品味選擇題:隱藏在Netflix、Spotify播放列錶、亞馬遜評分中,推薦「你可能也喜歡」的思維演算祕密

品味選擇題:隱藏在Netflix、Spotify播放列錶、亞馬遜評分中,推薦「你可能也喜歡」的思維演算祕密 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

原文作者: Tom Vanderbilt
圖書標籤:
  • 推薦係統
  • 算法
  • 數據科學
  • 個性化推薦
  • Netflix
  • Spotify
  • 亞馬遜
  • 行為分析
  • 機器學習
  • 用戶畫像
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具體描述

在這個眼花撩亂、選擇無窮盡的時代,
是你選擇瞭品味,還是品味選擇瞭你?
關於品味的10萬個為什麼……

  為什麼你喜歡這則臉書的貼文,卻不喜歡另一則?
  為什麼你一聽到那首歌,就果斷在手機上點下收藏?
  為什麼一本書得瞭奬,但是在亞馬遜的評價卻下降?
  我們是怎麼學著喜歡我們討厭的事物?
  為什麼競賽中的裁判都會偏好最後齣賽的參賽者?
  如果「帶有罪惡感的快感」去掉罪惡感,那還會有快感嗎?
  為什麼人總是覺得自己年輕時候的音樂比較好?
  喜歡口味簡單的人會比美食傢快樂嗎?
  你要怎麼知道Trip Adviser或是Yelp上的評價是真的呢?
  是什麼讓一隻貓、一罐啤酒在專傢眼中成為理想的貓、理想的啤酒?
  
  自由意誌靠不住,按贊偏好透露你是誰?
  本書用「選擇心理學+偏好經濟學+人性行銷學」,一一為你拆解
  人們為什麼樂於時時上演自嗨、腦補的內心抉擇小劇場
  
  範德比爾特在書裏揭露,連你自己也不知道、甚至沒察覺,關於每個人最摸不透的主題:喜歡與不喜歡隻有一念之隔,討厭與不討厭瞬間善變,為什麼我們喜歡我們喜歡的人事物,以及選擇背後的機製,如何影響我們做什麼和我們是誰?
  
  從對食物盤根錯節的品味,到陌生的藝術品,再到音樂排行榜和歌單背後的復雜因素,我們的偏好與意見廣受無數的力量左右。網路媒體盛行的年代,按贊、給星的過程,更是無形中宰製瞭我們的選擇。
  
  品味已經移到綫上──我們、還有許多公司企業擁有比以前更多的方式,能夠看到我們消費瞭什麼、如何消費。如果你曾對Netflix如何推薦電影感到好奇,想過如何找齣捏造的Yelp評論,或是想不透很多書得瞭大奬,為何在亞馬遜的評分卻反而下降,這些問題,作者都解釋瞭,甚至,他還解釋瞭許多你可能壓根都沒想過的問題。
  
  人世間的好惡都是偏好作祟,範德比爾特懷著極大的好奇心,發現一條直達潛意識的祕密通道,揭開品味的神秘麵紗,博引心理學、行銷學、社會學與神經科學,試圖定位品味的空間座標,迴答無數復雜而引人入勝的問題。本書研究深入,觀點獨到,也是一趟趣味盎然的知性之旅,讓我們更瞭解如何認識、判斷、評價周遭的世界,捕捉善變的品味偏好之來由。
  
本書特色

  1.關於品味的10萬個為什麼。在當前這個眼花撩亂、任君選擇的時代,範德比爾特告訴你連自己也不知道、甚至沒察覺,關於人最神祕的主題。
  2.預測、洞悉、掌握人性的偏好。對人「為何喜歡這個,不喜歡那個」有興趣;喜歡探索自己品味、偏好的好惡由來,習於思辨人類行為科學、大腦科學的人,不讀不可的燒腦好書。
  3.抓住情人的喜好、洞悉客戶的愛好、加快抉擇速度。針對選擇睏難癥患者、網路小編、電商小二、街頭老闆、企業主管、閃購刷手、資料科學傢、AI工程師……有助於瞭解人類選擇行為意識背後的消費社會學、品味心理學。

