓用戶的視野變得越來越窄，無法獲取其真正想要的、有效的信息。就像蘋果CEO蒂姆·庫克在烏鎮演講時所說的，“我不擔心機器會像人一樣思考，但我擔心人像機器一樣思考”。
另外，新版微博的信息流廣告明顯氾濫成災，即便用戶選擇“不感興趣”，或因為“太多重複或相似內容”要關掉這類廣告推送時，卻無功而返，嚴重影響了用戶的使用體驗。
小楊很無奈地告訴懂懂筆記：“微博天天給我推薦各類‘手遊大作’和‘韓式婚紗攝影’，要不就是‘80後帥氣小哥哥’。我每次都在右上角把這些消息X掉，但往下瀏覽三四條消息之後又會出現這些廣告，累覺不愛了。”
再從博主角度來看，按照微博的信息量，每條微博正常能夠在首頁被閱讀的時間都不會很長，而閱讀量大小更多的會受到活躍粉絲數量的影響。
不過，自從微博實行個性推薦以來，越是大V和熱門越容易獲得更高的閱讀量，相反很多中小V的微博閱讀數量就開始急劇下降，並向微博投訴。甚至連擁有86萬粉絲的大V和菜頭，都因為流量和體驗問題吐槽微博。
然而，微博官方給出的解釋是：關係流目前的排序並非完全按照時間輸出，而是優先向當前在線粉絲進行分發，再根據這部分粉絲對內容的反饋，對後續用戶刷出來的內容在排序上進行調整，感興趣的內容往前排，不喜歡的內容排後面。在此，我們只是更改了微博出現的順序，並不會對其“屏蔽或做曝光限制”。
言外之意，影響博文閱讀量的因素是博主的粉絲數量和粉絲反饋，至於閱讀量下滑與微博的推薦機制沒有什麼關係。微博：“怪我咯？”
懂懂筆記發現，知名博主江寧婆婆此前特意發起了一則關於 “新舊兩版消息欄”的投票，有14 萬微博用戶參與，其中近 98% 的人都選擇了舊版消息欄。足以表明，很多微博博主和用戶對此次改版並不滿意，這對微博來說無疑是一個危險的信號。
AI雖好，但不是所有平臺都能“適配”
隨著人工智能的流行，讓很多人開始迷信算法。我們看到，今年5月Twitter也開始使用人工智能對推文進行篩選和過濾推薦。事後Twitter的軟件工程師曾透露，“線上的實驗顯示，經過改進之後很多的指標都有了明顯的提升，比如推文互動情況、還有用戶使用時長。”而且，不斷地改版也讓Twitter的股價有了好轉。
不可否認，人工智能在很多行業裡都帶來了變革，而內容分發與算法的結合也越來越常見。IDC中國區總裁霍錦潔對此指出：“人們需要新技術來更高效的連接生產生活所需要的各種信息，通過AI技術支撐信息流將成為獲取信息的新方式。”
但值得考慮的問題是，是否所有的內容行業或平臺，都能夠與人工智能的個性化推薦良好“適配”？
這個問題從微博的改版上來看，答案就不一定是正向的。從上述微博用戶和博主的反應來看，人工智能的個性化推薦機制在微博上就有些“水土不服”。
其實，看到Twitter的回暖和今日頭條的變現能力，微博在AI上的躍躍欲試原本無可厚非，況且微博本身就具有億級數量的用戶，如果能夠有更好的商業變現，對於上市公司無疑是一大利好。
不過，微博忽略了一個重要問題，就是它與做內容分發的今日頭條不同，後者的很多做法一旦放在微博上，就會造成毀口碑、丟用戶的後果，這是定位的基因決定的。
微博原本是一個普通用戶關注名人明星、熱點事件的信息場或輿論場，用戶可以根據從前至後逐一瀏覽以免錯過重要的信息。這種特性使其可以保持一定的用戶活躍度和使用粘性。
然而，
其個性化推薦並不會讓用戶接收到全部想要的信息，而是有所偏重，這很可能令微博失去自身的原本優勢——輿論場的角色和明星效應。從小楊和網友的反饋來看，微博與用戶之間的粘性已經受到了一定影響。更嚴重的是，有業內人士認為微博個性化推薦的目的並不是為了改善用戶體驗，“微博打亂時間線、引入算法推薦機制等做法，其實是為了更方便地植入信息流廣告及其他類型廣告，為商業變現最大化做鋪墊。”某種程度上，微博是在效仿今日頭條的信息流廣告模式，可是今日頭條近來也因為算法推薦機制備受詬病。
懂懂筆記還想強調的是，微博作為一個信息平臺要清楚其所具有的社會責任。信息平臺都具有一定的“議程設置”功能，也就是說信息會影響人們對某一事件的看法，最終影響到社會輿論的走向。就像Facebook在那次70萬人的試驗中得出的結論：通過更改用戶信息流中的信息，可以輕易左右人們的情緒。
想象一下，這是一件多麼可怕的事情。
因為Facebook可以決定用戶看到的內容，而微博同樣可以選擇給用戶推送哪些內容，而且其所推行的個性化推薦，會讓用戶不斷地接收到同類型的信息，這無疑會放大平臺對用戶設置議程的作用。因此，信息提供平臺的角色就變得更為重要。
如今，我們生活在一個信息爆炸的時代，每時每刻網絡都在傳送著海量的信息。不可否認，按照時間線方式推送內容，一定程度上會存在信息冗餘的情況。但IT評論人洪波強調，微博不是為解決信息過載問題而設計的。
也就是說，微博需要解決的不是信息冗餘問題，而是如何利用算法讓用戶得到想要的個性化推薦。有時候用戶被AI、被“定製”，真的是一種悲哀。
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