李墨涵

摘? 要? 抖音平臺(tái)通過(guò)對(duì)短視頻內(nèi)容進(jìn)行智能分發(fā)、疊加推薦等方式精準(zhǔn)地抓住用戶的注意力。其視頻流主要依賴于算法推薦機(jī)制，但對(duì)于算法的依賴會(huì)導(dǎo)致信息繭房、同質(zhì)化等一系列問(wèn)題。面對(duì)算法“焦慮”，抖音平臺(tái)應(yīng)有所行動(dòng)，堅(jiān)持主流價(jià)值引導(dǎo)，完善多指標(biāo)推薦系統(tǒng)，強(qiáng)化總編輯責(zé)任制，提高審核門(mén)檻，同各方一起努力將負(fù)面影響降到最低。

關(guān)鍵詞? 算法推薦;抖音;局限;對(duì)策

中圖分類號(hào)? G2? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼? A? ? ? 文章編號(hào)? 2096-0360（2019）02-0028-02

1? 抖音算法推薦機(jī)制的基本邏輯

1）基本信息的協(xié)同過(guò)濾。基本信息的協(xié)同過(guò)濾已在新媒體信息分發(fā)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，即通過(guò)識(shí)別用戶的性別、年齡、所在地等基本信息，將與之匹配的內(nèi)容推薦給用戶。抖音中的基本信息還包括社交信息，例如關(guān)注的人、粉絲、可能認(rèn)識(shí)的人等。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)社交信息推薦關(guān)注的人點(diǎn)贊的視頻、可能認(rèn)識(shí)的人的視頻，用戶關(guān)注的發(fā)布者在新視頻發(fā)布后會(huì)推薦至該用戶視頻流的前部。

2）“去中心化”的智能分發(fā)。抖音的算法推薦機(jī)制以“去中心化”為原則，鼓勵(lì)普通用戶生產(chǎn)內(nèi)容，而不是將主要流量集中于少數(shù)關(guān)鍵用戶。抖音中大部分的短視頻屬于用戶生產(chǎn)，去中心化有利于普通用戶的優(yōu)質(zhì)作品脫穎而出，同時(shí)增強(qiáng)抖音平臺(tái)的社交屬性。

每一條抖音短視頻都會(huì)被分配幾十到上百的基礎(chǔ)流量，即使此賬號(hào)沒(méi)有發(fā)布過(guò)作品或沒(méi)有粉絲數(shù)。新視頻流量的分發(fā)以附近和關(guān)注的人為主，系統(tǒng)將識(shí)別短視頻內(nèi)容并打上標(biāo)簽，將用戶喜愛(ài)的視頻推薦至具有相同屬性的用戶視頻流中。智能分發(fā)是在“去中心化”基礎(chǔ)上進(jìn)行的，即能夠通過(guò)識(shí)別內(nèi)容，將不同的內(nèi)容分發(fā)給不同屬性的用戶，以滿足不同用戶的需求。“中心化”的微博與此相反，微博平臺(tái)上能看到大量名人發(fā)出的內(nèi)容，而普通用戶產(chǎn)出的內(nèi)容很少受到關(guān)注。

3）疊加推薦與熱度加權(quán)。抖音短視頻在基礎(chǔ)流量池中的轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊和完播率數(shù)據(jù)情況較好的情況下會(huì)被系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別為優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，并且在之前的流量基礎(chǔ)上疊加更多的推薦流量。同理，在更大的流量池中表現(xiàn)突出會(huì)被繼續(xù)疊加流量，上不封頂。這也就是有些普通用戶有播放量超過(guò)數(shù)十萬(wàn)的短視頻的原因。短視頻的熱度依靠轉(zhuǎn)發(fā)量、評(píng)論量及點(diǎn)贊量的數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)判，權(quán)重依次遞減，并且系統(tǒng)會(huì)優(yōu)先選擇新近發(fā)布的視頻。只有經(jīng)過(guò)大量粉絲的檢驗(yàn)，被層層熱度加權(quán)之后才會(huì)進(jìn)入抖音的推薦內(nèi)容池。

2? 抖音算法推薦機(jī)制的局限

1）頭部效應(yīng)與優(yōu)質(zhì)內(nèi)容流失。抖音中的頭部效應(yīng)是指某些題材或內(nèi)容占據(jù)了大量的流量資源，而其他的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容得到的流量少甚至不被推薦。用戶在抖音上觀看的短視頻大多依賴于信息流推薦，算法推薦機(jī)制通常會(huì)將一些被廣大用戶檢驗(yàn)過(guò)的短視頻推薦給更多的用戶。但值得注意的是，轉(zhuǎn)評(píng)贊和完播率數(shù)據(jù)良好的短視頻不一定是優(yōu)質(zhì)的，僅僅從這些數(shù)據(jù)來(lái)判定一條視頻是否被疊加推薦不能滿足個(gè)性化的信息需求。

