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抖音公布算法原理 將繼續提升治理透明度 以回應公眾關切和質疑
原創
2025-04-17 19:32 星期四
科創板日報記者 張洋洋
①抖音上線了安全與信任中心網站,網站公開了抖音算法推薦系統的原理、用戶行為背后的算法推薦邏輯,以及平臺人工治理識別各類風險等內容;
②抖音推薦算法的核心邏輯是,綜合預測用戶行為概率和用戶行為價值權重,來確定視頻推薦優先級。

《科創板日報》4月17日訊(記者 張洋洋)針對算法引發的種種爭議,抖音公布算法原理,力圖以提升透明度來回應公眾質疑。

近期,抖音上線了安全與信任中心網站,網站公開了抖音算法推薦系統的原理、用戶行為背后的算法推薦邏輯以及平臺人工治理識別各類風險等內容。該網站目前還處于試運行階段,正廣泛向用戶、創作者、社會各界征集意見。

在抖音開放日上,抖音算法工程師劉暢和抖音生態運營經理陳丹丹等人,也再度闡釋了算法技術原理和平臺的治理規則。

總結來講,抖音方面稱,抖音推薦算法的核心邏輯是,綜合預測用戶行為概率和用戶行為價值權重來確定視頻推薦優先級。

根據抖音安全與信任中心網站的介紹,當用戶打開抖音時,抖音的推薦算法會給候選視頻打分,并把得分最高的視頻推送給用戶。用戶在觀看時可以對看到的視頻做出各種互動,這些互動體現了用戶對這個視頻的感興趣程度。比如用戶點贊比不點贊要好,看完比沒看完要好,沒有點不喜歡比點不喜歡好。在這里,“看完了”就是一次反饋動作,“點贊”也是一次反饋動作。

用戶對觀看的視頻的每一次反饋,都有正面或者負面的價值。抖音的推薦排序模型學習的也就是這種行為反饋,推薦系統的目標就是把反饋價值最高的視頻推給用戶。

▍抖音的算法原理是什么?

在接受《科創板日報》等媒體采訪時,抖音算法工程師劉暢介紹,抖音的推薦算法與國內外大部分內容推薦平臺相似,包含召回、過濾、排序等環節,重點是學習用戶行為。

抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術模型,如協同過濾、雙塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解內容”的情況下,找到興趣相似的用戶,把其他人感興趣的內容推薦給該用戶。“協同過濾”推薦算法是最經典的推薦算法之一,至今仍然在廣泛使用。

所謂“協同過濾”推薦,簡單來說就是協同用戶的行為,一起對海量的信息進行過濾,從中更加快速篩選出用戶可能會產生行為(比如完播、點贊)的內容。

基于內容的協同過濾的大致過程是這樣的。比如用戶 A 觀看了內容 X、Y、Z,用戶 B 觀看了內容 X、Z、W,那么X 和 Z 之間就有較高的相似度。然后根據用戶對已觀看或已評分內容的偏好,為用戶推薦與這些內容相似的其他內容。

重點是計算內容之間的相似度,根據用戶的行為數據,找出與目標內容相似的其他內容。這種方法在內容數量相對穩定、用戶數量較大的場景下表現較好。 目前,抖音算法已幾乎不依賴對內容和用戶打標簽,而是通過神經網絡計算,預估用戶行為,計算用戶觀看這條內容獲得的價值總和,把排名靠前的內容推給用戶。

雖然算法能學習、預估用戶行為,但因其無法理解內容語義,對內容的理解存在不足,可能導致違法違規、不良內容被推薦傳播。因此,算法在真實使用場景中,必須由平臺治理對其進行約束和規范。

以抖音為例,據抖音生態運營經理陳丹丹介紹,抖音的內容治理體系是“人工參與+機器學習”相結合的模式,并組建了專門的平臺治理團隊為算法設置“護欄”, 抖音平臺治理體系包括異常感知、標準定義、機器識別、人工研判、風險處置等過程。

所有在平臺發布的內容都會經過評估,流量越高的內容評估次數越多,標準也越嚴格;抖音內容審核采用“人工+機器”相互配合的模式,“機器”負責“寬度”評估所有投稿,“人工”負責“深度”,確保專業、敏感或疑難等問題盡可能精準研判。

劉暢稱,抖音更關注用戶長期價值,而非追求平臺的短期數據。為此,抖音算法考慮了眾多目標,如完播、評論、點贊、對作者長期消費、分享、跟拍等,力圖計算出更符合用戶長期價值的目標。

▍仍將提升治理透明度

去年年底以來, 伴隨著各種社會熱點事件,社會各界對算法議題關注度再度攀升。

一方面,推薦算法幫助信息高效分發和連接,幫助小眾內容、小城文旅、瀕危戲曲、寶藏商家等被大眾看到。另一方面,公眾和輿論對算法有不同解讀,典型就是“信息繭房”“平臺造神”“謠言傳播”等問題,比如此前的郭有才走紅事件就引發了公眾對“平臺造神”等的爭議。

在抖音安全與信任中心網站上,《科創板日報》記者注意到,抖音也設置了專門的板塊來回應,如網紅是平臺“強推”出來的嗎、網紅是平臺“強推”出來的嗎、App會“竊聽”用戶談話嗎等。

抖音稱,算法決定了現象級的“網紅”都是廣大用戶“海選”出來的。推薦算法只能預估用戶的點贊、轉發等行為,而內容是讓用戶產生這些行為的關鍵。

比如,一個美食博主的烹飪視頻,畫面精美、步驟清晰且創意十足,算法將其與有烹飪學習需求的用戶匹配,視頻得以被推送。但這不是強推,而是算法基于內容與用戶需求的精準對接。

創作者走紅是多個因素共同作用的結果,其中最主要的原因是用戶最大公約數的選擇——即用戶通過點贊、留言、關注、分享等行為,對自己認同的內容“投票”。一旦算法啟動,它就會尊重廣大用戶的選擇。

確實有一些作者在短時間內獲得粉絲暴漲,他們往往是社會熱點事件的當事人,也有創作者因單條作品與社會情緒共鳴、獲得媒體報道而吸引了大量關注。但是,要想接住這偶然的潑天流量,持續走紅,并不容易。

抖音作為一款國民級短視頻App,在這里發生極具爭議性的社會熱點事件,更容易使平臺成為眾矢之的。

可以看到,抖音正在通過種種舉措來提升算法和治理的透明度,以回應公眾關切和質疑。

也就是在抖音平臺發生多起爭議性社會事件之后,從去年12月以來,抖音集團副總裁李亮便頻繁活躍在微博上發言,公開解釋各種平臺相關事件。

抖音方面稱,后續將持續增加算法和治理透明度,將在安全與信任中心,主動公示違規案例治理情況。

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