抖音算法推薦機制探索性分析

李瑤瑤

【摘要】算法與傳媒業(yè)的深度融合使抖音等短視頻平臺風頭正勁，本文旨在介紹抖音的算法推薦機制，并從傳播學的角度分析其存在的問題以及解決的對策，以期為短視頻平臺發(fā)展提供借鑒。

【關鍵詞】算法推薦;信息繭房;把關人;抖音;短視頻

中圖分類號：G212? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2022.04.089

近年來，隨著人工智能時代的到來，社會信息內容生產領域產生巨變，算法推薦技術被廣泛應用于全社會的信息傳播活動中。對傳播領域而言，傳媒業(yè)的內容生產、傳播的傳統(tǒng)組織形式和流程被解構重組，意識形態(tài)層面的建構也更加復雜化。作為發(fā)展態(tài)勢最強的短視頻平臺之一，抖音算法推薦機制在短視頻市場風頭正勁。

1. 抖音的算法推薦機制

1.1 基于“用戶信息”的協(xié)同過濾模式

作為抖音最基本的算法推薦技術，協(xié)同過濾推薦通過獲取用戶性別、年齡、興趣愛好及網(wǎng)絡行為等基本個人信息以及社交關系資料，大概地描繪出用戶畫像。在進行短視頻分發(fā)時，通過協(xié)同過濾算法找到與該用戶相似程度較高的用戶集群所喜歡的短視頻，再把其中點擊量大、互動量高的短視頻推送到該集群中用戶的首頁推薦。

平臺用戶在初期使用階段，獲取自己所感興趣的短視頻最為主要的方式就是基于用戶信息的協(xié)同過濾模式。隨著使用時長的增加，用戶提供給抖音系統(tǒng)的信息愈加詳細，系統(tǒng)對用戶信息需求的判斷也越來越準確。

1.2 基于“去中心化”的精準分發(fā)模式

在自媒體風靡的社會，社交媒體最重要的就是“去中心化”的傳播原則。每個用戶都能是傳播場域中的節(jié)點，都可以獨立生產信息內容，并實現(xiàn)“點對點”的傳播。從傳者的角度出發(fā)，“去中心化”這一基本原則鼓勵平臺用戶積極生產內容。比如，平臺新注冊用戶在發(fā)布短視頻后，會被分配一部分基于用戶社交關系網(wǎng)絡的基礎流量。然后結合已分析的用戶畫像和內容屬性，向其他有相似屬性的用戶推薦該視頻。作為信息的接收者，在“去中心化”的前提下，算法自動分析視頻內容風格、屬性等，根據(jù)點贊數(shù)、評論數(shù)、轉發(fā)數(shù)等使用習慣作為量化標準，將各類視頻推送至不同用戶的首頁，實現(xiàn)視頻的智能精準推送。

1.3 基于“內容流量池”的智能疊加推薦模式

隨著“算法推薦”在近幾年逐漸被大規(guī)模運用，流量池原理也被業(yè)界及學術界提出，信息內容在獲取一部分流量后，通過儲存、后期運營及進一步發(fā)掘等手段，實現(xiàn)信息的再傳播，從而贏得更多地流量。

結合視頻內容的互動率、完播率等指標元素，形成此條視頻的綜合權重，便是在進行疊加推薦時的考量標準。并且每個指標所能影響的權重又各不相同。內容在被平臺綜合考量后達到一定量級，就會借助大數(shù)據(jù)和人工運營的機制進行不斷的推薦。舉例而言，當用戶發(fā)布了一條視頻后，系統(tǒng)會將視頻按照算法分配到相符量級的流量池中，然后投送到該量級用戶的移動端平臺界面。接著以完播率、評論數(shù)、點贊數(shù)、轉發(fā)量等為依據(jù)得到加權分數(shù)來考量視頻傳播的效果。疊加推薦會將加權分數(shù)高的視頻再次加入流量池進行更大范圍的分發(fā)。傳播效果不理想的視頻則可能沉到流量池底部，失去疊加推薦的機會。

