抖音的算法推薦模式與發(fā)展策略

摘 要：算法與傳媒業(yè)的深度融合使抖音等短視頻軟件爆紅于網(wǎng)絡(luò)。本文旨在分析抖音的協(xié)同過濾、精準分發(fā)、疊加推薦3種算法機制。在此基礎(chǔ)上，探討其未來發(fā)展必須著力解決的現(xiàn)實問題及改善措施，以期為短視頻發(fā)展提供借鑒。

關(guān)鍵詞：算法推薦；抖音；發(fā)展策略

中圖分類號：G206 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2020）05-0209-01

一、引言

隨著技術(shù)的發(fā)展，個性化的信息定制服務(wù)已成為商家的必爭之地，算法推薦技術(shù)深入到了我們生活的各個方面。作為今日頭條旗下的戰(zhàn)略性產(chǎn)品，抖音的算法推薦模式在短視頻市場無疑占據(jù)了一席之地。從技術(shù)層面上說，它結(jié)合了基于內(nèi)容和用戶信息的協(xié)同過濾算法技術(shù)，根據(jù)用戶的興趣愛好向他們推送相應(yīng)的內(nèi)容，幫用戶過濾掉一些無用或不感興趣的信息，實現(xiàn)了精準推送，給用戶帶來較好使用體驗的同時，也產(chǎn)生了一些現(xiàn)實問題。

二、抖音的算法推薦模式

（一）基于用戶信息的協(xié)同過濾推薦

基于用戶信息的協(xié)同過濾推薦是抖音整個算法體系中最基本的算法推薦技術(shù)。這一技術(shù)主要是通過獲取用戶的個人基本信息，如性別、年齡、興趣等來進行計算。除此之外，抖音還涉及諸如關(guān)注的人、粉絲、可能認識的人等此類社交信息。目前，抖音首頁分為“關(guān)注”和“推薦”兩個板塊，進入首頁后默認的是“推薦”板塊。在信息分發(fā)過程中，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的個人信息和社交信息，通過協(xié)同過濾算法找到與該用戶相似程度較高的其他用戶所喜歡的短視頻，再把其中點擊量大、互動量高的短視頻推到該用戶的首頁推薦。一般來說，新用戶剛使用抖音時，首頁中的大部分段視頻都是經(jīng)過基于用戶信息的協(xié)同過濾技術(shù)進行推薦的。[1]隨著使用時長的增加，用戶提供給抖音算法系統(tǒng)的信息將會更詳細，系統(tǒng)對用戶需求的判斷更精準。

然而這一算法技術(shù)建立在抖音系統(tǒng)內(nèi)部用戶的信息歷史數(shù)據(jù)庫之上，若是數(shù)據(jù)稀缺，推薦的精準度則會大大下降。

（二）基于“去中心化”的精準分發(fā)推薦

在萬眾皆媒時代，社交媒體實現(xiàn)了“去中心化”的“點對點”傳播，每個用戶都是傳播場域中的節(jié)點，每個節(jié)點都可以獨立地生產(chǎn)內(nèi)容。從傳者角度來說，“去中心化”可謂抖音算法推薦中的基本原則。它鼓勵普通用戶生產(chǎn)內(nèi)容，即使是零粉絲基礎(chǔ)的普通用戶發(fā)出的短視頻，也會被分配幾十上百的基礎(chǔ)流量。新視頻的流量分發(fā)在“附近的人”和“關(guān)注的人”的基礎(chǔ)上，配合用戶個性標簽和短視頻內(nèi)容標簽，將用戶發(fā)布的視頻推薦至與其具有相同屬性的其他用戶首頁。從受者角度來說，智能精準推薦是在“去中心化”的基礎(chǔ)上進行的，系統(tǒng)識別視頻內(nèi)容，并根據(jù)用戶點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等使用習慣挖掘用戶的興趣點，將各類短視頻分發(fā)至各類用戶首頁，以滿足不同用戶的觀看需求，從而提升用戶黏度。但長此以往，此類精準分發(fā)的推薦模式易造成用戶接收的短視頻內(nèi)容過于單一化，使用戶置身于“信息繭房”中。

（三）基于內(nèi)容流量池的智能疊加推薦

當一個新用戶發(fā)布視頻后，系統(tǒng)會智能分發(fā)一定的基礎(chǔ)流量，若該視頻在基礎(chǔ)流量池中表現(xiàn)較好，完播率、互動率高，算法則會自動加權(quán)給該視頻更多的推薦流量，進而得到更高的閱讀量與互動量。算法疊加推薦的評估標準以短視頻內(nèi)容的綜合權(quán)重為基礎(chǔ)，完播率、點贊數(shù)及評論數(shù)等都是判斷其表現(xiàn)好壞的關(guān)鍵指標。一旦達到特定的量級門檻，平臺就會實行大數(shù)據(jù)算法與人工運營相結(jié)合的方式進行加權(quán)推薦。所以，只有經(jīng)大量粉絲檢驗，被不斷加權(quán)篩選后的短視頻才能真正被推至抖音首頁。

較前面兩種算法而言，基于流量池的疊加推薦更注重視頻傳播效果的評價而不是視頻內(nèi)容優(yōu)劣本身。若是抖音成了純粹的流量平臺，可謂難言質(zhì)量又難保導向。

三、算法推薦模式的問題與未來發(fā)展

鑒于擁有強大的算法推薦模式，抖音在競爭日趨激烈的短視頻市場中取得了初步的勝利。在今后的發(fā)展中，抖音必須將算法推薦技術(shù)的重點放在解決現(xiàn)實發(fā)展中存在的問題與隱憂上，這樣才能保證在短視頻市場長盛不衰的領(lǐng)軍地位。

