智能推薦標簽 就像電線杆上的牛皮癬

本文作者：極光

　　在今年的遊戲開發者大會上，Steam 官方公開了最新的 Steam 遊戲庫全新界面，除了全新的 UI 升級和「Steam 事件」之外，我們可以看到標簽（Tag） 的標識和下拉菜單被放在了相對主要的位置上，而 UI 也更為簡潔，其中更突出了「我的標簽」這樣的表述，同時讓用戶更加主動地為自己的遊戲口味進行定位。

　　除此之外，在目前的 Steam 商店官方頁上，關於遊戲標簽的分類也做出了公示：用戶可以在 Steam 上的遊戲隨心所欲的打上標簽。Steam 官方在今年的 1 月 15 日 也更新了一篇部落格，針對遊戲推薦系統方面，給出了未來的調整方向：「我們正著手打造一個由機器學習驅動的全新推薦系統，可以找到符合玩家個人喜好的遊戲。但是算法僅僅是易搜索性解決方案的一部分，因此我們也在打造更多的直播和鑒賞功能，並持續評估商店的整體設計。」可以推測，Steam 在未來一段時間仍會將標簽化推薦作為主要推薦策略，並將通過其他的推薦方式如好友推薦、鑒賞家、熱門遊戲等彌補智能推薦算法的同質化影響。

　　如同上面 Steam 的標簽化推薦，智能推薦在某種程度上已是大勢所趨，不少用戶對智能推薦的存在也都表示認同，因為這個功能為我們過濾了很多非必要的選擇和訊息。「現在已經很難被某一個遊戲取悅了。」但也有玩家認為同類型的遊戲體驗太多，導致能被遊戲取悅的體驗，那種一眼相中、心動的感覺也越來越少。此外，很多網站上由於智能推薦的未完善，推薦結果並不是用戶所需。紙尿片、幼兒有聲教學書、奶粉、前段時間我的購物商城頁面就擠滿了各種寶寶的商品，滾動條下拉甚至還出現了「寶爸寶媽」的專欄推薦，只是因為我的手機前兩天借給了朋友搜索過相關的商品。這樣的例子也存在於一些視頻網站上：比如我曾經瀏覽了朋友發來的幾個摩托車比賽短視頻，我的首頁推薦視頻列表裡就擠滿了各種摩托車事故片段。

　　隨著智能推薦的進一步發展，其存在的問題也愈發明顯：當你越來越依賴這樣的智能推薦去做出各種各樣的選擇時，實際上你也愈發陷入了一個小圈子甚至是閉環裡面，如果要用一個很簡單粗俗的例子來解釋的話就是：在智能推薦算法下，暴力的人可能會更加暴力，而色情的人可能會更加色情。

　　基於這些智能推薦所帶來的負面影響，不少網站和 APP 也開始通過不斷完善自己的推薦算法來滿足用戶不斷增長的需求，同時開始推出和設置與推薦算法相輔的功能，比如「給我驚喜」，「聽見/看見不同」等選項供用戶選擇，不僅能直擊用戶的喜好，同時又能時不時給用戶一些額外的驚喜和思考的空間，Steam 或許是一個值得分析的例子。

　　每當通關一個遊戲，沒有遊戲可玩，或是大作扎堆發售，過了一段時間又都嘗完鮮之後，不少玩家就會進入所謂的的賢者狀態，他們一般會在 Steam 商店頁面溜達溜達，或者到 YouTube 頁面上觀看相關的推薦遊戲視頻。而在大數據的智能推薦算法下，很多時候你都能看到合你胃口的那一款，然後美滋滋地加入購物車，付款，下載，一氣呵成，但也有些時候，你會發現，你看到的遊戲都不是你想要的，或者當你想要跳出自己以往的遊戲口味圈，進行新的探索時，沒法找到出口。

