你看到的內(nèi)容究竟由什么決定的？
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，這個議題被反復(fù)討論咀嚼，有人把算法當(dāng)作信息同質(zhì)化的神秘魔法，認(rèn)為它阻礙了公眾獲取豐富多元的信息，但也許事實并非如此。
中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心數(shù)據(jù)顯示，截至 2024 年 6 月，我國網(wǎng)絡(luò)視頻用戶規(guī)模達(dá)到 10.68 億，網(wǎng)民滲透率高達(dá) 97.1%。在這樣的背景下，推薦系統(tǒng)已逐漸成為大多數(shù)平臺的主流內(nèi)容分發(fā)方式。
公開信息顯示，抖音平臺上每日分發(fā)內(nèi)容達(dá)到了億數(shù)量級，如果沒有算法的調(diào)度和分發(fā)，用戶無法精準(zhǔn)找到信息將成為一種常態(tài)。
然而，技術(shù)的發(fā)展總是伴隨著一定的“噪音”，部分網(wǎng)民對算法的認(rèn)知長期存在偏差，有關(guān)信息繭房、算法黑箱等話題一直活躍在輿論場上。
因此，撥開迷霧、了解算法的真相顯得尤為重要。2025年 1月，抖音宣布擬推出10項措施，推動平臺工作透明化，和算法向上向善。3月，抖音上線了“抖音安全與信任中心”網(wǎng)站，面向社會公開算法原理、社區(qū)規(guī)范、治理體系和用戶服務(wù)機(jī)制。
這些行為被視為算法技術(shù)走向透明化的重要里程碑，標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對算法治理的認(rèn)知進(jìn)入新階段。
推薦算法并非洪水猛獸
回溯歷史，東漢年間，蔡倫發(fā)明的造紙術(shù)極大促進(jìn)了信息的傳播，打破了貴族階層對知識的壟斷。北宋年間，畢昇活字印刷技術(shù)再次推動了文明的進(jìn)步，甚至為工業(yè)革命埋下了伏筆。
一千多年后，信息變得無處不在、唾手可得，人們生活在一個信息爆炸的時代。如何獲取有效信息發(fā)展成了一門技術(shù)。其中，算法作為一種新技術(shù)通過精準(zhǔn)連接用戶和信息，改變了人們信息獲取的方式，同時還拓寬了他們的認(rèn)知邊界。
截至2025年，根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（International Data Corporation，IDC）的 預(yù)測，全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到 175 ZB，現(xiàn)代人每天接收到的信息量是1986年的5倍，相當(dāng)于175份報紙。
如今，現(xiàn)代人的生活已經(jīng)離不開算法。預(yù)約一趟從首都機(jī)場到王府井商圈的網(wǎng)約車，算法能調(diào)度出最近距離的司機(jī)；來到一個陌生的城市，算法能夠推薦口味和服務(wù)評分較高的餐廳；打開音樂軟件，算法也能把風(fēng)格不同的歌曲整理打包出來。
技術(shù)的強(qiáng)大功能也引發(fā)了新的困惑，圍繞算法展開的一系列爭議也浮出水面，包括信息繭房、算法造神等等。實際上，信息繭房是一種技術(shù)偏見和誤解，這一概念在學(xué)術(shù)界并沒有實證研究、量化數(shù)據(jù)的支撐。
此外，信息繭房這個詞在推薦算法成熟之前便就存在，人們因為對新技術(shù)的普遍猶疑，或再次讓技術(shù)成了背鍋俠。
北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院教授喻國明認(rèn)為，“信息繭房”一直存在，“信息繭房”是海量信息差異化消費(fèi)的必然結(jié)果，“信息繭房”是“獨(dú)異性”社會的外在表現(xiàn)之一。
事實上，每個渠道分發(fā)信息都有局限性，比如公眾號關(guān)注列表來源于用戶自身的喜好，過去門戶網(wǎng)站是根據(jù)編輯的價值判斷，朋友圈的信息則是借助好友關(guān)系進(jìn)一步過濾。只看公眾號，門戶或者朋友圈，都會陷入所謂的“繭房”。但實際上，大部分人采用的是多渠道獲取信息的方式，抖音、朋友圈、新聞客戶端組成了用戶對世界的認(rèn)知。
對平臺來說，相似的內(nèi)容過多直接會影響用戶體驗，多元化內(nèi)容有益于用戶的長期留存，而算法承接的任務(wù)就是實現(xiàn)基于用戶感興趣前提下的多元化。
抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術(shù)模型，如協(xié)同過濾、雙塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解內(nèi)容”的情況下，找到興趣相似的用戶，把其他人感興趣的內(nèi)容推薦給該用戶。
