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人工学习之互联网广播式信息传播的信息审判者(精简版)

1.互联网信息传播的信息审判

在口口相传的现实生活中,我们大脑建立并应用了信誉机制的信息审判模型(这里的审判包含审查,查证,证明,保证,判断与评论),当不同的人告诉我们一条信息的时候:

恶棍因为不断作恶,造就自己极差的信誉,所以不管再向谁重复诉说多少次,大家都不会再相信他提供的信息。造成现在互联网大功率高频率垃圾信息满天飞的主要原因:其到处不断作恶,虽然已是极差的信誉,但是仍然可以浑水摸鱼,重复多次欺诈作恶后仍能从中获利,我们并未将信誉机制的信息审判模型引入其中。

在互联网中,可查看信息提供者传播的历史信息,根据经验为其设置相应的信誉权值。信誉权值越高说明其提供的信息就越有价值,我们就可以奖励回报他与反馈适时提高其信誉权值。信誉权值越低说明其提供的信息就越没有价值,我们就可以隔离惩罚他与反馈适时降低其信誉权值。

我们将非常乐意与高信誉权值者达成合作,因其以自己的知识与经验,不光完成了信息是否垃圾的审判,而且还完成了信息内容的真伪审判。我们会拒绝并惩罚那些低信誉权值者。

2.互联网信息传播的信息审判应用后的场景

在互联网信息传播中,基于历史信息的信任原则,一个信息提供者被信任,他的信誉权值就会被提高,想当于他认可的信息你也很大可能会认可,甚至在你无法审判内容真伪且他拥有非常高信誉权值的情况下,可以直接相信其是真的,而他拒绝的信息你也很大可能不会认可。信息的认可度与信任度成正相关性,当你非常信任他的时候,他做的信息审判就相当于如你亲临的审判。

当信任的人越多,这些人在通读信息后,也顺便为你做了更多的信息审判工作,你就可以依靠在他们的肩膀上,获取他们已经做了审判的诸多信息。

若你在通读信息后也能做出自己的审判,最好也顺便为他人做下审判工作。高信誉大多是一个的累积过程,做得越多越好就会越来越高。若没有大贡献来赢得信誉的话,只能是脚踏实地的循序渐进提高,逐步提升自己的发声能力。但是不要跟风盲目审判占便宜,否则他出事时你也会跟着失去信誉。

不要耍小聪明占便宜,否则你将会被慧眼识别曝光出来。众人也会非常乐意且明智的站在你信誉的尸体上踩一踩,顺便提高自己的信誉。

对于一条信息来说,每个人的看法都只拥有对立的两面性:有用的信息还是垃圾信息。当信息提供者越来越多,信息量就只有这么多的时候,你都不需要非常多的信息提供者来做信息审判,可以剔除掉那些提供过垃圾信息的,只保留一直都信任的高信誉权值者。

在信息参与者很多的这种情况下,当有人发布垃圾信息,他将会因裂变式信息传播,无限放大该作恶事件,很快彻底丧失发声能力。

基于信任原则建立起来的信誉原则,个人与其认可的所有高信誉权值者,组成一个结构松散的信誉认可团体。在信誉认可团体中大家会分享信息(包含其他信息提供者的信誉权值信息)与经验,从而形成知识与经验的共享。

在这个信誉认可团体中:

现在的好一些内容推送平台都是使用复杂的算法,根据个人阅读历史费劲心思地猜测,推送个人喜欢的内容,吃力不讨好不说,效果还不满意。现在个人根据自己的喜好,可以使用信誉机制的信息审判模型直接告诉平台来筛选内容,将会完美解决这一问题。

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