【被困在算法里的,不只是外卖小哥,还有你和我】
在大数据和AI的加持下,App内的算法推荐正处在一个“越用越懂你”的循环之中。随着用户的不断使用,算法把采集到的偏好信息加以分析完善,对用户兴趣的把握程度将日趋“精准化”,最终实现了“千人千面”的用户个性化推荐。
当每个人都被个性化推荐宠溺到只关注自己有兴趣的信息,甚至切断了其他信息的来源时,一个个把你困在算法里的“信息茧房”就形成了。
在这个数据大爆炸的时代,你眼中看到的世界,却是从未有过的狭隘。
而你,甚至对此不自知。
https://t.cn/A64TNQ4L
在大数据和AI的加持下,App内的算法推荐正处在一个“越用越懂你”的循环之中。随着用户的不断使用,算法把采集到的偏好信息加以分析完善,对用户兴趣的把握程度将日趋“精准化”,最终实现了“千人千面”的用户个性化推荐。
当每个人都被个性化推荐宠溺到只关注自己有兴趣的信息,甚至切断了其他信息的来源时,一个个把你困在算法里的“信息茧房”就形成了。
在这个数据大爆炸的时代,你眼中看到的世界,却是从未有过的狭隘。
而你,甚至对此不自知。
https://t.cn/A64TNQ4L
【被困在算法里的,不只是外卖小哥,还有你和我】
在大数据和AI的加持下,App内的算法推荐正处在一个“越用越懂你”的循环之中。随着用户的不断使用,算法把采集到的偏好信息加以分析完善,对用户兴趣的把握程度将日趋“精准化”,最终实现了“千人千面”的用户个性化推荐。
当每个人都被个性化推荐宠溺到只关注自己有兴趣的信息,甚至切断了其他信息的来源时,一个个把你困在算法里的“信息茧房”就形成了。
在这个数据大爆炸的时代,你眼中看到的世界,却是从未有过的狭隘。
而你,甚至对此不自知。
https://t.cn/A64TNQ4L
在大数据和AI的加持下,App内的算法推荐正处在一个“越用越懂你”的循环之中。随着用户的不断使用,算法把采集到的偏好信息加以分析完善,对用户兴趣的把握程度将日趋“精准化”,最终实现了“千人千面”的用户个性化推荐。
当每个人都被个性化推荐宠溺到只关注自己有兴趣的信息,甚至切断了其他信息的来源时,一个个把你困在算法里的“信息茧房”就形成了。
在这个数据大爆炸的时代,你眼中看到的世界,却是从未有过的狭隘。
而你,甚至对此不自知。
https://t.cn/A64TNQ4L
【被困在算法里的,不只是外卖小哥,还有你和我】
在大数据和AI的加持下,App内的算法推荐正处在一个“越用越懂你”的循环之中。随着用户的不断使用,算法把采集到的偏好信息加以分析完善,对用户兴趣的把握程度将日趋“精准化”,最终实现了“千人千面”的用户个性化推荐。
当每个人都被个性化推荐宠溺到只关注自己有兴趣的信息,甚至切断了其他信息的来源时,一个个把你困在算法里的“信息茧房”就形成了。
在这个数据大爆炸的时代,你眼中看到的世界,却是从未有过的狭隘。
而你,甚至对此不自知。
https://t.cn/A64TNQ4L
在大数据和AI的加持下,App内的算法推荐正处在一个“越用越懂你”的循环之中。随着用户的不断使用,算法把采集到的偏好信息加以分析完善,对用户兴趣的把握程度将日趋“精准化”,最终实现了“千人千面”的用户个性化推荐。
当每个人都被个性化推荐宠溺到只关注自己有兴趣的信息,甚至切断了其他信息的来源时,一个个把你困在算法里的“信息茧房”就形成了。
在这个数据大爆炸的时代,你眼中看到的世界,却是从未有过的狭隘。
而你,甚至对此不自知。
https://t.cn/A64TNQ4L
✋热门推荐