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诚然，如果交由特定群体来判断，或许永远无法产出如“快手”这样的产品。同一段小视频，你看到的是残酷底层物语，他看到的则是生活的延展。
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在今日头条上，同样有这样的账号：农民王小。用直白的影像记录生活，记录老妈做饭，记录姐姐、姐夫给爸妈送米面油……视频的艺术性？连我这个外行都觉得谈不上。但就是这样的账号，已经累积了45万名粉丝，每一条视频都有几十万甚至上百万次的播放量，上千条评论。
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图7–1 今日头条“农民王小”账号内容
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这样的内容，我们怎么评价？它也许不能称之为“好”，但也绝对不至于被定位为低质的内容。正如面对鸡蛋与石头的冲突，我们或许首先应该倾向于鸡蛋。如果进行过度专业化的过滤，或许这样的内容将永无出头之日。
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那就回归到最后一个问题：什么样的内容是低质的，应该被过滤？
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虽然对内容质量的判断存在主观性，但并不意味着我们丧失了对内容质量的约束。借助大量的案例分析，我们能够抽离出一些客观指标，也能达成一些平台审核层的主观一致标准，以较少争议、控制误伤量的方式给出评判“内容质量差、不宜传播”的标准：
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• 真实性上：歪曲事实，虚假信息等。
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• 阅读体验上：无意义内容，错别字连篇，文不对题，语句不通顺、掺杂广告等。
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• 价值引导上：不正确的价值观导向，煽动对立情绪，低俗色情等。
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我猜想这也是快手对特定内容做出干预的原因，记录这些内容也许无罪，但这些内容并不适合传播。在明确的低质内容底线之上，平台方或许应该对内容和内容创作者保持足够的宽容。
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2. 为什么会觉得推荐内容格调低劣
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既然推荐系统已经将绝对低质的内容过滤掉了，那么，为什么我们还会时不时地觉得推荐内容格调低劣呢？这主要有以下两个原因：
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其一，推荐准确性问题。
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一方面，每个人的认知程度是不同的，如果一篇内容是低于我们认知水平的，那我们一定会觉得它质量一般、内容格调偏低劣。就像知乎的Live产品，不管是受到多少好评的讲座，总有人会给出中评或差评：“格调太低劣了，没啥干货。”另一方面，我们对某些内容存在个人偏见。比如，有些人认为郭德纲的相声是“三俗”的，有些人觉得八卦新闻是不好的，等等。如果推荐不能很好地匹配用户的兴趣偏好或认知程度，就会让用户产生内容格调低劣的感觉。
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在冷启动阶段，由于对用户缺乏认知，推荐并不能很好地刻画用户的兴趣画像。为了最大化地实现用户冷启动阶段的留存目标，推荐必然会从大众化和基础化的热门角度切入。而大众化的内容必然是与部分用户的认知水平存在差异性的，从而让这部分用户认为推荐内容是低质的。
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随着用户的点击动作、阅读表现、关注行为的积累，基于用户聚类和用户偏好作者的信息，推荐不准的情况能够在一定程度上得到缓解。比如，一个人常看科技内容，不点击娱乐内容或很少看完八卦新闻，系统会大体上知道他的调性，不再推荐他不感兴趣、觉得格调低劣的娱乐八卦新闻。
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在推荐过程中，更难解决的是认知水平的问题。系统基于文本分析确定了内容分类，可能会推荐一篇质量平平的科技分析给一个重度的科技用户。在这种情况下，用户还是会觉得内容过水，从而对推荐产生微词。我们通常依赖用户对作者的关注程度来局部改善此类问题。
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其二，用户无意识反馈问题。
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先讲个真实的案例：
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一日聚餐，席间A君说：“你们这个不行啊，老是给我推娱乐八卦，应该多给我推荐一些行业观点、深度分析之类的内容。”
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B君道：“好好好，把你的用户ID给我，我查询一下，看看推荐算法是不是有什么问题。”
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半晌，剧情反转。
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B君朗朗道：“下午1点半，刷新一次，给你推荐了3条行业资讯、2条体育资讯、1条娱乐八卦，你点了娱乐八卦。下午2点半，刷新三次，你点击了1条行业资讯、3条娱乐八卦。下午3点，刷新……”
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众人相视爆笑，终结谈话，定论：“本我超越了超我。”