網易云年度報告被吐槽不準，算法忽略了一個關鍵內容

又到了甩出經典梗圖的時節了：

哦不，錯了，應該是這張：

嘲諷歸嘲諷，但又怎么樣，沒人能阻止每年網易云每年發年度總結時候，大家一邊滑手機一邊截圖，然后第一時間發朋友圈。

不過，今年網易云年度報告出來沒多久，社交媒體上就出現了「年度聽歌報告數據不準確」的話題。

有不少陌生歌手和聽歌記錄出現，網友們懷疑，這是因為網易云暗中拿用戶賬號去刷數據了，到了年末統計中露出了馬腳。

這頂多是一些統計方法和口徑需要澄清，而之前 Spotify 的大翻車，才真是把莫名其妙的內容硬塞給用戶。

我的歌單，輪不到 AI 來指手畫腳

Spotify 在 12 月初，就推出了自家的年度音樂報告，收獲了一片差評。主要集中在，總結內容是由 AI 生成的，出現了很多奇奇怪怪的條目和總結。

Spotify 的翻車主要賴 AI。受到先前大幅裁員的影響，今年的 Spotify Wrapped 可能是 AI 含量最高的一年：除了常規的圖文，還創建了一期由 NotebookLM 生成的播客節目，來講述用戶的收聽數據，以及分析背后的收聽習慣。

Google 那邊，對這個合作評價很高，「根據數百萬個人一年中特定的收聽習慣，為他們定制播客，這可不是真人能做到的」公關在新聞發布會上表示。

實際上網易云在 2023 年，也淺淺嘗試過人聲播報，但只有一個很短暫的開頭。說白了，用戶聽了什么樣的音樂，自己心里是清楚的，輪不到 AI 來指手畫腳。

而且實際效果呢，也差強人意。用戶們都不買賬，認為這總結根本是不知所云，完全踩不到點子上。

Business Insider 采訪了一位曾經就在 Wrapped 團隊的前工程師，他目前就職于一家人工智能的初創公司，并不反感 AI，但他認為 Spotify 沒搞清楚重點：「公司過于依賴對生活沒有任何實際意義的人工智能。」他對 Business Insider 說。

年度總結，很不好做

無論是用的是哪家產品，一年來，手機上播放過的音樂數不勝數。每一首歌都可能和一段回憶相關。

只是三百多天過去，記憶也不再清晰了。而年度報告能夠把這些聽過的歌曲，重新翻出來擺在臺面上，再次看到這些曲目、歌手時，便能勾連起與之相關的生活記憶。這就是年度報告的價值。

因此，每每到了年底，相當多人對年度報告聽歌報告，稱得上是翹首以盼。而擺在策劃面前的頭號難題是：什么時候發？

今年網易云屬于比較晚的梯隊，Spotify、Apple Music 趕在月初，是因為國外以圣誕節為重，尚可以理解。可是 QQ 音樂今年在 20 號就推出了年度總結，隨后 B 站、播客平臺小宇宙也都陸續發布了總結，這就讓局面焦灼起來。

時機的選擇很微妙：太早了收錄不了 12 月的數據，太晚了隨著跨年和元旦的到來，會丟掉討論度。

其次是具體內容的設計。年度報告有著非常強的社交屬性：我庫庫對著報告一通截圖是為什么，就是為了發社交媒體啊。「懂生活的人，已經開始運作自己的網易云歌單了」。

因此內容的設計成了最考驗的一環。這也是 Spotify 翻車最重要的原因：想要借助大語言模型，生成一些有趣的風格標簽，想法是不錯，實測一塌糊涂。

很多 Spotify 用戶在自己的年度總結里，看到了一個叫「Pink Pilates Princess Vogue Pop」的風格類型，看得人一頭霧水：這是什么抽象的風格？沒聽說過啊。

