基本上我们现在面临着的知识推荐都是买了这本书的人还买了什么，喜欢这篇文章的人还读了什么之类。源头上是基于人的属性来做的推荐，很少有用知识本身的属于来做分类推荐。
这种推荐最大的陷阱是，大量基于人的算法推荐，会拉低推荐的内容到平均水平以下，导致你看到的东西是大多数人看到的内容，大众化的内容。从个人知识体系和成长角度看，这样的推荐会让你固守到一个大众化水平，无法获得突破。
大众化的水平有什么不好呢，它无法将你和其它人识别出来，意味着你将深陷平均值的人群中无法自拔。而这还不是最可怕的，最可怕的是这个平均值会越来越低，因为有欣赏能力的精英人群永远都是少数，这部分群体九牛一毛，而推荐无法识别出这一群体，所以精英人群和普通人群读过什么，看过什么，喜欢过什么，在系统里的权重都是一样的。
这种筛选机制，这样的推荐识别出来的结果是，好的知识阅读的人少，而读的多的人都是普通的知识，甚至是吓人的谣言，于是谣言、低层次的入门级知识被推荐的次数越多，被推荐的机会也越大。整体平均水平也就越来越低。
这也是我为什么喜欢经过编辑筛选和推荐出来的东西，喜欢直接关注精英人群，追随他们的个人推荐。说到这里，不得不黑一下网易新闻，自从改了按兴趣由系统推荐内容之后，我再也找不到自己喜欢的东西了。我曾认为是我的习惯它还没记住，所以对普通的常识内容点了许多筛选和过滤，指望它能自我学习，推荐些高端的东西。但是一个月过去了，还是那些东西，只好卸载。
把一个有态度的媒体，做成了大妈们街头巷尾谈论的小道消息，简直就是个灾难。
但是，这种情况在当前已经有很好的解决之道了，那就是自媒体、各种付费知识的流行。前者可以让更多的人无门槛地直接对接精英人群，追随这些处在平均值以上的人的习惯。而且可关注的这个群体又很多，又可做到兼听则明。
后者付费知识从平均值上看又高于自媒体，不管是个人形为还是公司形为，收费意味着更有价值的东西，但收费也是道门槛，会过滤掉不愿意花钱的人，从而又造成知识人群分级，但这都是无可避免的。
大的群体上面，知识永远都是纺锤体结构，顶端的那部分人群一直都是少数，太LOW的人群也是少数，大部分都是处在平均值上的大众。
想获得成长，千万别信系统的推荐，也别信所谓的关联阅读，更别信“喜欢这本书的人也喜欢”、“看了又看”，它们都是一个套路，将你往大众化的平均值上引导，挖一个平均值的坑等着你跳。
题图：Steve Bidmead
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微信号：如若不信（ruruobuxin）
如若不信
知识由系统推荐、机器推荐在目前的算法下，将会拉低结构的平均值；但自媒体又可以将这个值提升，而成长最快的永远都是那些有渠道获取到最顶端、最先进的知识的人。所以形成自己的体系很重要，知识体系的建立可以加微信参照另一篇文章《长阅读与碎片化阅读的本质》
