ByteDance はインターネットの歴史の中で最も偉大な企業の一つです。そのコアである推薦アルゴリズムは、情報配信のモバイル時代全体を導いてきました。今日、アルゴリズムを使用しない主要な情報アプリケーションを見つけることはほぼ不可能であり、アルゴリズム駆動のフィードをデフォルトオプションとして設定していないものを見つけることも難しいです。
過去 15 年間の情報配信効率のほぼすべてのアップグレードは、推薦アルゴリズムを中心に展開されています。
もちろん、これが繁栄する核心的な理由は、モバイル技術の爆発です。これにより、電子デバイスは人間の延長となり、さらにはその一部となることができました。また、より多くの広範なユーザーデータを収集することが可能になり、これがより正確なアルゴリズムの燃料となります。
消費可能な情報のライフサイクルにおいて、配信は努力を要する大きく見落とされがちな部分です。実際、良い配信は良いコンテンツ作成と同じくらいの努力を必要とし、良い消費結果を達成します。これは推薦アルゴリズムの成功の基盤の一つです：彼らは最小限の人間の努力で（各ユーザーに密接に関連する情報）非常に効果的な配信結果を生み出します。
アルゴリズム以前は、ユーザーが良い配信結果を望む場合、通常は数人の専門的な編集チームに頼って、自分の好みに最も合ったコンテンツを選んでもらう必要があり、編集者が常に良い判断を下すことを期待していました。これを一時的にエディターベースの配信と呼ぶことができます。
あるいは、ユーザーは自分で質の高い情報やコンテンツを手動で検索し、フィルタリングすることができ、自分自身の編集者になることも可能でした。これをセルフベースの配信と呼ぶことができます。
上記の図では、太い赤い線が努力を要する配信プロセスを表し、赤い線の下端に接続された円がこの努力の対象です。
これらの中で、エディターベースの配信はユーザーのカバレッジとエンゲージメントの観点から大部分を占めています。その理由は簡単です：セルフベースのモデルの報酬は単に「自分の好みと効率に合った情報」であり、必要な努力は膨大です。
この前提のもと、推薦アルゴリズムの発明は上記の両モデルにとって壊滅的な打撃となりました。システム内のすべての人間の参加者は、最小限の努力でかなり良い情報配信結果を達成できるようになりました。
その結果、アルゴリズムベースの配信は現在、ほぼ全てのインターネットを支配しています。一方で、この配信モデルは多くの欠点をもたらしました — バイアスの強化、情報エコーチェンバー、センセーショナルなコンテンツ、過度なトラフィックの追求などです。これらの問題は長い間、実務者やユーザーの間で議論の対象となっており、アルゴリズムに対する大きな不満が生じています。
ユーザーは常に最小限の努力とコスト（財政的、認知的、身体的行動など）で最高の結果（製品、体験など）を達成しようとします。したがって、人々がアルゴリズムに対して多くの不満を持っているにもかかわらず、アルゴリズムは世界を支配し続けています。依然として情報を処理するために編集者や自分の努力に頼るユーザーはごくわずかです。
ここでは後者に焦点を当てます：情報を積極的に検索し、整理する習慣を持ち続けているユーザーです。これらのユーザーは、情報の質と正確性を確保するために、検索、購読、購読解除、フィルタリングなどの方法を利用しています。彼らの数はアルゴリズムのオーディエンスと比較して少ないですが、絶対的な意味では依然として重要です（例：単一の RSS クライアントの世界的なユーザー数は 2000 万人を超えています）。
これにより、私は考えます：もし配信自体が努力の一形態であり、常に情報体験を向上させるために積極的に働いているユーザーの大規模なグループが存在するなら、彼らの努力を他の人が消費できる作品と見なすことはできるでしょうか？
コンテンツ作成がマネタイズ可能な努力の一種であるなら、情報配信もマネタイズ可能な努力の一形態であることはできるでしょうか？このようにして、以前はマネタイズできなかった多くの努力がインセンティブを受け、全体の配信システムが前例のないほど分散化されることになります。ここでの分散化は、技術的な側面ではなく社会的な側面を指します（技術的な分散化については https://rss3.io/ を訪れてください）。
最小限のメカニズムとして、誰かが特定の購読リストを持ち、それを維持して自分自身と似た小グループに最適にサービスを提供する場合、彼らは社会的な認識と引き換えにそれを共有することを望むでしょうか？もし一般のユーザーがこれらのキュレーションされた、リアルタイムで更新される情報フィードを簡単に消費できるなら、これは既存の配信システムよりも多くの価値を提供することになりませんか？
一般のユーザーにとって、これは編集者やアルゴリズムと同じように、努力をかけずに良い配信体験を得る方法を提供します。同時に、編集者がもたらす限られた選択肢と、アルゴリズムによって生じる高いエコーの欠点を回避します。
すでに情報を整理しているユーザーにとって、彼らの努力は情報消費効率を高めるだけでなく、社会的資本、金融資本、さらには利益や利益を得るための通貨として機能することができます。
努力をする人とそのユーザーは有機的なつながりを形成できます。単にアルゴリズムにあなたの行動を観察させてパラメータを調整させるのではなく、実際の人々と対話してフィードバックを提供したり、自分自身が努力をする人になって、より多くの人々を助け、その過程で報酬を得ることができます。
もちろん、実際の製品では、いくつかのコールドスタートの問題に対処する必要があります。たとえば、情報配信の努力が商品であるなら、この市場には十分な「売り手」と「買い手」が必要です。この二者間市場において、「売り手」は「買い手」のユーザー体験であり、彼らをどのように参加させ、このシステムを理解させ、より良く自分自身や他者にサービスを提供させるかが重要です。
Pinduoduo がある程度、社会化を資本化することで電子商取引を変えたなら、私たちは配信を資本化することで情報消費を変える可能性を提案できますか？
分散型技術を導入し、この分散型配信システムとともに、配信の資本化、マネタイズを同時に解決し、Web の健全性、効率性、持続可能性をさらに高めることを試みることはできるでしょうか？
もちろん、このようなシステムを構築するには、情報独占の時代に十分なオープン情報レイヤーが存在し、真に素晴らしいエンドユーザー体験を提供するという他の二つの核心要素が必要です。
もしアルゴリズムが機械進化によってもたらされた集中型の効率であるなら、この新しい資本化された配信モデルは、人間が活気ある社会としてそれに対抗する可能性かもしれません。