2. 算法推薦機制存在的問題

當下的信息環(huán)境中，短視頻可視化、碎片化等特征迎合了網(wǎng)絡用戶的信息瀏覽習慣，在資本的助推下發(fā)展勢頭尤為迅猛。技術是把雙刃劍，算法技術在極大地節(jié)省了人力成本，滿足了用戶個性化信息需求的同時，帶來的問題也不容忽視。

2.1 信息繭房

2006年，凱斯·R·桑斯坦教授在其著作《信息烏托邦》中提出“信息繭房”的概念，“因公眾自身的信息需求并非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領域，久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的‘繭房’中。”

關于信息繭房的形成，我們可以從用戶和算法的角度綜合思考。從用戶的角度出發(fā)，傳播學家拉扎斯·菲爾德的選擇性接觸假說中提到，受眾在接觸大眾傳播的信息時并不是不加選擇的，而是更愿意選擇接觸那些與自己的既有立場和態(tài)度一致或接近的內容，而對與此對立或沖突的內容有一種回避的傾向。這一假說也為我們思考信息繭房的形成提供了一定的理論依據(jù)。復旦大學張濤甫教授表示，信息繭房在概念形成之前其實就已經(jīng)存在。每個人在認識世界時都依靠自己的認知模型，但礙于人有認知能力有限，對于世界的認知不可避免地存在局限性和片面性。用戶在瀏覽信息的過程中歸從于自身的喜好，而把興趣度不大或與自己意見相左信息排除在外。另外，算法的出現(xiàn)也放大了這一問題。建立在用戶數(shù)據(jù)基礎之上，算法的大規(guī)模應用不斷地為用戶推送傾向性一致的內容，排除了算法認為對用戶無用的信息。由此，用戶的信息領域逐漸窄化，陷入由偏好和先見搭建而起的信息繭房中。并且用戶個體長期桎梏于信息繭房中，產生的負面影響也值得注意：

2.2 用戶的視野拓展受制

不容置疑，算法推薦機制滿足了用戶的信息定制和個性化推送服務。但分析用戶網(wǎng)絡行為時會發(fā)現(xiàn)，單個用戶的信息興趣圖譜一般比較固定，相對比較制化的算法技術只能按圖索驥，推送它認為用戶喜歡或需要的信息。事實上，要滿足人的全面發(fā)展訴求，還需要興趣和偏好以外的多種信息來充盈自己的信息量和知識結構，從而拓寬視野。算法推薦機制過于機械化的操作模式也會使用戶的信息關注領域更為固化，接收到的內容與實際需要的信息不匹配。可以說，算法刻畫的行為圖譜越精準，用戶的信息接收視野就越狹窄。比如在娛樂化的今天，一些搞笑、自拍、故事類等華而不實、博取眼球的內容往往能擁有更多地流量，占據(jù)了平臺內容的主流，而與實際生活相關的內容卻相去甚遠。長此以往，用戶的認知和價值觀會出現(xiàn)偏差，并且筑起自我封閉的堡壘。

2.3 造成群體極化

清華大學彭蘭教授曾指出，在社會化媒體中，用戶以社交對象作為信息來源。他們在進行信息過濾的同時，也選擇信息來源。社會化媒體在一定程度上強化了人群的分化。抖音短視頻平臺基于用戶信息的協(xié)同過濾模式可以將有共同興趣愛好和價值取向的人集中在一起，形成用戶群體。算法的實施為群體內的用戶進行了議程設置，在群體內部，相似的內容不斷增加，與用戶自身相像的觀點持續(xù)出現(xiàn)形成“回音壁效應”，這也讓用戶認為自己持有的觀點或立場屬于社會中的多數(shù)，從而陷入這樣的“擬態(tài)環(huán)境”中。算法的運行不斷地強調著用戶個體之間的思想鴻溝，也導致了有相同觀點的用戶所屬群體與其他群體之間割裂。不同群體之間由于認知和價值觀的根深蒂固，無法進行信息的交流與觀念的融合。用戶群體一旦出現(xiàn)了信息偏食，沉浸在信息繭房中，則會影響其對社會主流價值觀的認知，出現(xiàn)群體極化現(xiàn)象。

