本文作者陈丽云，落园园主。

声明：本文与作者工作单位及工作内容无关，完全出于个人兴趣爱好。

最近有条很火的新闻。美国大选刚刚落下帷幕，却余波不断。其中一条新闻就是，Google被指责利用搜索结果（假新闻）左右民意。可是事情到底是怎么回事呢？

SAN, FRANCISCO/WASHINGTON – Google’s search engine is highlighting an inaccurate story claiming that President-elect Donald Trump won the popular vote in last week’s election, the latest example of bogus information spread by the internet’s gatekeepers.

The incorrect results are shown in a two-day-old story posted on the pro-Trump “70 News” site. On Monday, a link to the site appeared at or near the top of Google’s influential rankings of relevant news stories for searches on the final election results.

原文不翻译了，大意是，在Google搜索大选相关信息的时候，“popularity vote”第一条结果是一个“洋葱新闻”网站70News。显然Google的算法认为这个网站是最相关的，结果无数的网民就天真地点击过去了，然后愤怒地发现这是一条假新闻（相似的例子可能还有百度医疗广告问题…）。可见人们潜意识里对搜索引擎有一种莫名的信任——排在前面的应该就是我想要的信息。可是，搜索引擎背后也只是一堆堆的机器学习模型，而模型也是需要不断改进的。要改进模型就要告诉模型什么时候判断错了，然后进行参数修正。

最近看到Google research放出来的一篇论文：Learning to Rank with Selection Bias in Personal Search。这篇论文是跟排序算法相关的，虽然跟上面的“假新闻”事件没啥直接关系，但殊途同归之处不少。正巧园主前些时日涉足了一些相关的问题，加之标题中的选择偏差（selection bias），一下子引起园主的好奇心，遂通读此文。读完之后感觉有些想法很新颖，只是术语习惯等等和园主习惯的方式有所区别，所以打算以一个非算法的视角来解读一下这篇文章，谈谈园主的一些理解。