抖音算法推薦機制的局限與對策分析

李墨涵

摘? 要? 抖音平臺通過對短視頻內容進行智能分發、疊加推薦等方式精準地抓住用戶的注意力。其視頻流主要依賴于算法推薦機制，但對于算法的依賴會導致信息繭房、同質化等一系列問題。面對算法“焦慮”，抖音平臺應有所行動，堅持主流價值引導，完善多指標推薦系統，強化總編輯責任制，提高審核門檻，同各方一起努力將負面影響降到最低。

關鍵詞? 算法推薦;抖音;局限;對策

中圖分類號? G2? ? ? 文獻標識碼? A? ? ? 文章編號? 2096-0360（2019）02-0028-02

1? 抖音算法推薦機制的基本邏輯

1）基本信息的協同過濾?；拘畔⒌膮f同過濾已在新媒體信息分發領域得到了廣泛應用，即通過識別用戶的性別、年齡、所在地等基本信息，將與之匹配的內容推薦給用戶。抖音中的基本信息還包括社交信息，例如關注的人、粉絲、可能認識的人等。系統會根據社交信息推薦關注的人點贊的視頻、可能認識的人的視頻，用戶關注的發布者在新視頻發布后會推薦至該用戶視頻流的前部。

2）“去中心化”的智能分發。抖音的算法推薦機制以“去中心化”為原則，鼓勵普通用戶生產內容，而不是將主要流量集中于少數關鍵用戶。抖音中大部分的短視頻屬于用戶生產，去中心化有利于普通用戶的優質作品脫穎而出，同時增強抖音平臺的社交屬性。

每一條抖音短視頻都會被分配幾十到上百的基礎流量，即使此賬號沒有發布過作品或沒有粉絲數。新視頻流量的分發以附近和關注的人為主，系統將識別短視頻內容并打上標簽，將用戶喜愛的視頻推薦至具有相同屬性的用戶視頻流中。智能分發是在“去中心化”基礎上進行的，即能夠通過識別內容，將不同的內容分發給不同屬性的用戶，以滿足不同用戶的需求。“中心化”的微博與此相反，微博平臺上能看到大量名人發出的內容，而普通用戶產出的內容很少受到關注。

3）疊加推薦與熱度加權。抖音短視頻在基礎流量池中的轉發、評論、點贊和完播率數據情況較好的情況下會被系統自動識別為優質內容，并且在之前的流量基礎上疊加更多的推薦流量。同理，在更大的流量池中表現突出會被繼續疊加流量，上不封頂。這也就是有些普通用戶有播放量超過數十萬的短視頻的原因。短視頻的熱度依靠轉發量、評論量及點贊量的數據來評判，權重依次遞減，并且系統會優先選擇新近發布的視頻。只有經過大量粉絲的檢驗，被層層熱度加權之后才會進入抖音的推薦內容池。

2? 抖音算法推薦機制的局限

1）頭部效應與優質內容流失。抖音中的頭部效應是指某些題材或內容占據了大量的流量資源，而其他的優質內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，算法推薦機制通常會將一些被廣大用戶檢驗過的短視頻推薦給更多的用戶。但值得注意的是，轉評贊和完播率數據良好的短視頻不一定是優質的，僅僅從這些數據來判定一條視頻是否被疊加推薦不能滿足個性化的信息需求。

娛樂類、萌寵類等視頻容易受到用戶的喜愛，但使用抖音的年輕群體希望獲取豐富的信息，算法推薦機制無法將一些受眾面窄但內容優質的短視頻推薦至相對應的用戶信息流中。算法推薦機制會使一些優質長尾的內容無法到達用戶，長此以往內容生產者會轉移平臺或者改變創作方向來迎合大眾的喜好，同時想要獲取豐富優質內容的用戶得不到滿足，這種情況下抖音平臺的工具屬性無法得到有效發揮。

2）信息繭房與擬態環境。算法推薦會根據用戶接觸短視頻時的行為來推薦新內容，因此用戶喜歡的內容會被大量推薦，不感興趣的內容逐漸變少，接觸到的短視頻類型具有局限性。用戶在反復接觸同類型內容的情況下可能會失去對其他領域內容的興趣而將自己圈層固化在自己認可并熟悉的領域內，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，用戶可以通過其他人的短視頻內容與其互動，算法推薦的相似內容會導致個人信息接觸狹窄，容易沉浸在自我話語場或網絡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。抖音依賴算法分發模式，而且對算法十分自信，試圖實現“一擊即中”，即讓用戶不斷接觸到喜愛的視頻內容。但抖音視頻的創作者來源廣泛，內容的真實性和可操作性難以保證。重度沉迷抖音的用戶會選擇性接觸、過濾、相信內容的可靠性，他們只看自己想看的，只聽自己想聽的，降低了對不同類型內容的接受程度。未成年用戶可能會將抖音中的個例當作是現實世界的常態，甚至去模仿視頻中的內容。

