【怎么用系列】短视频戒断——对推荐算法进行干扰

如今推荐算法已经渗透到人们生活的方方面面,尤其是抖音等短视频核心就是推荐算法。

【短视频的危害】

1> 会让人变笨,慢慢让人丧失注意力与专注力

2> 让人丧失阅读长文的能力

3> 让人沉浸在一个又一个快感与嗨点当中。当我们刷短视频时,大脑也需要得到频率更快、更刺激的内容,才能让大脑持续愉悦。

4> 时间黑洞,不知不觉几十分钟甚至1小时就过去了,刷短视频的时间越长

5> 人的精力是有限的,时间被消耗光了,上班会没精神,工作也会做不好,整个人精神状态也会不好

6> 刷时一时爽,过后火葬场。每次刷完短视频,反而会觉得更焦虑,充满了无尽的空虚

【短视频的上瘾机制】

本质是和大脑中的多巴胺有关,原理大概如下:

其实抖音这种短视频,就是利用了"人性",或者说是人的"弱点",让人不断的"上瘾"......

多巴胺的快乐是一种表层的快乐,它容易获得但持续时间非常短。因此往往会在感受到短暂的快乐之后就会陷入空虚与焦虑,而这时大脑就会刺激人继续去追求多巴胺的快乐

慢慢地产生多巴胺的条件越来越高,只有刷更长时间的短视频,才能产生同样的快乐,这个时候就上瘾了!

而"推荐算法",就是这种"让人上瘾"的始作俑者,也就是不断推荐让你感兴趣的内容,让你一步步踏入"瘾"的局,最终无法自拔也无法抽身。

【干扰推荐算法】

之前想过一个方案,是调用相关的接口,不断用自己的词库去"干扰"推荐算法,但是这种只是短暂的起作用,过段时间又会根据你的习惯形成新的推荐算法,所以,这个方案并不可靠。

既然正向没有好用的办法,那就用反向的思路来解决------拉黑功能。

【实施步骤】

抖音里是有拉黑入口的,可以按照以下方法实施起来:

1> 可以在一周内观察自己对什么感兴趣,常刷和停留时间长的是哪一类内容;

2> 如果你觉得那些博主的内容对你帮助不大,那就果断放入黑名单,比如"美女","跳舞"之类的

3> 可以一次性拉黑十几个博主,这时候就到第二天了

4> 如果第二天还是推荐给你那些与黑名单中类别相同的内容,接着拉黑

5> 在第三天或者第四天的时候,就会慢慢减少对你的推荐

6> 第二周接着观察并拉黑消耗你时间并对你没有帮助的内容;

7> 重复拉黑1-2个月,基本上就会达到干扰"推荐算法"的目的,当推荐的内容减少,慢慢对短视频的依赖也越来越少了

【注意】

不要卸载抖音或者快手这种app,可能在短期内有效;但在3-5天或者1周之后,会出现强烈的反弹,还会将app装回来,之后沉迷可能会越来越严重。几乎没人可以"违反人性"

相关推荐
亿牛云爬虫专家14 小时前
视觉分析开发范例:Puppeteer截图+计算机视觉动态定位
人工智能·爬虫·计算机视觉·爬虫代理·短视频·代理ip·小红书
罗政9 天前
springboot+vue实现鲜花商城系统源码(带用户协同过滤个性化推荐算法)
vue.js·spring boot·推荐算法
LDG_AGI9 天前
【深度学习】多目标融合算法(六):渐进式分层提取模型PLE(Progressive Layered Extraction)
人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习·推荐算法
罗政10 天前
springboot+vue实现服装商城系统(带用户协同过滤个性化推荐算法)
vue.js·spring boot·推荐算法
JackHCC13 天前
字节2025实习/校招/社招 内推码:R9SZ7Y1
学习方法·推荐算法
CM莫问15 天前
<论文>(微软)避免推荐域外物品:基于LLM的受限生成式推荐
人工智能·算法·大模型·推荐算法·受限生成
zkmall17 天前
推荐算法工程化:ZKmall模板商城的B2C 商城的用户分层推荐策略
算法·机器学习·推荐算法
绒绒毛毛雨17 天前
广告推荐算法入门 day1 --项目选型
算法·推荐算法
hongjianMa22 天前
【论文阅读】Attentive Collaborative Filtering:
论文阅读·深度学习·推荐系统·推荐算法·多模态·自注意力机制
risc12345622 天前
推荐系统架构设计
推荐算法