基于認知偏差分析的短視頻算法對大學生價值取向的干預模型構建

摘要：短視頻已成為數字時代的一種主流媒體形式，通過其算法驅動的內容推薦系統，對用戶尤其是大學生的價值觀有著深刻的影響。這些算法往往基于用戶行為數據來優化推薦效果，從而可能無意中強化了用戶的認知偏差。該文基于認知偏差理論，分析短視頻推薦算法對大學生價值取向的影響，并提出一種干預模型，旨在優化短視頻內容推薦，減少認知偏差的影響，以促進大學生價值觀的多元化與均衡發展。

關鍵詞：認知偏差分析；短視頻算法；大學生；價值取向；干預模型

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）21-0025-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

在當今信息時代，短視頻是新興的數字媒體形態，憑借其豐富多彩的內容和精確的算法推薦系統，已經成為廣大大學生日常生活中不可或缺的一部分。這些短視頻平臺通過復雜的算法模型，分析用戶的行為數據和偏好，實現個性化的內容推送。這種高度個性化的推薦系統可能無意中強化觀看者的認知偏差，并影響其價值取向。認知偏差是心理學上描述個體在信息處理過程中表現出的系統性誤差，反映了個體在接收和處理信息時的非理性傾向。大學生是社會和經濟轉型的關鍵群體，其價值觀的形成對個人未來的社會行為模式和決策方式具有深遠影響。

1 短視頻算法與認知偏差的理論基礎

1.1 短視頻推薦算法的工作原理

短視頻推薦算法利用機器學習技術，通過分析用戶數據和行為模式來優化內容推送，確保用戶接觸到與其偏好相匹配的視頻內容。這些算法通常涉及多種復雜的數學模型，包含協同過濾、內容基推薦和深度學習網絡等復雜數學模型。協同過濾算法通過評估大量用戶與內容的交互數據來識別相似用戶群體，進而推薦那些被相似用戶喜愛的內容，內容基推薦算法則分析內容的屬性，如視頻標簽、主題或視覺元素，將這些屬性與用戶的歷史偏好相匹配，以發現和推薦內容。此外，深度學習算法根據神經網絡解析用戶的細微偏好和復雜模式，使推薦更加個性化和精準。這些算法共同作用，形成一個動態的、自學習的推薦系統，不斷根據用戶的反饋和行為調整推薦策略，以提高用戶滿意度和平臺的用戶黏性。然而，這種高度個性化的推薦可能限制信息多樣性，加劇用戶的認知偏差，影響其價值觀的全面發展，如圖1短視頻推薦算法的工作原理。

1.2 認知偏差概述

認知偏差是指個體在信息處理和決策過程中表現出的系統性誤差，這種心理機制在心理學和行為經濟學領域中被廣泛研究，對于理解和預測人類行為具有重要意義。常見的認知偏差包括確認偏誤，即個體傾向于注意和記憶與已有信念相一致的信息，可用性啟發，即個體傾向于重視最容易想起的信息，以及框架效應，即決策受到信息呈現方式的影響。短視頻平臺通過算法精準地推送用戶偏好的內容，這可能無形中增強了這些認知偏差，使得用戶陷入信息繭房，即用戶被限制在一個狹窄的信息泡沫中，難以接觸到多元化的觀點和信息。這種現象在大學生這一群體中尤為關鍵，因為他們的價值觀和世界觀正在形成和演變的關鍵階段，過度的信息過濾可能削弱他們的批判性思維能力，限制認知的廣度和深度。

2 短視頻算法對大學生價值取向的影響

2.1 短視頻推薦算法與大學生心理變化

短視頻推薦算法根據其精細化的個性化內容推送機制在無形中對大學生的心理狀態及其價值觀形成過程產生深遠影響。對大學生而言，這一時期是價值觀和世界觀快速發展和重新定位的關鍵階段，短視頻平臺的內容及其推薦算法通過影響大學生日常接觸的信息范圍和類型，間接塑造了他們的心理反應與社會認知。這種算法導向的信息過濾可能不僅減少了對沖突或挑戰性信息的接觸，而且影響他們對社會多樣性和復雜性的理解與接納，進而影響到他們的社會適應性和創新思維能力的培養。因此，探討短視頻推薦算法與大學生心理變化之間的關系，對于理解和優化這些算法在教育和心理發展方面的應用具有重要意義。