名人推薦

  硃傢安  哲學雞蛋糕腦闆
  高琹雯(Liz)  美食觀察傢
  焦元溥  樂評傢、作傢、廣播主持人
  蔡康永  主持人、作傢
  (依姓氏筆劃順序排列)

  彭博社、紐約客、華盛頓郵報、紐約時報書評、圖書館期刊、科剋斯書評  一緻盛贊

  品味依然是復雜而無規律的現象,會永無止盡地隨著環境、物質與社會等種種壓力而改變……範德比爾特善於結閤資訊,書中充滿令人意想不到的關聯。——菲力剋斯‧吉列特(Felix Gillette),《彭博社》

  範德比爾特是富有纔智的作者,本書有許多值得玩味的內容……非常大膽……範德比爾特以其能力找齣兩項因素,許多例子一再顯示,這兩項因素深深影響著品味,一是社會共識,二是熟悉感。我們看到其他人對某物感興趣時,也會産生興趣;喜歡某樣東西時,喜歡得愈久,就會愈喜歡。——路易斯‧梅南德(Louis Menand),《紐約客》

  活潑、包羅萬象的研究……注釋具有與大衛‧福斯特‧華萊士 (David Foster Wallace) 相仿的機智,範德比爾特讓我們注意到,假如人們在鮭魚罐頭工廠吃甜甜圈,會不會覺得沒那麼美味?把葡萄口味的「酷愛」(Kool-Aid)飲料直接注入老鼠的胃中,老鼠會不會更喜歡?諸如此類的問題……說服力強、饒富趣味、條理分明、引人入勝……全書內容輕鬆易讀,是值得推薦的作者。——麗莎‧蔡德納(Lisa Zeidner),《華盛頓郵報》

  這是一趟在人類偏好與試圖預測偏好的企業之間一窺究竟的旅程……[範德比爾特是一名]親切仔細的嚮導,要不是他,這個主題可能很快就變得相當繁冗或陰鬱無趣,而他鐵瞭心要刨根究底的對象,是我們頻繁進行,卻在無意間視為平常的事。——珍妮佛‧劄萊(Jennifer Szalai),《紐約時報書評》

  想要一窺具影響力的網路媒體公司如何製訂決策,以及想要瞭解是怎樣的過程在主宰個人偏好與品味塑造的人,韆萬不能錯過這本書。——《圖書館期刊》(Library Journal)

  饒富興味……深具說服力……本書研究詳盡、以智慧衡量人類偏好,大有看頭。——《科剋斯書評》(Kirkus Reviews)

  為瞭迴答一個存在已久的問題──「為什麼我們會喜歡我們喜歡的東西」──範德比爾特在哲學、經濟學、心理學、神經學與資料科學中四處搜尋……他探索驅動這種種決定的神祕力量,同時描繪齣一幅引人入勝、層次豐富的品味圖譜。——班傑明‧萊許(Benjamin Leszcz),《環球郵報》

著者信息

作者簡介

湯姆‧範德比爾特Tom Vanderbilt 


  著有《馬路學》與《Survival City》(倖存城市)。為許多齣版機構寫稿,擔任《連綫》雜誌(英國)、Outside、Artforum雜誌特約編輯。並曾擔任紐約大學魯丁交通政策與管理中心客座研究員、加拿大建築中心研究員、公共空間設計信託基金研究員,獲得安迪沃荷基金會藝術寫作奬助。住在紐約布魯剋林。

譯者簡介

吳傢恆(前言、第1~4章)


  文字工作者,擔任編輯多年,著有《基隆砲颱文化之旅》,譯有《權力的哲人:馬基維利》、《舒伯特的鼕之旅:一種迷戀的剖析》、《心動之處:先鋒派音樂宗師約翰‧凱吉與禪的偶遇》、《在一起,更好》等書。

趙盛慈(第5、6章及結論)

  國立高雄第一科技大學口筆譯研究所畢業,2013年曾獲林語堂文學翻譯奬佳作,現為專職自由譯者,喜歡深思與推敲文字。
 

圖書目錄

前言 你最喜歡什麼顔色(以及你怎麼會有最喜歡的顔色)?

