头条的信息流好在哪？
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1 头条的争议
头条在业内算是个很有话题性的产品了，对它的常见批判有内容 low、令用户上瘾的使用、信息茧房效应、侵犯版权等等
比如 keso 曾经这么评价头条：
在《瞧这算法》里提到
今日头条最大的问题，不在于它的内容是由算法推荐的，而在于运营者以最大限度地消耗用户时间为最高诉求。为了实现最大限度地消耗用户时间的目的，它会优先满足马斯洛需求层次理论中的低层次需求，层次越低，需求越基本、越强烈，比如生理需求和安全需求。这就是这类资讯产品“黏性”的奥秘，只要你持续刷新，今日头条就可以持续地供应让你欲罢不能的“有趣”资讯。
在《个性化资讯和用完即走》里也提到
今日头条是一个发布不满五年，估值已超百亿美元的新闻资讯产品，它的核心理念，就是用大量可有可无的无聊资讯（官方说法是“你关心的，才是头条”），肆意地吞噬用户的宝贵时间。它做到了，截至去年 11 月，今日头条用户平均每天的使用时长就已经达到 76 分钟。今日头条成功榨取用户时间主要依托两个方面，其一，它用常刷常新、永无止境的资讯瀑布流，持续地制造信息焦虑，让用户始终担心自己会错过什么；其二，它用越点击越精准的个性化推荐技术，将用户导向越来越 low，越来越庸俗的，令自己都深恶痛绝，却又欲罢不能的无聊资讯的深渊。
企业的目标是盈利，越快的获取更多用户，盈利的可能性越大。低层次需求更接近人类本能，低层次需求对应的用户基数是最庞大的
看「有趣」的内容本来也是用户的需求。内容的娱乐化很早就出现了，报纸、广播、电视、门户网站，发布娱乐内容的比重多过严肃新闻，并不是头条出现后内容才开始娱乐化，去批判头条推「有趣」内容不好，low 的内容不好，觉得头条要推更好内容，这是一种对商业公司的道德绑架。头条选择用什么算法推什么信息给用户，反映的是产品定位，这并不是个问题
对一个内容消费平台来说，触达内容的效率是至上的优化方向。比如视频网站的效率优化方向就是让用户尽快找到自己想看的视频并且开始看，内容消费平台也一样
对于使用时长这个问题，因为用户本来就有无底洞似的的欲望，而且本来就有一段时间需要依靠娱乐内容来填充，所以才有游戏、音乐、电影电视剧、综艺节目等内容，这些东西都在抢占用户的时间。但我们不会要求一个游戏为了防沉迷而把自己做的不好玩，不会要求一部电影为了防止用户喜欢去二刷而拍的不好看，那么也不能要求内容消费平台的内容推荐要做的不准以防用户使用时间太长。内容消费平台和视频网站本质上是一样的
而且 low 和庸俗只是主观判断，你觉得 low 的东西别人也许觉得好。不能把自己的价值观作为衡量全世界的标准。这种情况下还觉得「令自己都深恶痛绝，却又欲罢不能」，那么只能说明头条的推荐算法之准，用户心理把握之准
讨论问题要讲逻辑，头条满足特定用户群的低层次需求，并且极致优化了信息获取的效率，让用户尽可能的长时间使用，本身就是用户定位精准和体验优化做到极致的体现
关于头条的「信息茧房」效应，人民网曾经发文：
毫无疑问，信息的私人订制能满足人们多元化、个性化的需求。智能化的信息传播机制可以快速完成用户与信息的精确匹配，大大降低获取信息成本，为生活带来便利。但换个角度看，算法主导下的内容分发模式，也会带来“自我封闭”的危险。
传播学有种回音室效应，在算法的帮助下，我们可以轻易过滤掉自己不熟悉、不认同的信息，只看我们想看的，只听我们想听的，最终在不断重复和自我证成中强化了固有偏见和喜好。一旦身处这样的“信息茧房”，就再难接受异质化的信息和不同的观点，甚至在不同群体、代际间竖起阻碍沟通的高墙。
对信息有偏好是人的本能，人们会挑选自己想看的，相信自己愿意相信的，当遇到新观念冲击的时候会本能的按旧经验保持认知
头条是有按照用户的兴趣的相关性推荐，并不只是根据立场推荐，支持川普的人一样会看到反对川普的内容。如果完全让用户来选的话，用户会倾向于选自己想看的，反而加剧了信息茧房效应
人的兴趣是会随着信息的变化而延伸，头条提供的是一个开放环境下的信息筛选和推送机制，在已有的用户行为基础上推荐更多相关但不同的内容，这是提供了拓宽兴趣的可能，反而是在打破原有的信息茧房
版权问题确实是头条需要解决的。头条砸了大价钱做头条号，想要自建内容源；这还不够，还得解决内容转载的授权问题；还需要打击自有平台上的内容抄袭，头条号的反抄袭校对范围可以扩展到全网，头条是有能力做到这个，而且这样做更鼓励了创作，为未来获得更多原创内容打下基础，并且还能在行业内获得声望
技术确实不中立，技术是被带着目的发明的。但技术也只是提升基础效率，善恶美丑都会被高效的放大。中国的网民直观的反映了现实中民众的层次分布，网络只是将其在线上同样的呈现出来
2 信息获取的根本问题
人获取信息的根本问题是「人如何更好的获取所需要的信息」。关系到「人」、「更好」、「所需要」三个点。前两者是指用户和信息的匹配，所需要是指一段时间内对人有价值的信息是有限的
头条的做法已经在目前的用户定位里匹配了人和信息，对于目前所定位的用户群，已经匹配的很准。如果头条扩展一下用户定位，积极去获取其他内容平台的授权转载，拓宽信息来源，再把信息来源偏好加入推荐算法里，那么会匹配到更多层次的用户
开个脑洞，如果头条可以计算出距离用户上一次阅读的这段时间内全世界的信息差值（比如社会事件的新进展），去掉同质化信息后根据兴趣给到用户，理论上可以解决「所需要」这个点
而且如果针对同一事件做了信息去重，那么在相同时间内，用户可以看到关于这个事件的更多不同内容，这个做法可以提升单位时间的内容价值
其实头条已经离解决获取信息的根本问题不远了
3 社交
从移动互联网早期的 Zaker、Flipboard 等聚合阅读工具，到微博微信这样的社交媒体平台，再看同时期头条，在内容消费这个赛道上，头条算是有些优势了。但新的威胁正在出现，还是来自于依靠社交的信息筛选
算法能够识别用户的兴趣，做出尽可能精准的用户画像。但其实用户是自带用户画像的，那就是用户的社交关系。更准的用户画像意味着商品和服务可以更精准的触达，拼多多就是依靠社交关系来实现商品触达的
微头条是头条做社交的尝试，社交关系是类似微博的关注关系，但是也有用算法从全部微头条的内容里筛选特定内容做推荐；不过关注关系比较弱，微博最终还是走向了「大 V 广播 + 社交传播」的社交「媒体」平台的定位，现在也有对信息流做算法干预，弱关系很难维持
再开个脑洞，既然关注关系弱，那么如果依靠推荐，做「算法社交」会怎样？推荐算法可以做到信息触达，那么用户对信息的喜好能否也作为算法推荐的依据去做人的触达？就好像《黑镜》最新一季里 Hang the DJ 那一集里的约会 App，用算法来计算偶遇的两个人是否匹配
微博就是个公开广场，也许头条就应该和微博合体，用算法去计算微博上偶遇的人是否匹配 hhh
