1樓:
大V化的窘境
大V化是自發形成的,基本如此,因為乙個很簡單的原因——能持續找到並回答大眾關注點所在的人,從來都是少數。
你看我這個回答,可以理解我通篇都沒有廢話,但是完全不像乙個大V的回答。
對比馬前卒,或者蘇莉安的那種「翔實的文字,豐富的圖表」的回答,我弱爆了。
某種意義上這種演算法上的改變只是「重新打破了資源分配的模式」,但是最終乙個人能掌握的資源數量,還是取決於他的能力能夠掌控多少資源。
強行給乙個人資源,就如同彩票中獎一樣——通常兩年後重回原樣。
所以說我真心覺得這個新演算法沒有什麼卵用。
就如同我這個回答和大V們相比,可能在提出觀點上可以做到接近,但陳述真是差了乙個數量級。
想想你小學中學時代,是不是那些「模範作文」的作者也始終是少數人?
並非所有人都能夠很好的輸出自己的觀點,甚至有些人根本就沒有觀點。
每個答主回答的贊同數量的平均性
以我對自己的觀察,其實我是始終「篇均3贊」的——抖機靈最高贊的乙個回答有接近1500贊,但是背後估計大約頁有500個抖機靈是0贊——平均下來差不多也就是3個讚。
可能平均回答帶來的贊同數量會隨著粉絲的增加而增加,不過算下平均數量,乙個人的回答會在一段時間內保持乙個穩定數目的。
傳播學給出的解釋
有乙個框架大概是「內容產生者」-「內容擴散者」-「內容消費者」,如果推薦演算法給出的推薦人物不能同時具有產生和擴散,這個問題是死的。現在本問題回答數量為5,關注人數為7。
真是絕佳的諷刺。
結論
雖然換了演算法,不過我覺得然並卵……
目光不可避免的向大V聚集而去,即使這種推薦演算法可以稍微減緩這個程序。
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