3）同質化嚴重，阻礙內容創新。算法推薦機制會根據用戶的瀏覽記錄等行為和基本信息給用戶打上標簽，將短視頻內容同樣根據類別打上不同的標簽，通過過濾、排列組合將內容精準分發給用戶。與搞笑、萌寵、美女相關的內容容易吸引用戶的關注，普通用戶在創作短視頻時會有意識地選擇容易吸引粉絲的類目進行創作或者選擇轉評贊數據高的短視頻模仿。

算法推薦的內容收到用戶的追捧，其他小眾類目的短視頻得不到分發。僅靠機器識別仍然存在很多被漏掉的長尾優質內容。在這樣的情況下，專注于原創內容的作者很可能轉移平臺，不利于抖音平臺內容生態。同時，用戶發布的短視頻向容易受關注的題材聚集，這就可能導致抖音平臺的短視頻同質化。

4）“把關人”缺失，獵奇心理無下限。用戶上傳短視頻后會進行機器審核和人工審核，審核通過后才能正式發布。抖音用戶數量龐大，內容審核和分發的工作基本由計算機完成。即使是多重審核制度下依然存在大量低俗內容和無用信息。算法推薦側重于對于數據的抓取而不能識別內容的價值取向，這就可能將有不符合主流價值取向的內容分發給用戶。

在抖音平臺中存在大量標題奪人眼球但內容卻言之無物的短視頻，包含性暗示、炫富、惡搞等的內容。這類視頻往往能迅速引發人們的大量關注，此類視頻的發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，只要可以達到轉評贊的目的，不在意內容的質量。

3? 抖音算法推薦機制的改進措施

1）堅持主流價值引導。技術是中立的，但是使用技術的人有價值傾向。將轉評贊等指標作為算法推薦機制的基本邏輯也就說明了內容的曝光是放在第一位的。在注重技術的同時也要意識到技術必須要用社會主義核心價值觀來引導。算法推薦不僅要能夠推薦到用戶感興趣、需要的內容，同時這些內容也要符合主流價值觀的傾向。將主流價值觀落實到平臺管理、內容生產、算法推薦等各個環節。算法推薦機制應對于傳遞社會正能量、宣傳社會主義核心價值觀的短視頻內容加大推薦力度，營造健康向上的抖音環境。

2）完善多指標推薦系統。算法推薦機制目前還存在諸多問題，技術層面還有較大的改進空間?？梢栽诂F有算法基礎上增加衡量指標來推送內容，例如內容滿意度、時效性、內容有用性等，增加考量視頻內容質量的維度。同時，通過隨機抽取的方式讓用戶對瀏覽的短視頻進行評分，按照不同的加權方式分成不同類型，以幫助用戶獲得更多有價值的內容。提升原系統的識別能力，給予優質原創視頻更大的推薦權重。用戶喜愛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行及時調整，由此給予用戶更多接觸優質內容的機會。

3）強化總編輯責任制，提高審核門檻。抖音作為一個平臺型軟件，需要承擔價值引領、信息把關的責任。內容的生產靠“眾包”、內容的分發靠算法，這些具有媒體屬性的平臺，既缺少“總編輯”，也缺少“把關人”，技術取代內容成了主角。生產和分發一旦“去編輯化”，審核團隊人再多，也無法應付海量內容。而如果媒體平臺變成了純粹的流量平臺，既難言質量，也難保導向[1]。強化總編輯責任制，擴大人工審核團隊規模，以“人”為中心而不是以技術為中心的審核機制勢在必行。

審核團隊不僅應該包含抖音平臺的運營方，也應該包含普通的用戶。篩選出一批具有媒介素養的普通用戶作為審核官，對于一些熱度高但實際毫無內容的短視頻進行“降溫”，降低此類視頻的熱度。

4? 結束語

算法推薦機制是一把雙刃劍，在技術帶來福音的同時要格外關注技術的負面影響。抖音平臺作為一個短視頻社交軟件需首先從內部正視存在的問題，把經濟利益和社會效益結合起來，才能培育出適合創新的短視頻土壤，才能形成良性循環的創作空間，才能夠走的長遠。

參考文獻

[1]評論部.用主流價值紓解“算法焦慮”[N].人民日報，2018-06-20（5）.