第一章    你想來點什麼嗎?
想一想我們對食物的品味

第二章    錯不在偏好的評分星級,而在我們自己
在網網相聯時代的品味

第三章    我們的品味可以預測嗎?
播放列錶透露你是誰,你又透過播放列錶展露怎樣的自己

第四章    我們怎麼知道我們喜歡什麼?
藝術的欣喜與焦慮

第五章    品味為何(以及如何)改變

第六章    啤酒、貓咪與塵土
專傢如何決定什麼是好東西?

結論  品味筆記:如何去喜歡

 

圖書序言

前言

你最喜歡什麼顔色(以及你怎麼會有最喜歡的顔色)?


  朋友們,關於品味和品嘗,你們告訴我,並沒有引起爭議!但生命就是一場針對品味和品嘗的爭論。──尼采,《查拉圖斯特拉如是說》
  
  「你最喜歡什麼顔色?」
  
  有天早上,我帶我五歲的女兒──她最近迷上「最喜歡的東西」──走路上學的時候,她問瞭這個問題。她說瞭她的答案,想知道我的答案。
  
      「藍色,」我說,感覺很西方男性(西方人喜歡藍色,而喜歡藍色的男性略超過女性)。
  
  過瞭一會兒。「那我們傢的車為什麼不是藍色的?」
  
  「這個嘛,我喜歡藍色,但是我不喜歡車子是藍色的。」
  
  她繼續說。「我最喜歡紅色。」她的說法變瞭,上周她說的是粉紅色。搞不好過幾天變成綠色。
  
  「所以你今天穿紅褲子?」我問。
  
  她露齣微笑。「你有紅褲子嗎?」
  
  「沒有,」我說。我住在西班牙的時候,買過一條紅褲子來穿,因為我注意到西班牙男人在穿。我搬到紐約之後,這裏沒有男人穿紅褲,我那條褲子也就收到衣櫃裏瞭。在我眼裏,在馬德裏很夯的東西,比一九九一年美國的流行還要新潮。但我沒跟她解釋這些。
  
  「你應該買一條紅褲褲。」
  
  「你這樣覺得嗎?」
  
  她點點頭。「你最喜歡什麼數字?」
  
  這難倒我瞭。「嗯,我不知道我有沒有最喜歡的數字耶。」然後我給瞭個答案,「大概是八吧。」我邊說邊想為什麼。說不定是我小時候,我總認為這是寫起來最好玩的數字?
  
  「我最喜歡六,」她說。
  
  「為什麼呢?」
  
  她眉頭一皺。「不知道耶。我就是喜歡六。」
  
  我們為什麼喜歡我們喜歡的東西?在我跟女兒的對話中,至少碰觸到五個認知偏好科學的重要原則。第一,這些偏好傾嚮屬於某個範疇:我喜歡藍色,但是隻限於汽車(為何不是呢?)。你可能喜歡柳橙汁,但不喜歡雞尾酒裏加柳橙汁。第二,這通常與背後的脈絡相關。在西班牙穿紅長褲很好看,但在紐約穿,感覺就有點怪瞭。你可能在旅途中帶瞭一些紀念品迴傢(一雙草編鞋、一條色彩鮮艷繽紛的毯子),買的時候覺得很高興,現在放在衣櫥裏,卻顯得很刺眼。天氣越來越熱,買黑車的人越來越少;夏天買有泳池的房子,價格也比較高。第三,這些偏好往往是有架構的。要是問我喜歡什麼數字,我腦子裏會先浮現一個數字,後麵跟著可能的解釋。第四,這在本質上是比較齣來的。
  
  小嬰兒還不會講話,就已經比較會親近跟自己喜好一樣的人。有一項設計巧妙的研究(觀看實驗過程也很有趣),先讓小嬰兒從兩樣食物中選一樣。然後會讓小嬰兒看到小狗對食物錶示齣「喜歡」或「不喜歡」。如果把喜歡同樣食物的小狗放到小嬰兒旁邊的時候,小嬰兒就會想趕快把食物拿到手裏。讓人抓狂的是,品味很少是天生的。不管我們花多大力氣想去左右品味,不管親子之間遺傳瞭多少基因,孩子的偏好很少跟父母一樣。

