抖音平台内容分发与算法推荐机制研究成果

2023-11-09 理论教育版权反馈

【摘要】：随着大数据的发展与广泛应用，数据化运营成为抖音等众多短视频平台进行内容分发的新模式，平台的运营更加精准化。[9]浙江传媒学院的李墨涵认为抖音平台通过对短视频内容进行智能分发、叠加推荐等方式精准地抓住用户的注意力，其视频流主要依赖算法推荐机制，但对于算法的依赖会导致信息蚕房效应、同质化等一系列问题。[10]李墨涵:《抖音算法推荐机制的局限与对策分析》，载《新媒体研究》2019年第2期，第28～29页。

抖音平台作为近两年活跃的短视频平台，其用户既是内容的生产者又是其他视频内容的接收者、传播者，具有双向的使用属性。随着大数据的发展与广泛应用，数据化运营成为抖音等众多短视频平台进行内容分发的新模式，平台的运营更加精准化。

河南大学新闻与传播学院的学者王海燕认为算法推荐在互联网时代并不是新生事物，在移动互联的早期就已经得到应用，新浪、搜狐、网易等门户网站，苏宁、京东、淘宝等电商平台都较早地尝试和探索过基于用户大数据的算法推荐功能；而抖音能快速走红网络主要依托其强大的算法推荐功能，抖音首页的视频推荐是计算机智能算法和人工筛选审核共同作用的结果，抖音的智能算法推荐主要包括基于用户基本信息的协同过滤、基于用户社交关系的精准推荐和基于内容流量池的叠加推荐。虽然依靠其智能的算法推荐，抖音在目前的竞争中不断攻城略地，但是也面临着内容庸俗、娱乐消费过度等问题。如何通过优化算法推荐、创新产品功能、加强内容管理来强化平台头部的地位，更好地优化使用体验是摆在抖音运营团队面前急需解决的问题。^[9]

浙江传媒学院的李墨涵认为抖音平台通过对短视频内容进行智能分发、叠加推荐等方式精准地抓住用户的注意力，其视频流主要依赖算法推荐机制，但对于算法的依赖会导致信息蚕房效应、同质化等一系列问题。在运营中要格外关注技术带来的负面影响，完善多指标的推荐系统。^[10]郑州大学西亚斯国际学院的唐丽佳和郑州师范学院的赵志奇两位学者在《大数据视野下抖音传播方式及问题分析》一文中就抖音算法的局限性作了较为深入的分析。抖音作为一个音乐短视频社区平台，将大数据技术应用到产品的开发和服务过程中，精准推送基于“个人偏好”的个性内容，并且基于“用户体验”对软件界面的开发创新，取得了不俗的成绩。但是传播内容日渐浅薄化、低俗化，审美取向和社会价值观单一等也成为影响抖音发展的重要因素。单一的算法推荐会使得用户兴趣固化，视野越来越窄，收到的内容全是“同质化”的自己所喜爱的内容，产生审美疲劳，导致用户流失。^[11]

【注释】

[1]于烜:《2017年中国移动短视频发展报告》，载《新媒体蓝皮书:中国新媒体发展报告(2018)》，社会科学文献出版社2018年版，第227～241页。

[2]王晓红、包圆圆、吕强:《移动短视频的发展现状及趋势观察》，载《中国编辑》2015年第3期，第7～12页。

[3]王小龙:《社交时代移动短视频的传播特点探析》，载《科技传播》2017年第14期，第79～80页。

[4]田斌:《移动短视频应用的内容生产及传播模式研究》，河北经贸大学2018年博士论文。(www.chuimin.cn)

[5]焦裕佳:《抖音短视频传播价值分析》，北京印刷学院2018年博士论文。

[6]马瑶:《新媒体视域下“抖音热”现象探析》，载《视听》2019年第1期，第125页。

[7]杨誉芳、贾文文:《接受美学视角下音乐短视频走红现象研究——以抖音APP为例》，载《视听》2019年第1期，第123～124页。

[8]蔡舒敏:《抖音的用户使用偏好及平台可持续发展探讨》，载《新媒体研究》2018年第24期，第32～33页。

[9]王海燕:《抖音的算法推荐特点分析》，载《新媒体研究》2018年第20期，第21～22页。

[10]李墨涵:《抖音算法推荐机制的局限与对策分析》，载《新媒体研究》2019年第2期，第28～29页。

[11]唐丽佳、赵志奇:《大数据视野下抖音传播方式及问题分析》，载《编辑学刊》2018年第11期，第52～56页。