2.2 短視頻內容對價值觀的塑造作用

短視頻平臺通過復雜的數據分析技術確定哪些內容最可能被特定用戶觀看與喜愛，從而在用戶的信息生態中創造一個自我加強的循環，不斷強化用戶的現有觀念和偏好。由于大學生正處于價值觀快速形成和調整的階段，這種信息過濾機制可能限制了他們接觸到的思想和觀點的廣度，特別是那些挑戰或擴展其世界觀的內容。短視頻中常見的娛樂化、簡化復雜問題和強調即時滿足的趨勢可能進一步影響大學生對深度信息處理和長期目標設定的能力，這不僅塑造了他們對社會現象的感知方式，也可能在不經意間推廣了一種快速消費文化的價值觀。

2.3 認知偏差與大學生的價值判斷

認知偏差在短視頻平臺的內容消費中起著關鍵作用，這些偏差包括確認偏誤、可得性啟發式和框架效應等，根據短視頻算法的運作被不斷強化，因為算法傾向于推薦符合用戶既有信念和情感傾向的內容。大學生在這樣的信息環境中形成或鞏固了特定的價值觀，這限制了他們對問題進行多角度和批判性思考的能力。例如，當短視頻平臺持續推薦反映一種單一社會觀點的內容時，大學生會將這種觀點內化為自己的價值觀，從而減少了對其他可能同樣有效但不同的觀點的考慮和接納。此外，這種算法推動的信息泡沫還可能導致群體極化現象，即固定群體內的觀點得到加強，而對群體外的觀點則持排斥態度。這種由算法加劇的認知偏差對大學生的價值判斷產生的影響尤為重要，過度的偏差可能導致其價值觀的單一化和扭曲，對其長期的個人發展和社會交往產生不利影響。

3 基于認知偏差分析的短視頻算法干預模型構建

3.1 大學生價值取向形成與認知偏差機制

在數字時代，短視頻平臺的算法推薦系統在大學生的價值觀念和世界觀形成中發揮著越來越重要的作用。短視頻平臺的推薦算法根據對用戶歷史行為的精準分析，推動內容的個性化推送，使得大學生接觸到與自身偏好一致的信息，潛移默化地塑造了其對社會、道德和文化的認知框架，大學生在接觸這些信息時，往往受到確認偏誤、可得性啟發和框架效應等認知偏差的影響，這些偏差使他們在面對信息時更加傾向于選擇與已有觀念一致的信息，忽略與之相悖的觀點或證據，進一步強化了他們的原有認知結構。此外，短視頻算法的推薦系統往往忽視了信息的多樣性和對立性，導致大學生接觸到的內容過于單一，進而限制了其批判性思維的拓展和價值觀的多元化。這一過程中，認知偏差不僅僅影響個體對信息的接受和處理方式，更深刻影響其社會認同和價值判斷的形成，進一步加劇了其在價值觀建設上的片面性[1]。

3.2 基于認知偏差的短視頻推薦優化策略

在短視頻推薦算法的優化過程中，基于認知偏差的策略至關重要，旨在根據調整算法設計來減輕或消除對大學生價值觀塑造的負面影響。為此，文章提出一種基于實時監測的算法優化方法，以監控和修正推薦內容，減少過度個性化及信息泡沫的影響。該優化策略通過引入多維度反饋機制，結合用戶的歷史行為數據、互動模式以及認知偏差模型，動態調整推薦內容的呈現。在具體的優化過程中，假設用戶的偏好遵循某一確定的分布模型，可以使用式（1） 進行實時監控和調整：

[P（u，c）=i=1nwi?f（ci，u）i=1nwi]" " " "（1）

其中，[P（u，c）]表示推薦給用戶[u]的內容[c]的權重，[wi]是內容[ci]的歷史權重，[f（ci，u）]是內容與用戶之間的適應度函數，反映了用戶與特定內容的互動頻率及偏好強度，[n]是推薦內容的總數。該公式表明，推薦的內容權重不僅依賴于用戶與內容之間的歷史互動強度，還需要綜合考慮內容的多樣性和用戶認知偏差的調整。為了避免信息過度同質化，在計算[P（u，c）]時，適應度函數[f（ci，u）]會動態調整，以引入新的內容和觀點，這一調整基于認知偏差模型的反饋，特別是對確認偏誤和框架效應的修正。