（一）算法推薦強化了“信息繭房”

算法推薦強化了“信息繭房”這一問題。“信息繭房”是兩種傳播思維相互碰撞的結(jié)果，傳統(tǒng)意義上的大而全的傳播模式注重“面”的拓展，而基于算法的個性化信息推薦則注重“點”的挖掘。[2]因此，個性化定制服務(wù)在滿足用戶的特定需求的同時，也在一定程度上限制了用戶信息的接觸面。基于用戶信息的協(xié)同過濾推薦將有共同喜好的人聚集在一起，基于“去中心化”的精準分發(fā)推薦使受眾接觸到的內(nèi)容深化，卻窄化。用戶進入抖音所營造的擬態(tài)環(huán)境中，長此以往，容易使用戶將自己圈層固化在自我認可并熟知的領(lǐng)域內(nèi)，沉浸在個性化算法推薦帶來的“幸福感”中難以自拔，進而成為抖音的“囚徒”。

為規(guī)避這一問題，抖音平臺可將個性化推薦與多樣化內(nèi)容打包組合。一方面，通過擴大算法推薦的選擇，增加信息推送的多樣化來改善認知偏見；另一方面，通過公開算法的偏向性與局限性，讓用戶有意識地關(guān)注和瀏覽不同類別的信息，決定自己被“禁錮”的程度。[3]

（二）算法推薦缺乏內(nèi)容“把關(guān)人”

“把關(guān)人”功能逐漸弱化，算法推薦缺乏對內(nèi)容的審核和把關(guān)。算法是否能夠?qū)ⅰ笆聦崱迸c“虛構(gòu)”區(qū)分開來，是否會大量傳播虛假、低俗的內(nèi)容，這一問題仍是算法推薦在技術(shù)上亟待解決的重中之重。雖然抖音用戶上傳短視頻后會進行機器和人工雙重審核，但抖音用戶數(shù)量大，對于內(nèi)容的審核與發(fā)布多由機器算法完成。縱使機器算法再智能，也存在弊端，很難做到杜絕低俗、虛假內(nèi)容。并且基于內(nèi)容流量池的智能疊加推薦側(cè)重于對加權(quán)分數(shù)的抓取，視頻內(nèi)容的優(yōu)劣以及價值取向難以識別，這就使得一些低質(zhì)量、非主流價值取向的短視頻成為漏網(wǎng)之魚。

自2018年起，今日頭條增加了大量的內(nèi)容審核人員，從算法為王逐步轉(zhuǎn)向人機結(jié)合。抖音平臺也應(yīng)強化總編輯責任制，積極引入人工審核機制，擴大人工審核規(guī)模，逐漸樹立傳播審核過程中“人”的參與意識。只有以“人”為中心，機器算法技術(shù)輔助配合，才能推進算法推薦內(nèi)容的優(yōu)質(zhì)化、精準化和法制化。

（三）算法推薦容易引發(fā)“馬太效應(yīng)”

基于內(nèi)容流量池的智能疊加推薦，當抖音中某些題材或內(nèi)容占據(jù)了大量的流量資源時，一些在第一輪流量池中表現(xiàn)不盡如人意的優(yōu)質(zhì)視頻則會失去被進一步推薦的機會，容易引發(fā)強者越強、弱者越弱的“馬太效應(yīng)”。平臺也會被“大V”裹挾，步入不上不下的尷尬境地。若一些小眾但內(nèi)容優(yōu)質(zhì)的短視頻難以生存，無法被推薦至相應(yīng)的用戶信息流中，那部分內(nèi)容生產(chǎn)者可能會為了迎合大眾口味來改變內(nèi)容生產(chǎn)方向，甚至是轉(zhuǎn)移平臺。同時，也存在因用戶難以得到滿足，用戶黏度降低的情況。

抖音平臺應(yīng)尊重用戶的多元化需求，尤其是小眾需求。對于具有優(yōu)質(zhì)視頻生產(chǎn)能力的用戶給予鼓勵，將內(nèi)容做熱、做快的同時，解決將內(nèi)容做全的問題，依靠優(yōu)質(zhì)的平臺內(nèi)容提升用戶黏度并吸引新用戶。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代，媒介技術(shù)的發(fā)展勢不可擋。目前，完全依靠協(xié)同過濾和精準分發(fā)的單一算法推薦已不足以滿足受眾的需求。抖音平臺應(yīng)起到行業(yè)領(lǐng)軍者的帶頭作用，從多個維度完善算法推薦系統(tǒng)，采用更加多元和開放的算法組合推薦，更好地傳播優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，營造優(yōu)質(zhì)的短視頻發(fā)展環(huán)境。

參考文獻：

[1] 趙辰瑋，劉韜，都海虹.算法視域下抖音短視頻平臺視頻推薦模式研究[J].出版廣角，2019（18）：76-78.

[2] 喻國明，韓婷.算法型信息分發(fā)：技術(shù)原理、機制創(chuàng)新與未來發(fā)展[J].新聞愛好者，2018（4）：8-13.

[3] 王斌，李宛真.如何戳破“過濾氣泡”算法推送新聞中的認知窄化及其規(guī)避[J].新聞與寫作，2018（9）：20-26.

作者簡介：黎曦子（1997—），女，湖北荊門人，西南大學新聞傳媒學院傳播學專業(yè)碩士研究生。