這不是黃標事件的問題，而是大數據分析問題。你能看的很多，但最終，你會看的很少－－－推書的一千種方法

推薦影片沒有想看的

發現這個問題已經有一段時間了，最近更有越演越烈的情況，不知是否與黃標事件有關。

是因為最近黃標事件的原故，讓新影片變少了嗎？剛剛上網搜尋發現，至 2019 年 5 月之後，YouTube 平台每分鐘上傳的新片時間，將會超過 500 小時。所以是黃標事件讓新片快速變少？或是只有台灣新片變少？

答案肯定並非如此，對於上 YouTube 看影片的人來說，我們會點的肯定是有興趣的影片，並不會在乎影片是新是舊，若真的是新片上傳量變少了，也還有舊片可以推薦，只要是沒看過的影片，對任何人來說都是新片。

所以，當我們發現推薦影片中，想看的影片變的越來越少時，肯定是什麼地方出了問題。

我們的視野因 YouTube 變小了

於是我仔細觀察 YouTube 都推薦些什麼影片給我，果然發現了幾個問題點，首先是推薦影片大多是我最近看過影片的延伸推薦，你或許覺得這沒什麼問題啊，一直以來都是如此不是嗎？但，問題出在，所謂的「最近看過」期間變的越來越短，以前的「最近」也許是一兩個月，而現在的「最近」也許不到一星期。

或許你覺得沒什麼，但這確是非常可怕的問題，因為這代表，YouTube 只給你一個星期的視野，一星期之前你所在意的事情，推薦系統將會大大降低推播，這會直接造成一種鑽牛角尖的狀態。

原本你會看的影片類別有一百種，但因為數據告訴推薦系統，由於人們大多只會看推薦影片的前一百片（或更少），若要推薦人們一定會點來看的影片，就會直接縮短分析你的「近期」觀看影片，因為時間越長影片越多，但由於多數人興趣都是廣泛的，這會造成推薦影片類別過於分散，導致你「現在」想看的影片只能推薦十片以內，甚至更少，這樣一來，你會點來看的推薦影片自然大大降低，只此，把「近期觀看」期間縮短，就變成推薦系統必要的選項之一。於是，你會發現，推薦影片的類別多樣性會越來越少，最後，幾乎整個推薦清單都會趨於單調，就像牛角尖一樣越鑽越小，最後轉不出來。

而這樣的推薦系統，只會導致人們視野越來越小。你能看的很多，但最終因推薦系統，你會看的很少。

另一個重要的發現是，系統會推薦的影片大多是新影片，除非，你「最近」常看的影片是小眾市場影片（例如程式設計），才會推薦較舊的影片來填滿推薦頁面。

真正的問題是？

那麼，究竟什麼原因會造成這個現象呢？其實很簡單，只要了解 YouTube 推薦的目的是什麼就能理解：只要你停留在 YouTube 的時間越久，觀看影片的時間就會越多，創造的經濟效益就越高。

至於你從頭至尾看了什麼，根本不重要。

催化劑：
P243
實體報紙有一個線上媒體從未出現的易用性，那就是「翻完=讀完」的傻瓜式讀者體驗。一路翻開版面，所有新聞都在眼前，你不看的通常是你確定要略過的，而線上媒體則缺乏這種線索，因為動線太複雜，所以大部分類別我們幾乎都不想點開。

於是在實體報上，我很容易「順便」讀到一向會忽略的有趣新聞，而在新聞網站上，這種機會則大為減少。

P292
如果小心翼翼的將他與所有可能誤導他的書隔離，他就得不到和社會相處的能力，任何一個偏見對他而言，他都沒有足夠的自我思考、判斷能力。〔我們〕不要擔心他暴露在某一個偏見當中，而是要擔心他暴露在不夠的偏見中。

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書名：老貓學出版 --- 編輯的技藝 & 二十年出版經驗完全彙整
作者：陳穎青
出版者：時報文化出版企業股份有限公司
初版一刷：二○○七年十二月十七日
ISBN：978-957-13-4783-7

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