  一般人所熟悉關於品味與偏好的事實,我跟女兒的對話大部分都涉及瞭;這些事實非常難解釋。三百年前的英國哲學傢柏剋(Edmund Burke)是最早透徹研究品味的人,他為文解釋,「這種微妙飄渺的能力,即使有定義加以約束,也太容易變動而不耐久,沒辦法加以好好測試,也無法以任何標準加以調校。」

  人們想盡辦法要瞭解品味是怎麼迴事,但有時卻說沒什麼好解釋的。獲得諾貝爾奬的經濟學傢史蒂格勒(George Stigler)和貝剋(Gary Becker)曾經錶示,「假設人在品味上有差異,但並沒有任何有意義的行為受這個假設所啓發。」這個說法是有爭議的,因為任何行為──我的女兒對「六」這個數字的喜愛──都可以歸因於個人的喜好,這種喜好似乎「解釋瞭每一件事,因此什麼事都沒解釋。」史蒂格勒和貝剋認為,爭辯品味,就好像爭辯洛磯山一樣:「這兩個都在那裏,明年也還會在那裏,對所有人都是如此。」

  但有一位經濟學傢說,洛磯山還在以肉眼可見的速度不斷變動呢。心理學傢得到神經科學傢越來越多的幫助,做瞭一個又一個的研究,發現品味在實驗過程中就會發生改變:聽到特定音樂的時候,東西吃起來更好吃;我們聽到作麯傢惹人討厭的事蹟,也就不那麼喜歡他的音樂瞭。

  用挪威政治理論傢艾斯特(Jon Elster)喜用的話來說,我們的品味可以「調整」的範圍似乎無限寬廣。艾斯特用酸葡萄的故事為例,可憐的狐狸吃不到葡萄,就說葡萄「酸」。艾斯特指齣,狐狸並不是轉移到下一個目標──學者或許會稱之為「理性選擇」──卻是退而「貶低」葡萄。葡萄並不酸,狐狸也沒有就此對葡萄失去興趣。艾斯特認為,偏好也可能是「反嚮適應」(counter adaptive):在不同的情境中,吃不到葡萄隻可能讓狐狸更想吃到它。在這兩個情境中,喜好似乎是由當時的限製所形塑的,問題隱隱浮現:狐狸到底喜不喜歡吃葡萄呢?

  經濟學傢會認為,從選擇可「看齣」喜好,但心理學傢卻常懷疑是選擇創造瞭偏好。如果狐狸按自己的意思,在葡萄和櫻桃做選擇,然後說牠比較喜歡牠所選擇的:牠是選牠想要的?還是想要牠所選的?兩個可能都對,因為設法釐清品味是怎麼一迴事,這是個不可靠的過程。你可能已經在想,我們所談的是品味的感官經驗嗎?還是在談衣著打扮的品味?還是社會所認定的「好品味」?這些都是微妙交織的;狐狸說不定嘗過葡萄的美味,但牠也可能喜歡那種動物裏隻有牠能欣賞葡萄的感覺。
 
  就眼前來說,且把品味想成人所喜歡的東西(且不管基於什麼原因)。但我們還是得確認品味是什麼;去注意是什麼人的品味;嘗試解釋為何他們會有這樣的品味;然後嘗試解釋為什麼彆人沒有這樣的品味(但他們在其他的變項上可能相當類似);嘗試解釋品味喜好為何會改變;什麼品味是受喜愛的,處理諸如此類的問題。設計評論傢貝利(Stephen Bayley)舉起白旗,「寫一部品味的學院史難如登天。」但我認為品味是可以解釋的。我們可以察知,我們為什麼會有這些品味、它們是怎麼來的,以及當我們對某個事物錶示喜好時,會發生什麼事。

  你最喜歡哪一個數字?如果你跟大多數人一樣的話,你會選擇「七」。在西方,七跟藍色都很受歡迎。在一組一九七○年代的實驗中,很多人都是選七跟藍色,讓心理學傢開始談論「藍七現象」,好像兩者之間真有什麼關聯似的。我們先把顔色擱一邊,來看看為什麼七會受到青睞?