進一步優化此公式，引入認知負荷因子[L（u）]，用于表示大學生在特定情境下的認知負荷水平，利用式（2） 進行修正：

[P′（u，c）=P（u，c）?（1-L（u））]" "（2）

其中，[P′（u，c）]表示經過認知負荷因子修正后的推薦權重，[L（u）]是根據實時監控大學生的互動模式和情感反饋得出的認知負荷值。當[L（u）]較高時，系統會減少對高度個性化內容的推薦，傾向于推送更為多元化的視角和信息，從而幫助大學生接觸到不同的觀點，避免認知偏差加劇。

根據這種基于認知偏差的短視頻推薦優化策略，能夠在動態調整推薦內容的同時，有效緩解認知偏差對大學生價值觀的負面影響。該策略不僅提高了推薦系統的內容多樣性，還促進了大學生批判性思維和價值觀的多元化，最終實現了短視頻算法對大學生價值取向的積極引導與干預[2]。

3.3 短視頻內容多樣化對認知偏差的干預效果

多樣化的內容推薦旨在打破用戶僅被推薦與先入為主的觀念相符的信息的局限，從而激發批判性思維和促進更廣泛的知識接觸。為了衡量短視頻內容多樣化對認知偏差的實際干預效果，采用了一系列量化指標來分析不同類型內容的推送與用戶行為的關系。表1展示了實驗前后用戶對各類內容的接觸頻次及其對認知偏差的影響評估，數據來源于對一組大學生用戶在接受不同推薦策略前后的行為分析。

如表1所示，多樣化的推薦對于大學生思維拓展具有積極影響，在科技和文化藝術類內容上的增幅最為明顯。認知偏差減輕指標顯示，根據推送科技和科學類內容，大學生在消費信息時展現出更低的認知偏誤和框架效應，這表明多樣化內容的推薦有助于拓寬學生的視野，促使他們接觸和理解多元化的信息，從而有效地減輕因信息單一化導致的認知偏差[3]。

3.4 算法干預模型的設計與實施路徑

算法干預模型的設計與實施路徑主要根據動態調整短視頻推薦系統中的內容流，以緩解或消除認知偏差的影響，從而優化大學生的價值觀形成過程。該模型核心在于實時監控大學生在平臺上的行為數據，并依據此數據根據自適應算法調整推薦策略，確保用戶接觸到更為多元化和全面的信息，以減少因過度個性化推薦而導致的認知偏差。模型采用了基于用戶反饋和認知偏差檢測的實時優化算法，在此基礎上，設計了以下優化公式來體現動態干預的過程：

[P（u，c）=i=1nwi?f（ci，u）?（1-L（u））i=1nwi]" " （3）

其中，[P（u，c）] 表示推薦給大學生[u] 的內容[c] 的最終權重，[wi]是內容[ci]的歷史權重，[f（ci，u）]是內容[ci]與用戶[u]之間的適應度函數，[L（u）]是代表大學生認知負荷的因子，[n]是推薦內容的總數，且[L（u）]會根據大學生的互動歷史和情感反饋動態調整，從而優化推薦內容的多樣性。當認知負荷因子[L（u）]較高時，算法會減小個性化推薦的權重，推送更多具有挑戰性和多元視角的內容，以促進大學生在復雜信息環境中的批判性思維和價值觀的多樣化。

進一步地，為了實現算法的實時監測與干預效果，引入了一個基于神經網絡的動態適應算法，旨在根據用戶的實時行為調整推薦策略，算法公式如下：

[ΔP（u，c）=γ?[f（c，u）-favg（u）]?（1-L（u））]" （4）

其中，[ΔP（u，c）]是推薦內容權重的調整量，[γ]是學習率，[favg（u）]表示大學生[u] 的平均適應度，[f（c，u）-favg（u）]表示當前內容與大學生偏好的差異，調整量 [ΔP（u，c）]有助于適應用戶心理和認知偏差的變化，確保推薦系統在大學生的情感和認知變化中保持靈活性和適應性。該算法的核心目的是通過實時監控大學生的反饋和互動行為，動態調整短視頻推薦的內容，使得算法能夠適應大學生認知負荷的變化，并通過干預偏差和優化內容多樣性，進一步促進大學生價值觀的健康發展與多元化[4]。