娛樂(lè)類、萌寵類等視頻容易受到用戶的喜愛(ài)，但使用抖音的年輕群體希望獲取豐富的信息，算法推薦機(jī)制無(wú)法將一些受眾面窄但內(nèi)容優(yōu)質(zhì)的短視頻推薦至相對(duì)應(yīng)的用戶信息流中。算法推薦機(jī)制會(huì)使一些優(yōu)質(zhì)長(zhǎng)尾的內(nèi)容無(wú)法到達(dá)用戶，長(zhǎng)此以往內(nèi)容生產(chǎn)者會(huì)轉(zhuǎn)移平臺(tái)或者改變創(chuàng)作方向來(lái)迎合大眾的喜好，同時(shí)想要獲取豐富優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的用戶得不到滿足，這種情況下抖音平臺(tái)的工具屬性無(wú)法得到有效發(fā)揮。

2）信息繭房與擬態(tài)環(huán)境。算法推薦會(huì)根據(jù)用戶接觸短視頻時(shí)的行為來(lái)推薦新內(nèi)容，因此用戶喜歡的內(nèi)容會(huì)被大量推薦，不感興趣的內(nèi)容逐漸變少，接觸到的短視頻類型具有局限性。用戶在反復(fù)接觸同類型內(nèi)容的情況下可能會(huì)失去對(duì)其他領(lǐng)域內(nèi)容的興趣而將自己圈層固化在自己認(rèn)可并熟悉的領(lǐng)域內(nèi)，形成信息孤島。抖音作為短視頻社交軟件，人們使用的原因之一是其中的社交屬性，用戶可以通過(guò)其他人的短視頻內(nèi)容與其互動(dòng)，算法推薦的相似內(nèi)容會(huì)導(dǎo)致個(gè)人信息接觸狹窄，容易沉浸在自我話語(yǔ)場(chǎng)或網(wǎng)絡(luò)社交而減少與外界的交流。

這樣的情況在重度沉迷抖音和未成年人群中更加明顯。抖音依賴算法分發(fā)模式，而且對(duì)算法十分自信，試圖實(shí)現(xiàn)“一擊即中”，即讓用戶不斷接觸到喜愛(ài)的視頻內(nèi)容。但抖音視頻的創(chuàng)作者來(lái)源廣泛，內(nèi)容的真實(shí)性和可操作性難以保證。重度沉迷抖音的用戶會(huì)選擇性接觸、過(guò)濾、相信內(nèi)容的可靠性，他們只看自己想看的，只聽(tīng)自己想聽(tīng)的，降低了對(duì)不同類型內(nèi)容的接受程度。未成年用戶可能會(huì)將抖音中的個(gè)例當(dāng)作是現(xiàn)實(shí)世界的常態(tài)，甚至去模仿視頻中的內(nèi)容。

3）同質(zhì)化嚴(yán)重，阻礙內(nèi)容創(chuàng)新。算法推薦機(jī)制會(huì)根據(jù)用戶的瀏覽記錄等行為和基本信息給用戶打上標(biāo)簽，將短視頻內(nèi)容同樣根據(jù)類別打上不同的標(biāo)簽，通過(guò)過(guò)濾、排列組合將內(nèi)容精準(zhǔn)分發(fā)給用戶。與搞笑、萌寵、美女相關(guān)的內(nèi)容容易吸引用戶的關(guān)注，普通用戶在創(chuàng)作短視頻時(shí)會(huì)有意識(shí)地選擇容易吸引粉絲的類目進(jìn)行創(chuàng)作或者選擇轉(zhuǎn)評(píng)贊數(shù)據(jù)高的短視頻模仿。

算法推薦的內(nèi)容收到用戶的追捧，其他小眾類目的短視頻得不到分發(fā)。僅靠機(jī)器識(shí)別仍然存在很多被漏掉的長(zhǎng)尾優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。在這樣的情況下，專注于原創(chuàng)內(nèi)容的作者很可能轉(zhuǎn)移平臺(tái)，不利于抖音平臺(tái)內(nèi)容生態(tài)。同時(shí)，用戶發(fā)布的短視頻向容易受關(guān)注的題材聚集，這就可能導(dǎo)致抖音平臺(tái)的短視頻同質(zhì)化。

4）“把關(guān)人”缺失，獵奇心理無(wú)下限。用戶上傳短視頻后會(huì)進(jìn)行機(jī)器審核和人工審核，審核通過(guò)后才能正式發(fā)布。抖音用戶數(shù)量龐大，內(nèi)容審核和分發(fā)的工作基本由計(jì)算機(jī)完成。即使是多重審核制度下依然存在大量低俗內(nèi)容和無(wú)用信息。算法推薦側(cè)重于對(duì)于數(shù)據(jù)的抓取而不能識(shí)別內(nèi)容的價(jià)值取向，這就可能將有不符合主流價(jià)值取向的內(nèi)容分發(fā)給用戶。