2.4 社會整體粘性削弱

凱斯·R·桑斯坦說過：“整個社會需要一種社會粘性，這種粘性是由共同經(jīng)驗得來的。”大眾媒體時代，信息的傳播具備一定線性的傳播特點，受眾對信息是廣泛接觸與規(guī)模接收的模式。進入人工智能時代，定制化的信息推薦模式很大程度上使用戶個體與個體之間的共同經(jīng)驗減少，畫地為牢地將自己封閉在自我話語場域中，拒絕與他人進行交流與分享。延伸到社會生活中，當個體或群體之間缺乏溝通與交流，社會粘性就會大大削弱，也大大提高了維系共同體的難度。

2.5 缺乏內容“把關人”

傳統(tǒng)意義上的把關概念已經(jīng)不再適用于人工智能時代的信息生產。“把關人”功能逐漸弱化，內容生產的選擇權和主導權過渡到受眾身上，平臺缺乏對內容的審核與管理。算法是否能掌握好“虛構”與“實際需要”之間的界限，是否傳播低俗內容，在技術上都亟待解決。雖然一些平臺目前也增設了內容的人工審核崗，但由于用戶數(shù)量的巨大，人工力量難以承擔如此龐大的數(shù)據(jù)量，算法仍然是內容分發(fā)與審核的首要方式。另外，抖音基于內容流量池的智能疊加推薦注重對加權分數(shù)的抓取，視頻內容的質量和價值取向識別難度較大，這也會出現(xiàn)低質量、非主流價值取向的短視頻反而會得以大范圍傳播。一些質量高的小眾作品也會屈服于流量帶來的利益，轉變創(chuàng)作方向，迎合大眾口味，繼而引發(fā)強者越強、弱者越弱的“馬太效應”。

3. 建議與對策

面對算法推薦機制存在的問題，對用戶而言，應該自覺提高自身的媒介素養(yǎng)，改變原本帶有惰性的使用習慣，努力擺脫算法推薦機制營造出的幸福感假象。作為傳者，要自身充當好“把關人”的角色，在內容生產階段應注重內容質量的打磨，傳達正確、積極的價值觀念，拒絕以嘩眾取寵的手段獲取利益。堅持“內容為王”，憑借優(yōu)質的內容注入平臺。作為信息接收者，應該有意識地瀏覽、掌握不同類別的主題，主動搜索不同類別的信息，力求以多元化信息拓寬視野，打破信息壁壘，為自身打造多元化的信息環(huán)境。

對平臺而言，應該尊重用戶的多元化需求，優(yōu)化算法設計，進一步完善多維度的算法推薦系統(tǒng)，在運營過程中，注重對平臺用戶使用行為的深度數(shù)據(jù)挖掘。同時，加強內容的過濾審核，在算法審核的基礎上，提高人工審核的效率，避免“同質化”現(xiàn)象愈演愈烈。此外，對于具有優(yōu)質視頻生產能力的用戶放寬視頻創(chuàng)作的權限，如身份認證、延長時長、平臺變現(xiàn)等方式予以鼓勵。引入舉報、投訴和其他負面評價機制，進一步凈化網(wǎng)絡空間。

4. 結語

作為人工智能時代的產物，算法推薦機制順應了時代潮流，在提高了傳媒產業(yè)效率和效益的同時，對傳播實踐的改變也起到了助推作用。用戶在使用平臺時，應該采取辯證的眼光，肯定算法推薦對個性化信息需求的滿足，實現(xiàn)了信息的豐富化呈現(xiàn)。同時對算法存在的問題也不容忽視，用戶和平臺要共同治理，以技術為支撐，以正確的價值觀為導向，打造出健康、積極的網(wǎng)絡平臺。

參考文獻：

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