這是 AI 出手之后，「糅合雜交」的結果，更糟的是它還被強行登記為許多人的年度最愛——誰會愛一個根本不存在的風格啊。

有一說一，網易云的內容設計，還是很能打的。比如去年正逢網易云十周年，推出的「十年聽歌報告」按年份讓用戶回顧每一年的「主打歌」。

另外，以春夏秋冬作為意象，也是固定節目，每年都會出現。

音樂和記憶的勾連非常奇妙，它會神奇地把時間與空間凝結進去。當熟悉的旋律響起時，眼前浮現的不是音符，而是與這旋律共同相處的歷程中，感情最為深刻的時光。

那么，最關鍵的問題出現了：要怎么樣才能選對「年度之最」呢？

算法能算出人心嗎？

到今年，常用年度聽歌報告的用戶，已經對「套路」了然于心：時長、總數、詞云、春夏秋冬、活躍時段、深夜聽歌、單日最高循環。

這些硬指標也是耳熟能詳了。也不怪 Spotify 要引入人工智能這樣的新技術，畢竟，它曾經吃過推薦算法極大的紅利，沒有算法就沒有今天的 Spotify。

2012 年前后，Spotify 曾經重視過人工推薦，聘請了編輯來做歌單策劃和整合。但到了 2014 年，就轉向了個性化推薦算法。當時的目標很明確：通過播放數據，建立起平臺本身的權威性，以此和大型唱片公司抗衡。

這是一個成功的戰略轉向，從此之后 Spotify 的賣點不再是音樂本身，而是使用音樂的方式。Spotify 的營銷中高度強調「個性化」。

用戶被吸引到一個（或許是）量身定制的世界中。日推、紅心、分享和評論這些功能，鼓勵用戶與服務建立一種情感且親密的關系。

這份親密感與情感因素的營造，還體現在服務如何將算法計算而得的發現頁面，包裝成基于所有用戶的共享集體智慧——任何用戶都有可能成為一個「品味引領者」，而非源于冰冷的計算過程。

看上去很熟悉？雖然上面講的是 Spotify，但網易云的操作也大差不差。

然而這種親密的情感連接，給年度報告上了難度：播放頻次和時長，未必直接反映對一首歌的情感。

我的年度之最來自一部電影原聲帶——這部分很準，我確實很很愛聽 OST，每年這一類的歌曲占比都超過 20%——然而它之所以有最長的播放時間和頻次，除了是因為好聽和喜歡之外，還有一個重要原因：它只有 1 分鐘 05 秒。

播一支常規的三分鐘流行樂的工夫，已經能把這支 bgm 放三遍了，它不霸榜誰霸榜。連帶著，這首 bgm 所屬的專輯也被統計為年度專輯。

準吧，也是準的，但多少有點離譜。如果讓我自己 pick 一個年度之最，肯定會有別的選擇。

網易云一直沒有開放這個設計。相比之下，垂直播客的平臺小宇宙則是允許用戶自己，手動決定年度之選的。不過也得承認，選一個年度播客屬實更簡單。而選一首年度之歌，就實在是太難了。

這種評選勢必是一個涉及多個維度的艱難決策，或許也是大模型可以施展的地方。不是生硬的總結和編造，而是對長周期數據的準確理解和識別。

借著這篇文章的契機，我又回顧了 2023 年推出的「十年聽歌報告」，以及當中的每一首歌。幾乎不費工夫，我便能回憶起那些旋律攜帶著的細節：Zayde Wolf 的《Golden Age》陪伴我通勤，它上架下架很多次，每一次都在評論區里留下痕跡。Sufjan 竟然是我十年來最喜歡的歌手，第一次碰到他是在 2020 年，比記憶里的晚。在《冰雪奇緣》出來之后，我把原聲帶循環了個爽，也記起了這部電影所掀起的熱議浪潮。

這要人如何決定年度之歌？一年是那么長的時光。音樂真是最神奇的魔法，當一首熟悉的歌，和它最常出現的時間節點放在一起時，不費吹灰之力就喚起所有的記憶，那是算法所無法深入的微妙空間，是只反應在音符上的動人時刻。

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