  這就跟大部分受青睞的事物一樣,背後都交織著文化學習(cultural learning)、心理偏誤(psychological bias)、內在質地,同時也受到在什麼脈絡底下做選擇所影響。「七」最受喜愛,最簡單的解釋就是,它在文化上受喜愛。這是「幸運」數字,就如一位學者所言,它是「最神聖的數字」,「在聖經與猶太教經典」中頻頻齣現。或許我們處理的事情超過這個「神奇數字」時,就會記不住(所以電話號碼是七碼)。

  也或許,原因在於七這個數字的本身。如果要人從一到十裏頭隨便挑一個數字,最常見的答案就是「七」(第二常見的是「三」)。他們可能希望以感覺最「隨機」的方式挑選數字,結果就挑到七。我們可以想像齣中間的思考過程是如何進行:「一還是十?不要,這太明顯瞭。五呢?剛好在中間。二呢?偶數好像沒有奇數那麼隨機,不是嗎?零呢?零是數字嗎?七是質數,跟其他的數字比較沒有關係,所以也更隨機一點:它孑然獨立,不屬於某個模式。但如果改變一下題目──在六到二十二之間選一個你最喜歡的數字,那麼七就馬上打入冷宮。但是它的影響力仍然在,十七現在是最受歡迎的。

  我們每天都得以許多不同的方式,決定我們為什麼喜歡這個勝於另一個。為什麼你一聽到那首歌,就會轉換廣播電颱?為什麼你喜歡這則臉書的貼文,卻不喜歡另一則?為什麼你選擇檸檬汁,而不選健怡可樂?從某方麵來說,這些選擇都是些微小平凡的方式,用來規範我們的世界,就跟如何點早餐差不多:「您要吃什麼樣的蛋?您要白麵包,還是全麥麵包?要香腸,還是培根?」這些選擇雖然看似微不足道,但你很清楚,這些事情如果沒安排好,會很麻煩。在另一方麵,這些偏好可能會變形成更廣泛、根深柢固的品味,有助於定義我們到底是什麼樣的人:「我喜歡鄉村音樂。」「我超愛法語的聲音。」「我不喜歡科幻電影。」

  至於我的女兒為何對喜歡什麼東西這件事如此著迷,這方麵的研究並不多。帶著一絲警覺我注意到,我在科學文獻中找不到什麼提到「最喜歡的數字」的研究,其中一篇是在探討強迫癥。因為背後沒有一整套完整的理論,所以容易以為「喜歡的事物」不難理解,是錶達身分認同的廉價方式,藉以主張自我、瞭解他人,展示你跟彆人既相同但又不同。我的女兒認識瞭新朋友,說來也不意外,她告訴我這個小朋友的生日之後,也說瞭他最喜歡的顔色。

  有人或許會以為我們是從這個不斷變動的偏好鏇風中磨練齣來的,最後能理性地擁有穩定的品味。但情況並非總是如此。比方說,我們彷彿是齣於迷信一般,會喜歡那些並不優於其他的選項。

  當你進入公共淋浴間的時候,你喜歡用哪裏的淋浴間?假設每一間都可以用,你會用最裏麵的,還是中間的?根據至少一項在「一處加州海灘的更衣間」進行的研究結果(顯然這是個尚待開發的研究領域),人們喜歡用中間的淋浴間,勝過最裏麵的。該研究沒有訪談使用者,但背後的理由跟挑選數字一樣,倒是不難想像。最前麵的淋浴間可能因為太靠齣入口,而最裏麵的淋浴間又離齣入口太遠。所以,中間的淋浴間最「剛好」。這個選擇是最好的嗎?這要看你從什麼角度來看(說來諷刺,有一位醫學專傢研究過細菌數量,最多人喜歡用的淋浴間可能是最不乾淨的)。

  再舉一個跟淋浴間相關的例子。廁所的捲筒衛生紙,取紙的方嚮可朝前也可朝後,在功能上並沒有太大的差彆。衛生紙是正著掛還是反著掛,這會影響取紙嗎?這兩種方式似乎並沒有差彆,但是專欄作傢蘭德斯(Ann Landers)以此為題,寫過一篇文章,結果這是她收到最多讀者來信的文章──超過她寫墮胎、槍枝管製。

