我之前写过《筛选资讯这事，我还是更相信人，而不是机器》吐槽当前各个资讯平台，改为由机器推荐后，呈现出来的尴尬与低智商，顺便还单独写过一个号称有态度的网易新闻《糟糕的推荐——兼谈网易新闻APP》看它如何从拉动网易股份的龙头产品、资讯界的一股清流沦落为今日头条似的街头八卦的。但很不幸的是，推荐资讯的这个套路被这两年兴起的知识推荐也学去了，于是我写了《知识推荐陷阱》分析了那些打着帮助你成长的知识推荐，是如何将你的视野和思维给固化到一个狭小的范围，从而让你越来越像一个僵尸般的存在。然后为了解决这个问题，我另写了《互联网信息泛滥？在时间尺度上阅读》来说要去阅读随着时间流逝而仍然有价值的东西，这篇足以可以让你放弃刷现在市面上99%的资讯、新闻、知识信息流了。
一些公司固守传统信息传播思路，所有的信息流都由人在背后排列组合，帮助用户做选择和判断，完全由人的推荐，就难免带上个人的价值观和倾向。这种方式在后来的互联网个人化大潮下被冲击的厉害，只有少量几家凭借频道订阅还保有一部分用户。
更多的公司则适应互联网和移动端的信息流获取方式，开始尝试完全由机器算法根据个人的喜好来个性推荐，将人的因素从中剔除。于是带来的是信息不准确，以及固定在某个范围内，还有为了追求暴光率而将信息进行低俗化传播。基本上所有互联网公司都采用这种方式，像今日头条，百度，网易，UC等等，基本全部沦陷为小道街头八卦伪信息，以及老年朋友圈似的健康养生骇人听闻猎奇小报。当然，也许更多的不是算法的错，而是制定这种规则的人别有用心，尽量用更多的刺激性信息来增加大家的停留时间。
很多人都看到了当前推荐局限性的问题，于是一些人选择不看，一些人开始行动去改变。每天值得看的资讯不过就那么几条，其它都是杂音和Kill time的工具，于是小道消息做了个工具Readhub，将每天需要关注的科技信息，在一个地方集中推送给你，科技界关注这一个就够了。
颗粒度更细，做的更好的可能是“即刻”了，这可能是目前为止，半人半机器所能达到的最好状态，某一个主题，不管是由官方主动策划并创建，还是由用户基于公开规则提交创建，这部分都是由人来完成，创建完之后的再来由工程师专门写算法和规则，让机器去完成数据抓取。其中有简单的更新规则，像” XX公众号又有新更新了”抓取相对容易，也有复杂的如“又有大公司的负面信息了”就需要索引和判断，并且要有一系列的规则去解读筛选。
以上两个是目前信息流方面做的比较好的，当然也可能有其它的，但这两个够用了，就没再继续关注了。当然接收信息后的解读因人而异了，这个不是信息流所有解决的事，是需要自己不断完善自己知识结构的层面。这又是另外一个知识增长方面的话题了。
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