　　Steam 是如何為玩家推薦遊戲的？瀏覽商城的頁面你會發現，Steam 為玩家推薦遊戲的其中一種方式是基於玩家最近在平台上運行的遊戲和軟體來進行推薦，且這個推薦是設定在標簽化系統之上的，每一個遊戲都貼有不同的標簽，當你的遊戲柯瑞有一款動作遊戲的時候，Steam 便會根據這個「動作」標簽，為你推薦其他與此標簽相關聯的遊戲。也正因如此，很多玩家被貼上了 XX 類型玩家/愛好者的稱號，這其中有些玩家的確是某品類遊戲的頭號愛好者，但也有很多時候，只是因為算法推薦的相對單一，玩家本身也被標簽化，遊戲接受面甚至越收越窄，相對冷門的獨立遊戲或者小眾遊戲很難被呈現在玩家面前。

　　那麽這些標簽之間又是如何相互關聯和出現的？遊戲行業調查機構 Quantic foundry 曾經對 Steam 平台遊戲標簽之間是如何關聯的做過一個可視化的研究，認為 Steam 的標簽化推薦是做的較為成功的一個例子。Steam 平台中不同的標簽之間的關聯如下圖所示。在圖中，每一個點代表一個類型標簽，點越大，這個標簽在 Steam 出現的次數頻率則越高。而每一根線條則代表兩個標簽之間的強弱關聯，兩點之間的線條越粗代表它們之間以相似的比例出現在遊戲中的可能性就越高。根據研究結果，集中在中心區域的點多為指代意義更加廣泛、更加主流的一些標簽，比如「動作」和「射擊」，換言之，身上貼有這些標簽的遊戲出現的次數頻率則更高。

　　不過研究也發現，圖表中呈現一些相互獨立的「孤島」，這 9 個孤島中與網絡中心相距較遠，關係較弱，且分散在網狀的邊緣地帶。換句話說，這些標簽與中心地帶的標簽同時出現的幾率很低，帶有這類型標簽的遊戲被曝光的機會自然也就更少。結合 Steam 的推薦行為推斷，當用戶玩了一個帶有動作標簽的遊戲之後，平台後續會給你推薦更多動作標簽類型的遊戲或與之相關的標簽遊戲，而帶有外圍標簽的遊戲則很可能無法被很好的覆蓋，因此 Steam 也仍然存在我們以上所說的智能化推薦帶來的負面影響：你接受的遊戲推薦很有可能會愈發陷入一個相對封閉的類型之中。誠然，這也是一個智能化推薦算法中幾乎不可避免的問題。

　　但有趣的是，研究發現了在 Steam 平台上，帶有不同類別的標簽遊戲也有同時出現的幾率。在圖表中我們能夠看到 Steam 平台中一些不屬於同一個社區的標簽之間也有一些線段將他們聯繫在一起。比如下圖所示，在不同的社區之間，有三組標簽互相相連，包括 Medieval 與 Historical ，RTS 與 Base-Building 以及 RTS 和 Economy ，雖然這種關係並不普遍存在於所有的標簽中，但該策略也為擴充用戶的遊戲類型和傾向提供了一定的借鑒意義。「當具有較強關係的相鄰兩個標簽的確能夠代表玩家所期待的遊戲範圍，相隔兩條線段或者三條線段的兩個標簽的組合出現時，或許能夠為玩家推薦更多雖然不在玩家預期之內，卻能夠給玩家驚喜的遊戲種類。」這種情況就像你是一個沉迷在《星露穀物語》種田不能自拔的萌新玩家，但遊戲平台智能推薦會在某時間段嘗試向你推薦魂系動作遊戲《隻狼》或者某款相對小眾的獨立遊戲《Gris》。可以看出，Steam 在智能算法推薦之外，提供了另外的途徑，讓玩家感受「驚喜」。

