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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。”
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想象一下，当一篇八卦新闻和一篇深度分析同时出现，你会做出怎样的选择？站在马斯洛需求模型的金字塔前，本我制造了足够大的需求。你点击一篇娱乐八卦，很有可能是本能驱动的下意识行为。你更多地点击娱乐八卦又给了推荐系统对于此类内容更强的反馈信息，从而增加对此类内容的推荐。如果从推荐系统的点击预估角度看，更接地气的内容超过高大上的内容几乎是必然的。
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消费八卦新闻的确帮助你打发了时间、给你制造了欢愉，但你偶尔的“超我”自觉自省，却对这种内容推荐做出了格调低劣的判断。这也是我们在用户访谈过程当中常会碰到的一种情况：就像在一个个夜里，你一遍遍地跟自己说要早睡，却一次次刷着王者荣耀直到深夜。
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3. 更平衡的产品设计
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尽管推荐技术存在一定局限，尽管用户反馈总是会表现出泛娱乐化的趋势，但一个理想态的产品是不应该仅以点击为导向、唯短期数据而论的，我们能够做出的产品设计不应该止步于此。
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假如我们在点击一篇内容重复度很高的娱乐八卦和点击一篇行业深度分析之间，倾向于认为后者更有价值，那就需要找到更好的方式来衡量一次阅读的价值，从而引导推荐系统的分发流程，比如：
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• 内容稀缺度：越垂直的内容越稀缺，小类目下的内容点击可能比大类目下的内容点击更有价值。
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