4 技術應用測試

4.1 數據分析

本實驗使用的數據集來自對5 000名大學生用戶在短視頻平臺上的行為數據進行實測收集。數據通過模擬實際使用場景進行采集，通過用戶在平臺上的觀看歷史、點贊、評論、分享等行為來進行捕捉。在數據使用過程中，數據集主要被分為兩部分：訓練集和測試集。本實驗專注于系統功能測試，數據主要用于驗證模型效果。實驗將5 000名大學生用戶的數據分為兩個部分，其中80%用于測試，20%用于模型訓練。模型訓練部分主要用于構建和調整推薦系統的基礎框架，確保算法能夠根據用戶歷史行為有效預測推薦內容。測試部分則用于驗證算法在優化后的推薦效果，包括用戶點擊率、觀看時長、認知偏差減輕度數據集的總量為5000個用戶的數據，每個用戶的數據包含至少100條觀看歷史數據，包括用戶對每條視頻的互動記錄、點贊次數、評論內容、分享次數等指標的變化，以確保優化后的推薦算法在實際使用中的有效性[5]。

4.2 實驗結果

測試指標主要關注短視頻推薦系統優化后的性能變化，對每個用戶的行為統計數據如觀看歷史、點贊、評論等，包括以下幾個關鍵指標：用戶點擊率（CTR） 、平均觀看時長、信息多樣性評分、用戶反饋滿意度、認知偏差減輕度、內容推薦相關性和內容轉化率。每個指標都有其特定的意義：用戶點擊率衡量了推薦內容的吸引力；平均觀看時長反映了用戶對推薦視頻的興趣程度；信息多樣性評分衡量了推薦內容在不同領域的廣度；用戶反饋滿意度衡量了用戶對推薦內容的總體滿意程度；認知偏差減輕度評估了優化算法對減少認知偏差的效果；內容推薦相關性反映了推薦內容與用戶偏好的匹配度；內容轉化率衡量了用戶通過推薦內容產生實際行為（如購買、注冊等） 的比例。具體如表2測試數據。

從表2中的結果可以看出，在進行算法優化后，推薦后點擊率、觀看時長、認知偏差減輕度和內容相關性均得到了顯著改善。特別是在認知偏差減輕度方面，優化后的算法使得大學生在觀看推薦內容時能夠接觸到更多元化的信息，從而減少了確認偏誤和框架效應的影響。內容相關性得到了提升，表明優化后的算法在滿足用戶需求的同時，能夠更加精準地推送符合用戶興趣的內容。觀看時長和點擊率的提升則說明優化后的推薦系統不僅增強了用戶的互動，還提高了平臺內容的吸引力，優化后的算法有效提升了大學生的內容接觸多樣性，降低了認知偏差。

5 結束語

總之，隨著數字媒體在日常生活中的深入滲透，理解短視頻算法與大學生價值取向之間的相互作用，將為短視頻內容的合理推薦和青年價值觀的健康發展提供重要的科學依據和策略指導。通過研究和應用基于認知偏差分析的干預模型，不僅對學術界理解短視頻推薦系統的社會影響具有重要意義，也為政策制定者、教育工作者以及短視頻平臺開發者提供了理論依據和實踐指導，進而推動社會整體信息傳播環境的健康發展，期待未來在這一領域的持續研究能夠進一步推動短視頻平臺對青年價值觀的健康引導。

參考文獻：

[1] 張赟，徐垚，史惠，等.文本草圖聯合驅動的短視頻智能合成研究與實現[J].廣播電視網絡，2025，32（2）：42-46.

[2] 朱慧，陸樹程.短視頻視域下青年“氪時”現象的多維透視[J].思想理論教育，2025（3）：91-98.

[3] 王亞倫.短視頻在文旅形象傳播中受眾認知偏差現象分析[J].中國民族博覽，2023（17）：92-94.

[4] 解泗龍.媒體如何借助短視頻提升新聞傳播力和引導力[J].記者搖籃，2025（3）：150-152.

[5] 徐靖宜.用戶生成內容與算法推薦機制在短視頻平臺上的作用[J].記者搖籃，2025（3）：15-17.

【通聯編輯：李雅琪】