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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