在使用音乐应用进行随机播放时，相信不少人都有过这样的体验：明明在播放列表里有许多想听的歌，但最终随机播放的却是些自己早已听腻的歌曲，甚至有些歌曲会反复出现，而其他的歌却始终没机会听到。面对这种困惑，我开始对随机播放的算法和其背后的设计产生了浓厚的兴趣。
经过一番查找和分析，我在知乎、百度知道以及豆瓣等平台上看到一些常见的反馈，大家的疑问和吐槽也大致相同：“有些歌从未播放过，而有些歌却总是重复播放。” 以及“感觉播放的歌单并不是完全随机，似乎是基于之前播放过的曲目进行选择”。从这些反馈中不难看出，大多数用户在使用随机播放功能时，都会产生类似的困扰。
进一步分析，随机播放功能的初衷是为了满足两类用户需求：一类是希望听到不常播放的歌曲，另一类则是不想自己选择歌曲，希望通过随机播放来节省选择的麻烦。可是，通过用户的反应和我的使用经验来看，随机播放功能似乎更多地是满足了第二类需求，即懒得选择的用户，而对于第一类想听到“冷门”歌曲的需求却没有很好的解决。这也是为什么很多用户抱怨随机播放始终没有播放到他们期待的歌曲的原因。
经过一番观察，我发现其他一些音乐软件，如QQ音乐、虾米音乐等，也存在类似的随机播放问题。从2015年到2019年，关于随机播放不尽人意的反馈就已经非常普遍，说明这个问题一直没有得到有效的解决。
随机播放模式的两种主要算法
大多数音乐播放器的随机播放模式有两种常见的实现方式：
完全随机模式（Random算法）：在这种模式下，播放器每播放完一首歌后，都会从歌单中随机选择下一首曲目。为了避免歌曲频繁重复或者难以被播放到，通常需要依赖较为复杂的算法来分析用户的播放历史，以保证某些歌曲不会被过度播放，而其他歌曲也能有机会出现。虽然这看起来像是完全随机，但实际上算尽量保证结果的“均衡性”。
伪随机模式（Shuffle算法）：这种模式相对简单，系统会将歌曲列表中的歌曲顺序打乱，然后按顺序播放。它能有效避免某些歌曲永远不播放的情况，但也存在一些缺点。例如，播放完一个列表后，系统会重新生成一个新列表，但新旧列表之间容易重复一些歌曲，给用户带来“重复播放”的感觉。
洗牌算法的基本原理
大多数音乐播放器使用的“洗牌算法”（Shuffle）就是基于伪随机模式实现的。简单来说，洗牌算法就是将1到n的序列进行随机打乱，保证每个数出现的概率是相同的。在音乐播放中，洗牌算法就是随机抽取歌单中的歌曲，打乱顺序后再进行播放。
随机播放中存在的问题
经过对以上算法的分析，我认为在实际使用过程中，随机播放的体验常常与用户的期待不符。我们可以将随机播放问题分为两个场景来探讨：
用户希望听到一些不常听的歌曲：这种情况下，用户并没有特别的歌曲偏好，系统应该帮助用户随机从歌单中筛选出一些平时不常听的歌曲来播放。
但在实际应用中，洗牌算法并没有很好地区分这两种需求。由于最近播放、播放量排序和喜欢的歌曲常常占据较大比例，这样会导致随机播放出来的歌曲大多是用户已经听过的热门歌曲，而那些被忽视的歌曲则很难出现在播放列表中，造成“老歌不断循环，新歌难得一见”的现象。
可能的解决方案
针对这两个场景，我们可以提出一些改进思路：
针对第一种情况：可以参考网易云音乐的“心动模式”，在用户喜欢的歌曲中随机挑选，并配合风格相似的歌曲进行播放。目前这个模式只在“心动”模式中存在，如果能将其扩展到普通播放模式中，作为一种随机播放的选择，或许能更好地满足这类用户需求。
针对第二种情况：可以通过优化随机算法，减少已播放歌曲和高频次歌曲的选中概率，提高新歌或不常听歌曲被选中的几率。对于用户听过的时长较短的歌曲，可以在下一次的随机播放中排除它们，避免重复播放。
重复播放与歌曲未出现的原因
有时，某些歌曲会在随机播放中频繁出现，而其他歌曲则始终未能被播放。重复播放的问题，通常是因为每次生成新的随机歌单时，系统会重新打乱歌曲顺序，导致某些歌曲高频出现。解决这个问题的一种方法是，降低已播放歌曲的选中概率，或者在同一首歌被选中时重新进行洗牌，以减少重复的几率。
对于那些很少出现的歌曲，问题则在于随机播放的算法偏向于已播放的歌曲，尤其是那些用户常听的歌曲。新歌和冷门歌曲的出现几率较小。这也是为什么用户会抱怨某些歌曲始终没有机会听到。
用户体验的提升建议
另一个可以改进的地方是，让用户能够查看随机播放的歌单。目前，网易云音乐在使用随机播放时，用户只能通过上下跳过歌曲来选择听什么，而无法直接查看和选择歌单中的其他歌曲。如果能够在不改变算法的基础上，把随机歌单可视化，让用户能够自由选择和调整歌曲顺序，或许能够提升用户的使用体验。
市场和产品设计的思考
尽管很多用户反馈了关于随机播放的各种问题，为什么这些问题在音乐软件中迟迟没有得到解决呢？从市场角度来看，音乐软件开发商在设计功能时，会充分考虑用户的需求，特别是常见的和基础性的需求。根据KANO模型，随机播放属于基础型需求，用户期望它能够提供，但即使优化得更好，用户的满意度提升也相对有限。产品设计团队可能认为，优化随机播放的投入产出比不高，因此并未优先解决这一问题。
随着AI技术的进一步发展，未来的随机播放或许会更加智能，能够更好地理解用户的需求，并根据用户的听歌习惯和情绪等进行动态调整。通过AI算法的优化，随机播放将不再仅仅是机械地“打乱”歌曲顺序，而是能够提供更贴合用户喜好的音乐体验。