以抖音協(xié)同過濾算法與Wide&Deep模型的結(jié)合為例，協(xié)同過濾可以經(jīng)由不同用戶的行為推薦相似內(nèi)容，Wide&Deep模型則能發(fā)覺內(nèi)容的稀有特征并標(biāo)記相關(guān)性，兩者能夠互補(bǔ)，使內(nèi)容推薦更為廣博多樣。
與其把算法推薦當(dāng)作洪水猛獸，一味地進(jìn)行批判，不如把它看作是被龐大的用戶基數(shù)驗證過的、又針對用戶需求展開個性化定制的信息管家。
為算法設(shè)置“護(hù)欄”
事實上，在龐雜的網(wǎng)絡(luò)世界里，算法不斷激發(fā)用戶的好奇心，驅(qū)動他們探索未知的領(lǐng)域。相反，沒有算法的助力，媒介素養(yǎng)缺失的用戶將迷失在信息的汪洋大海。
清華大學(xué)社科院發(fā)布的《破繭還是筑繭？用戶使用、算法推薦與信息繭房研究報告》顯示，70%的用戶對個性化推薦算法持肯定態(tài)度，認(rèn)可算法技術(shù)是海量信息時代的一種有效策略，幫助用戶解決信息過載的問題。在實際使用調(diào)研中，超過90%的短視頻APP用戶選擇開啟個性化推薦算法。
抖音算法工程師劉暢介紹，抖音的推薦算法與國內(nèi)外大部分內(nèi)容推薦平臺類似，包含召回、過濾、排序等環(huán)節(jié)，重點(diǎn)在于學(xué)習(xí)用戶行為。與以往不同的是，抖音算法如今已幾乎不依賴對內(nèi)容和用戶打標(biāo)簽，主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，預(yù)估用戶行為，計算用戶觀看這條內(nèi)容獲得的價值總和，進(jìn)而把排名靠前的內(nèi)容推送給用戶。
本質(zhì)上來說，為什么能看到某條信息，往往是由用戶與信息的互動行為決定的。
如果你正在規(guī)劃一場長途旅行，算法可能會為你推薦感興趣的地點(diǎn)，當(dāng)你想更深入的了解目的地的吃喝玩樂，更加垂直化的優(yōu)質(zhì)旅行攻略也能推送到你的眼前；如果你是演唱會愛好者，算法可能會展示給你近期頭部歌手的演出排期和當(dāng)?shù)氐奈穆锰厣?span style="display:none">z92即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com
劉暢還表示，抖音更關(guān)注用戶長期價值，而非追求平臺的短期數(shù)據(jù)。為此，抖音算法考慮了眾多目標(biāo)，如完播、評論、點(diǎn)贊、對作者長期消費(fèi)、分享、跟拍等，力圖計算出更符合用戶長期價值的目標(biāo)。
抖音生態(tài)運(yùn)營經(jīng)理陳丹丹介紹，由于算法無法理解內(nèi)容語義，對內(nèi)容的理解存在不足，可能導(dǎo)致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。因此，抖音推出 “人工參與 + 機(jī)器學(xué)習(xí)” 相結(jié)合的治理體系，并組建了專門的平臺治理團(tuán)隊為算法設(shè)置 “護(hù)欄”。
隨著算法體系的進(jìn)化，平衡信息的個性化和多元化也被提上了議程。時至今日，算法的功能不僅局限于分發(fā)信息，還表現(xiàn)在能挖掘不被傳統(tǒng)渠道看見的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，拓寬公眾的視野。
在算法的助推下，一批小眾城市逐漸走向了前臺，接住潑天的流量。算法捕捉到了淄博、天水自己人都沒有看見的當(dāng)?shù)貙毑?，點(diǎn)燃引發(fā)外地人關(guān)注的“旅游消費(fèi)爆點(diǎn)”，再“以點(diǎn)帶面”效應(yīng)中將一個小城推向全網(wǎng)推向世界。
經(jīng)歷了被遺忘的漫長等待，通過算法推薦，川劇團(tuán)、蘇州評彈等傳統(tǒng)文化藝術(shù)煥發(fā)了新生，成為一批年輕人的精神家園。
另一個打破刻板印象的現(xiàn)象是，深度內(nèi)容也憑借算法找到對應(yīng)的受眾。博主“米三漢”2024年6月發(fā)布的“450分鐘解讀紅樓夢”，截至目前，這條視頻播放量超過3億，點(diǎn)贊量達(dá)1291萬，收藏量達(dá)773萬。
隨著抖音算法的公開，曾經(jīng)被指控為黑箱的技術(shù)揭開了神秘的面紗，未來整個行業(yè)將在算法透明度和平臺治理方面邁向新的臺階，為用戶帶來更優(yōu)質(zhì)、安全、多元的內(nèi)容體驗。
本文鏈接：http://jphkf.cn/news-2-1810-0.html算法憑什么是信息時代最強(qiáng)輔助？
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