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我們?yōu)槭裁丛敢饪磿充N書榜單上列出的書？或者，在電子商店中面對著一排排令人生畏又大同小異的設(shè)備時，為什么我們經(jīng)常會找店員提供幫助，希望他指著一個產(chǎn)品說“這是我們最受歡迎的產(chǎn)品”？
這些都是原始的推薦系統(tǒng)的例子，推薦的建議基于物品的純粹受歡迎程度，很像我們挑選未知的餐館時會避開空蕩蕩的那些一樣。選擇人氣高的是個好的開始；畢竟，如果是每個人都喜歡的東西，那它就一定不差。這些推薦系統(tǒng)不同于書籍、電子設(shè)備或餐廳評論家發(fā)表在報紙或雜志上的專家推薦。在這些專業(yè)的評論中，我們要判斷我們是否同意評論家的偏好，哪些評論看起來像是有人為了利益而寫的，而不是通常的讀者、用戶或餐廳顧客的客觀意見。
暢銷書排行榜根據(jù)的是銷售數(shù)據(jù)，這既是它們的優(yōu)點，也是它們的缺點。沒有人是一般的：每個人都在某方面與眾不同。如果推薦是來源于那些興趣、偏好和技能水平與我們自己大致相同的人該有多好！這就是現(xiàn)代的推薦系統(tǒng)。因為人們的行為被以電子的方式捕捉下來，不論是通過電腦、電話還是信用卡的使用，都可以根據(jù)廣泛的特征——包括他們正在從事的活動、年齡、居住或工作地點和對相關(guān)物品的喜好程度來把用戶區(qū)分開來。
在信息空間的虛擬世界里，每一項活動都留下了痕跡。所搜索的問題道出了一個人的興趣，那些已讀過頁面也是，尤其是那些被回頭查閱的頁面。在商店里，瀏覽和購買的物品提供了興趣的記錄，就像在雪地里的腳印提供旅途的記錄一樣。不同的是推薦系統(tǒng)可以從痕跡中作出選擇，只遵循那些興趣和目標與你相似的人留下的痕跡。
當你在購物時，商店知道你已購買了什么，如果是一個虛擬商店，它會知道所有你考慮過但沒有購買的物品。當你看節(jié)目、視頻或電影時，程序提供者可以確定哪些部分你看過，哪些部分你跳過了，還有你重復(fù)看了哪些部分。在電子書和文章方面也是同樣的。你的活動詳情可以被提供出來：不只是你看過、讀過或做過什么，還包括如何、何時，有時甚至是與何人一起做的。
推薦系統(tǒng)現(xiàn)在正在快速增長。書商會告訴你和你興趣類似的其他人都喜歡什么，在購買或租賃產(chǎn)品和服務(wù)時也是這樣，音樂、體育、餐廳和服裝行業(yè)同樣如此。同樣的原則也被用于執(zhí)法機構(gòu)來創(chuàng)建詳細的形象描繪：“喜歡這種東西的人，”系統(tǒng)會告訴警察，“已經(jīng)制造了麻煩。”這些“麻煩”可能是“搶劫銀行”、“謀殺”甚至是“抱怨警方的行動”。
這些系統(tǒng)簡化了我們的生活還是使生活復(fù)雜化了？它們靠針對基于共同的背景和興趣的人提出一般性的假設(shè)來工作。因為它們積累了大量的個人的信息，所以它們的工作能起到作用。它們在通常都工作的不錯，但不是在每個特定的情況下。當系統(tǒng)推薦圖書或餐廳，但讓我們可以自由地忽略該建議時，我們就會受益。在這種情況下，系統(tǒng)簡化了我們與生活中的復(fù)雜成分之間的交互。但當系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，當把它們用于預(yù)測個人的行為，特別是當它們試圖預(yù)測非正常和非法行為時，平均值預(yù)測的使用就是不恰當，出錯的可能性和代價都很高。在這些情況下，虛假的預(yù)測為個體和社會都制造了令人困惑的復(fù)雜。
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