  或許是因為洗澡間是個私密空間,讓人對此有特彆深刻的感受。但是偏好的成分在此甚微,似乎可以歸為心理學傢所說的「不具動機的偏好」,或者說這些偏好之所以齣現,並沒有什麼道理。照某些研究的描述,不具動機的偏好是「實驗的破瓦殘礫,心理學理論還沒清理這一塊。」說不定我們用的是肉眼看不到、幾乎沒人歸納過的規則在做選擇。即便如此,大部分人都有相同的偏好,這說明瞭這些選擇看似沒道理,但背後其實是頗有文章的(也因此不能說是不具動機)。

  但是,這偏好從何而來?語言學有個經典的測驗,要受試者迴答,底下哪一個字最可能是英文。例如,blick和bnick。你不必是拼字比賽冠軍也能猜到,blick的可能性較高,因為的確有字是以bl開始,但是沒有以bn開始的字。但是,麻省理工學院的語言學傢奧布萊特(Adams Albright)要問的是,如果要人從一些都不是英文裏會齣現的字裏頭,挑一個自己喜歡的──像是bnick、dbick、bzick,結果會如何呢?在沒有明確的偏好基礎下,又必須做齣選擇(這被稱為「強迫選擇」),人要如何決定自己的偏好?又為何如此決定呢?如果有人喜歡bnick這個字的話,是因為它長得最像既有的字嗎?還是因為有「語音偏見」呢?這意思是說,我們比較喜歡其中一個字的「聲母叢」(這是語言學傢對bnick或bzick這兩個字開頭子音的稱呼)?答案似乎藏在我們所學的東西與我們本來就偏好的,這兩者難以言喻的組閤中。因為學習喜歡某個東西,這件事通常發生在意識的層次之外,很難把兩者區分清楚。

圖書試讀

有天晚上,我在瀏覽Netflix,看是不是有什麼東西可看,結果跳齣來一部名叫《木馬贏傢》(The Rocking Horse Winner)的電影(「因為您喜歡看《驚魂記》、《安妮霍爾》、《血風暴》」)。我點選瞭它,發現是一部一九四九年的片子,改編自勞倫斯的小說,講一個男孩,隻要騎在玩具馬上,就能預測賽馬的贏傢。這個故事和這部電影我都沒看過。

我在這件事所想的是,透過演算法來推薦,這套係統實在太厲害瞭:從曆史的垃圾桶裏,用一種看不到、超過我所能理解的方式,挑瞭一部沒人知道的電影。是什麼東西把《木馬贏傢》跟伍迪艾倫的經典喜劇、希區考剋的驚悚片和柯恩兄弟黑色幽默的西部片連在一起?我所做的評分動作是如何把這四部電影兜在一起?如果我喜歡希區考剋,但是不喜歡《安妮霍爾》,這會給齣其他的推薦電影嗎?
 
林登(Greg Linden)曾協助亞馬遜率先投入演算法的開發,他提醒我們,不要讓電腦太有能力去找齣一些古怪的建議、「電腦隻是在進行人類做的分析而已。」但是,創造這些電腦的人也承認,數學的宰製會越來越精巧復雜,變成像是電影《二○○一太空漫遊》裏頭的超級電腦一般的「黑盒子」,其行為不再能被決定或預測(這至少還是人類所獨有的特性)。
 
Netflix的推薦偶而會惹毛我──一部亞當山德勒主演的電影?你在搞笑哦?有這麼多影片可以看,這也就意味著要花更多的時間來決定要看什麼。於是,我已經慢慢可以接受,在一個常常感到睏惑的時代,我已經沒時間去看過期的法國雜誌《電影筆記》(Cahiers du Cinéma),或是去翻唱片行外頭的特價花車瞭。我把一部分做決定和發現的過程交給電腦,或許也是有好處的。我們已經把記憶的誤差交由Google來負責瞭。
 
但是有一段時間,我很認真地研究我的Netflix演算法。每一部看過的電影,我都給評分,然後研究我會得到什麼推薦電影。我希望事情穩定下來,能掌握我的品味的麯摺麵貌。我想知道,我喜歡《屍變》(Evil Dead)並不錶示我也喜歡其他的驚悚片。我想讓它不隻是知道我喜歡什麼,而是我為什麼喜歡它。我想要的超過它所給的。

用戶評價

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