在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，面對用戶在新媒體上全新的閱讀習慣和喜好，基于機器算法的個性化推薦閱讀機制，正顯現(xiàn)出強大的爆發(fā)力。這是因為機器算法會對用戶瀏覽、收藏、轉發(fā)、評論新聞資訊的行為不斷作出分析，建立起個人用戶模型，智能地為用戶推薦越來越精準的個性化信息。據(jù)統(tǒng)計，在網(wǎng)絡資訊分發(fā)市場上，算法推送內(nèi)容已逾50%。

一時間，個性推送時代，算法當?shù)�，編輯后撤甚至無用的說法不絕于耳。果真如此嗎？機器算法雖然適應了移動傳播分眾化、定制化的趨勢，但其本身存在著不小的局限。

首先，縱然機器算法再智能，但仍無法猜透更加復雜的人心。算法推薦帶來的弊端是，容易把用戶一次性的、偶然性的、表面的行為，解讀為用戶真實的、深層的興趣和心理需求。目前，機器算法還處于初級階段，追求的是規(guī)�；�，也就是流量，這會導致一些媒體一味追求流量，大量生產(chǎn)低俗、色情、暴力化的內(nèi)容。唯算法論，容易造成推薦不一定是用戶所想、非用戶所需的窘境。

其次，即便依賴于機器算法推薦，會讓用戶的視野變窄，形成信息孤島，從而擠壓掉用戶真正感興趣或者培養(yǎng)新興趣話題的空間。機器算法看似人性化，實則在閹割新聞。用戶生活在自我的世界，無法感知興趣之外的新事物，久而久之，將帶來個人信息接收的窄化，會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。新聞除了讓人感知世界外，還能啟迪思想。讓人擔心的是，機器算法讓思想裹足不前。

再者，對于內(nèi)容生產(chǎn)者來說，需要討好的不一定是用戶，而是機器算法。聳人聽聞的標題、格調(diào)低俗的內(nèi)容由于更易被點擊被轉發(fā)，因而更容易被算法當做“受歡迎”內(nèi)容推薦。利益驅(qū)動下，機器算法容易被做號黨、標題黨、低俗內(nèi)容利用，“劣幣驅(qū)逐良幣”，真正的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容反而容易被邊緣化。這無疑會擠壓優(yōu)秀內(nèi)容生產(chǎn)者的生存空間，造成優(yōu)秀作者流失、用戶體驗下滑等。

此外，越來越多的虛假信息以及敏感信息等混雜在信息流中，通過機器算法推送給用戶。算法僅能通過關鍵詞技術過濾掉一些垃圾信息，偽裝好的無版權、低俗內(nèi)容甚至還會因為標題精彩獲得更好的推薦效果。完全依賴算法推薦、缺少內(nèi)容人工審查這一關，會造成低俗內(nèi)容、垃圾信息等大行其道。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代，新聞閱讀呈現(xiàn)出碎片化和個性化的趨勢。但碎片化閱讀不等于娛樂化閱讀，更不等于標題閱讀；個性化并不意味著用同質(zhì)化內(nèi)容“投其所好”，而是基于用戶真實需求和興趣，在有限時間內(nèi)為用戶提供有用的或感興趣的高質(zhì)量內(nèi)容。目前，人工智能技術在自然語義識別領域還沒有取得特別重大的突破，完全讓機器來判斷一篇文章的標題、文采、深度、價值和適合閱讀的人群，顯然是不夠的。機器算法需要與人工干預相結合，將人和機器的優(yōu)勢充分發(fā)揮，補足機器分發(fā)的盲目性和人力處理海量內(nèi)容的局限性。人與機器的互相補位，才能為用戶提供真正的價值信息。

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