在抖音平臺(tái)中存在大量標(biāo)題奪人眼球但內(nèi)容卻言之無(wú)物的短視頻，包含性暗示、炫富、惡搞等的內(nèi)容。這類視頻往往能迅速引發(fā)人們的大量關(guān)注，此類視頻的發(fā)布者以獲取流量為目的，或滿足用戶的獵奇心理，或激起觀者的不滿情緒引起大量留言，只要可以達(dá)到轉(zhuǎn)評(píng)贊的目的，不在意內(nèi)容的質(zhì)量。

3? 抖音算法推薦機(jī)制的改進(jìn)措施

1）堅(jiān)持主流價(jià)值引導(dǎo)。技術(shù)是中立的，但是使用技術(shù)的人有價(jià)值傾向。將轉(zhuǎn)評(píng)贊等指標(biāo)作為算法推薦機(jī)制的基本邏輯也就說(shuō)明了內(nèi)容的曝光是放在第一位的。在注重技術(shù)的同時(shí)也要意識(shí)到技術(shù)必須要用社會(huì)主義核心價(jià)值觀來(lái)引導(dǎo)。算法推薦不僅要能夠推薦到用戶感興趣、需要的內(nèi)容，同時(shí)這些內(nèi)容也要符合主流價(jià)值觀的傾向。將主流價(jià)值觀落實(shí)到平臺(tái)管理、內(nèi)容生產(chǎn)、算法推薦等各個(gè)環(huán)節(jié)。算法推薦機(jī)制應(yīng)對(duì)于傳遞社會(huì)正能量、宣傳社會(huì)主義核心價(jià)值觀的短視頻內(nèi)容加大推薦力度，營(yíng)造健康向上的抖音環(huán)境。

2）完善多指標(biāo)推薦系統(tǒng)。算法推薦機(jī)制目前還存在諸多問(wèn)題，技術(shù)層面還有較大的改進(jìn)空間。可以在現(xiàn)有算法基礎(chǔ)上增加衡量指標(biāo)來(lái)推送內(nèi)容，例如內(nèi)容滿意度、時(shí)效性、內(nèi)容有用性等，增加考量視頻內(nèi)容質(zhì)量的維度。同時(shí)，通過(guò)隨機(jī)抽取的方式讓用戶對(duì)瀏覽的短視頻進(jìn)行評(píng)分，按照不同的加權(quán)方式分成不同類型，以幫助用戶獲得更多有價(jià)值的內(nèi)容。提升原系統(tǒng)的識(shí)別能力，給予優(yōu)質(zhì)原創(chuàng)視頻更大的推薦權(quán)重。用戶喜愛(ài)類型的短視頻與其他短視頻之間的推送比例需要按周期進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，由此給予用戶更多接觸優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的機(jī)會(huì)。

3）強(qiáng)化總編輯責(zé)任制，提高審核門(mén)檻。抖音作為一個(gè)平臺(tái)型軟件，需要承擔(dān)價(jià)值引領(lǐng)、信息把關(guān)的責(zé)任。內(nèi)容的生產(chǎn)靠“眾包”、內(nèi)容的分發(fā)靠算法，這些具有媒體屬性的平臺(tái)，既缺少“總編輯”，也缺少“把關(guān)人”，技術(shù)取代內(nèi)容成了主角。生產(chǎn)和分發(fā)一旦“去編輯化”，審核團(tuán)隊(duì)人再多，也無(wú)法應(yīng)付海量?jī)?nèi)容。而如果媒體平臺(tái)變成了純粹的流量平臺(tái)，既難言質(zhì)量，也難保導(dǎo)向[1]。強(qiáng)化總編輯責(zé)任制，擴(kuò)大人工審核團(tuán)隊(duì)規(guī)模，以“人”為中心而不是以技術(shù)為中心的審核機(jī)制勢(shì)在必行。

審核團(tuán)隊(duì)不僅應(yīng)該包含抖音平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)方，也應(yīng)該包含普通的用戶。篩選出一批具有媒介素養(yǎng)的普通用戶作為審核官，對(duì)于一些熱度高但實(shí)際毫無(wú)內(nèi)容的短視頻進(jìn)行“降溫”，降低此類視頻的熱度。

4? 結(jié)束語(yǔ)

算法推薦機(jī)制是一把雙刃劍，在技術(shù)帶來(lái)福音的同時(shí)要格外關(guān)注技術(shù)的負(fù)面影響。抖音平臺(tái)作為一個(gè)短視頻社交軟件需首先從內(nèi)部正視存在的問(wèn)題，把經(jīng)濟(jì)利益和社會(huì)效益結(jié)合起來(lái)，才能培育出適合創(chuàng)新的短視頻土壤，才能形成良性循環(huán)的創(chuàng)作空間，才能夠走的長(zhǎng)遠(yuǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1]評(píng)論部.用主流價(jià)值紓解“算法焦慮”[N].人民日?qǐng)?bào)，2018-06-20（5）.