「パーソナライズされた推薦」は、どの程度消費者の好みを形成し、またどの程度既存の好みに合わせているだけなのでしょうか？

承知いたしました。以下が翻訳結果です。

この問題は、私たちのデジタルライフの核心に触れる、非常に興味深い問いですね。できるだけ分かりやすい言葉でお話しします。

消費者嗜好の形成vs迎合？「個人化レコメンド」の影響割合

「個人化レコメンド」を想像するなら、あなたを理解していて、少し賢く機転が利くレストランのウエイターだと考えてみてください。

初めてその店に行った時、あなたは麻辣香鍋（マーラースアンゴー）を注文し、汗だくになりながらも堪能しました。二度目に行くと、そのウエイターはあなたを覚えていて、熱心にこう聞くのです：「お客様、本日も麻辣香鍋はいかがですか？香鍋にぴったりの新しい具材が入荷しましたよ！」

ご覧の通り、これが「個人化レコメンド」の第一層、そして最も明らかな姿です。

まず第一に、これは間違いなくあなたへの「迎合」であり、しかもその道のプロ級

これは、ウエイターが麻辣香鍋に関連するものしか勧めないのと同じことです。アルゴリズムは、あなたがこれまでにどんな曲を聴いたか、どんな映画を見たか、どんなものを買ったか、といった過去の行動をすべて控え書きのように記録しているのです。

メカニズムは単純： あなたがAを好むなら、より多くのAや、Aに似たA+、A-を推薦する。
よくある例：
- あなたが淘宝（タオバオ）で「テント」を検索すると、その後一ヶ月間、ホームページや「おすすめ」欄、他のアプリの広告スペースまでもが、寝袋、グランドシート、キャンプカートで埋め尽くされる。これは、あなたの「キャンプ」という既知の興味点に迎合している。
- あなたがTikTok（抖音）で猫の動画を数本見ると、アルゴリズムはあなたを「猫好き」と判断し、可愛い、面白い、癒やし系の猫コンテンツを大量に配信する。

この「迎合」の利点は効率性にあります。労せずして好きなものが見つかります。しかし欠点も明白で、あなたを「情報カプセル化（情報の入った繭）」の中に閉じ込め、「世界の人々は皆、キャンプや猫が好きなんだ」と錯覚させ、あなたの世界を狭めてしまうのです。

しかし、もっと凄いのは、迎合の中でさりげなく"嗜好を形成する"点

さて、その賢いウエイターに戻りましょう。

彼は、あなたが毎回香鍋を頼み、半月ほど食べ続けているのを見ています。ある日こう言うでしょう：「お客様、辛くて濃い味付けをお好きなようですね。今シェフが新しく生まれ変わったんです。彼の看板メニュー『歌楽山辣子鶏（コーラシャン・ラーズージー）』の脂っこさと辛さは絶品です。試されてみませんか？香鍋好きのお客様の多くが、この料理に夢中になっています。」

彼は、あなたにとっておそらく失敗確実な、あっさりした広東料理を勧める代わりに、あなたが「おそらく」好むはずだが、まだ試したことのないものを勧めています。これが「形成」の始まりです。

アルゴリズムもこれと同じことをしています。それは以下の二つの方法であなたの嗜好を形成します：

「あなたと似た人」もこれを好んでいる： これはアルゴリズムの最も古典的な手法です。A、B、Cという三つのバンドを好む、何千人ものあなたと似たユーザーたちのうち、その大半が、あなたのまだ知らない小さなバンドDも好きだとアルゴリズムは発見します。そして、アルゴリズムはバンドDの曲をおすすめプレイリストにこっそり忍び込みます。聴いてみると、その良さに気づき、夢中になるかもしれません。こうして、あなたの音楽嗜好はほんの少し広がる（あるいは形成される）のです。
「ロングテール（長い裾野）」へと誘導する： この概念は専門的に聞こえるかもしれませんが、非常にシンプルです。膨大な品揃えの書店を想像してみてください。ベストセラー本は入り口の一番目立つ場所、これが「ヘッド」です。一方、売り上げは多くないものの、確実なニッチ層を持つ専門書やマイナーな小説は、書店の奥の棚に置かれています。これが「ロングテール」です。以前私たちが書店を巡っていた時は、基本的に入口のベストセラーしか見ませんでした。しかしアルゴリズムは違います。あなたが歴史好きだと把握し（迎合）、あなたを『明朝那些事儿』（ヘッド）のような本から、『ビザンツ帝国史』(ロングテール)へと導きます。アルゴリズムがなければ、あなたはこの本の存在を知ることもなく、ましてビザンツ帝国に興味を持つこともなかったでしょう。あなたの興味の対象は、こうしてアルゴリズムによって形成され、深化していくのです。

最も典型的な例はSpotifyとTikTok（ドウイン） です。Spotifyの「ディスカバー・ウィークリー」プレイリストは、聞いたことはないけれどシュッと気に入って保存したくなるような曲を、確実に推薦してくれます。TikTokは、あなたがよく知るトピックから知らぬ間に全く新しい分野へと誘導し、何時間もスクロールさせ、その新分野に興味を持たせるのです。

結論：「迎合」は手段であり、「形成」が目的

したがって、この問いに対する私の答えはこうです：

「迎合」は「形成」の基礎であり手段です。そして「形成」こそが（商業的にも技術的にも）アルゴリズムの最終目的なのです。

まず「迎合」を用いてあなたの信頼を勝ち取り、「おっ、私のことわかってる！」という印象を与え、あなたが依存して離れられない状態にします。
あなたが依存と信頼を抱いた瞬間に、新しい商品や新しいコンテンツ、新たな興味の対象を推薦することで、あなたの嗜好の「形成」が始まります。

なぜこれをするのでしょうか？なぜなら、単なる「迎合」はすぐに飽きられてしまい、ビジネス的な価値は限られているからです。一方、「形成」を通じてプラットフォームは：

より多くのものを売る： テントだけでなく、辣子鶏も売ることができる。
ユーザーの滞在時間を延ばせる： 新しいことを探求するのは常に更なる面白さを提供する。
新しい、認知されやすいコンテンツや商品を広めやすい： 例えば新人アーティストや在庫豊富な商品をプッシュできる。

まとめ

迎合（70%）： これはあなたが明確に認識できる部分です。それはあなたの過去の行動に基づき、安楽と利便性を提供します。それはアルゴリズムの気配りを実感させます。
形成（30%）： これは潜在的な影響部分です。ビッグデータと「あなたに似た人々」の行動に基づき、未知領域への探求を導き、あなたの嗜好の境界を広げます。これはアルゴリズムの真に強大な力が発揮される場所です。

この割合はダイナミックに変動します。あるアプリと「お付き合い」する期間が長ければ長いほど、その「嗜好形成能力」は強力になっていきます。

ですので、次にあなたが、それまで全く聴いたことがなかったバンドに惹かれたり、今までとは全く違うスタイルの服を購入したりした時には、考えてみてください：これは本当に自分が自ら発見したものなのか？それともアルゴリズムが入念に敷いたレールの上を歩いているのか？

この問いの答えは、おそらく両方含まれることでしょう。私たちとアルゴリズムの関係は、むしろ相互に影響し合い、共進化する「共生関係」に似ているのです。