娱乐致死

/ 峰哥何峰@简单心理 /

Neil Postman 曾经有本很出名的书:娱乐致死 (amusing ourselves to death).

首先介绍一下背景:此书出版于 1985 年,当时还没有互联网。如日中天的媒介是一种叫做电视的东西。

Postman 在书中说道:不同的媒介(纸媒、电视等),能够承载的信息、知识、讨论也是不同的。比如对电视来说,更重要的是娱乐。信息本身,以及讨论的深度,都成为次要。

不知 Postman 在今天,这个互联网时代,如果重写这本书的话,会有什么新的观点。不知道他是否会觉得互联网比起电视的时代,是否更进步了?

互联网至少带来两个很大的改变:

- 内容制作的门槛低了很多。有个手机就能拍视频,更不用说拍照、录音,或者写文字了;

- 内容发布的门槛可以说机会没有了。


我想这对内容的分布带来的影响会如上图。互联网之前,内容总量不多,质量还可。互联网之后,内容总量大增,平均质量大减。但是右边的长尾高质量的内容其实还是增多了的。

所以问题是怎么找到这些内容。找到自己感兴趣,或者需要的内容,越来越成为一门重要的技能。也有各种互联网公司孕育而生,帮助人们找到这些内容。大家的做法不外乎两类:用算法推荐,或者人工 curate.

Yahoo!,就是人工筛选的早年典范。当年人们上网不知道去哪里,看什么的时候,雅虎提供了一个巨大的,手工筛选的,分门别类的网站清单。

之后,网站数量成爆发性增长,人力能够筛选的已经跟不上网站增长的速度,于是技术手段成为主流。各种搜索引擎出现。最成功的当然是 Google。

到了现在,似乎又是人工 curate 的内容开始更加流行。

Google 之类的搜索引擎当然仍然不错。但是我日常的阅读内容,并不来自 Google 推荐,而是一些 RSS feeds(类似微信公共号)。

发现新的阅读内容,则是通过 Hacker News,Longreads/Longform 之类的渠道。这些其实都是人工编选的内容:HN 的编选者是 Hackers News 上的一批活跃用户;Longreads/Longform 则是各有编辑团队。

至于微信朋友圈、知乎上关注,也都是通过他人,而不是算法,来作为内容的筛选机制。

或许最终的解决方法是人工智能?足够强大的 AI 来理解我们每个人的阅读品位,然后来推荐我们会感兴趣的内容?

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