「對於我們來說，這是一件很矛盾的事情，我們一邊做精準推薦，但另一邊又要避免用力過度。」從事推薦算法相關工作的技術人員小宇也坦稱，單一根據用戶的喜好為依據的推薦算法必然會帶來一些負面影響，比如信息面越來越窄，因此她指出高分作品推薦和好友推薦是彌補同質化推薦的兩個重要途徑：「我們會試圖在一般用戶認可的高分作品裡面挑選出 2-3 個可能你並沒有表現過強烈興趣的作品推薦給你，觀察你的停留時長和行為，做出分析並挖掘出你的傾向。另外，我們也會從你好友喜歡的作品中為你推薦，同時觀察你的觀看行為。」但她認為這種給用戶驚喜的算法也存在一定負面的影響，「比如 A 用戶是一線城市用戶，他所選出的高分作品，在三、四線城市的 B 用戶眼中可能並不是一個優秀的內容。而同樣的，你的好友眼中的優質內容，也並非一定符合你的口味。這樣帶來的後果有時候會讓用戶覺得這個產品本身不符合自己的定位，從而降低用戶的粘性。」

　　「這是什麽遊戲？這遊戲在哪裡能夠下載？」，很多時候當你進入一個遊戲直播間，你會發現彈幕總會充斥著這樣的提問。相對於智能算法推薦，觀看別人的遊戲直播是玩家被安利一款遊戲的又一種途徑，而這樣的安利，也更為多元，讓玩家聽到更多的聲音。每當一個新遊出現時，不少的玩家也更加傾向於主動尋求多家媒體的評測分數，甚至是不同玩家的評論和聲音，通過主動獲取信息來判斷一個遊戲是否適合自己，而不單單是被動地接受推薦信息。

　　從用戶自身的視角來看，智能算法推薦是一個相對被動的信息投喂過程，相當於給用戶畫了一個圈，用戶站在這個圈內等著與自身匹配的信息主動找上門，在省時的同時也失去了很多接觸其他信息的機會。當猜你喜歡成為主流，一定程度上我們的視野也因為這些投喂而逐漸縮窄，我們的的耳邊也慢慢變得只有一個聲音，毫無驚喜可言。因此在智能算法推薦之外，用戶自身也需要有更多的自我思考和反思。

　　《Hang the DJ》是英劇《黑鏡》第三季中頗具爭議的一集，劇集背景設定在未來，有一個系統詳細記錄著一個人的情感喜好和行為模式，這些數據你也可以理解為我們上面所說的一個個標簽，系統能夠通過這些標簽準確預測你的真命天子/女，並進行配對，這個系統為大家省去了自己去摸索和嘗試的過程，並為你做好了所有選擇，這個人適合還是不適合你都由這個系統說了算。不少觀眾在影片底下評論：如果人類最後全都堅信系統和數據能夠為人類找到最佳的對象，這可能會是一件非常恐怖的事情，最後你會發現我們的選擇少的可憐，而自由或主動去思考的空間也變得越來越少。

　　雖然這樣的劇情設定未免有點過於極端，但如今的征婚交友平台匹配系統也在一定意義上朝著這個方向發展。當所有的東西，甚至包括愛情都可以通過智能算法「計算」出來的時候，很多人認為這樣的現實有點過於智能，甚至讓人覺得毛骨悚然。也正如上面所說，在智能算法推薦下的你，大數據已經將你的所有信息入庫，在你的信息接收頁面上，呈現的都是這個庫認為合你口味的遊戲以及這些遊戲相關的信息，儘管根據 Steam 的最新政策，其突出了「我的標簽」這樣的表述，讓用戶更加主動地為自己的遊戲口味進行定位，但仍有很多玩家反映，當你想要看看別的值得購買的遊戲，跳出自己的圈子時，仍然無從下手，找不到出口。而當有一天，你想要撕下這些智能推薦貼在你身上的標簽時，或許你才發現自己已經被圈在了一塊地裡，成為了一個「被標簽化」的玩家，大數據將不同的標簽牢牢貼在了你的身上，視線或許越收越窄，也越來越難被某一類型的遊戲取悅。

本文僅代表訂閱平台作者觀點，與本站立場無關。遊民星空僅提供發布平台。未經允許嚴禁轉載。