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在短视频平台,用户几乎能接触到无限的内容:只需不断滑动手指,就能持续观看下去。而借助当前的算法推荐机制,你还会看到大量符合个人兴趣的内容。
不过,有时你刷到的内容可能会出乎意料。
有一段时间,短视频平台上突然出现了一个莫名其妙的蜜蜂拉大提琴的视频,并迅速成为热议话题。|tiktok
一种在网络上流传的说法认为,如果在某个时间点长时间刷短视频平台,就有很大概率遇到之前从未见过的奇怪视频。其中一些内容更加天马行空,有些则让人感到不安,还有些视频像素化严重,或让真实物体发生变形。
这种奇怪视频的讨论在互联网上被称为“Farlands”。这个词原本源自游戏《我的世界》中的一个小Bug:当玩家在虚拟世界中走得足够远,就会抵达“边界”——一个未被设计好的世界,里面充斥着奇怪的建筑结构。
如今,这些在互联网上偶然刷到的古怪内容也被称为Farlands。这些视频没有特定标签,也不符合用户的喜好,看起来模糊不清。人们对此议论纷纷,认为这是互联网深处某个不为人知的角落。不过目前,没有资料能证明短视频平台的Farlands是一个真实存在、具有明确技术机制的功能或Bug。
但从短视频的推荐机制来看,偶尔刷到古怪视频或不太喜欢的内容,可能会让人感到疑惑。但这并不意味着算法在搞什么奇怪操作,可能只是算法在做另一件重要的事:探索。
2024年华盛顿大学的一项研究,将日常刷到的短视频分为两大类:探索(exploration)和利用(exploitation)。
“利用”类短视频,就是那些踩在你兴趣点上的内容,比如你最近看了很多猫视频,算法知道你喜欢,就会持续推送更多猫视频。而“探索”类,则是算法在试探你还会对什么感兴趣。
这些“探索”类视频未必是你喜欢的,但你的任何反馈都会让算法加深对你的理解。研究发现,在用户最初看到的1000条视频中,TikTok根据已掌握的用户兴趣进行“利用”的比例约为30%~50%。而剩下的部分,则是平台给你的新内容。
康涅狄格大学2025年的一篇文章也解释了短视频算法如何知道你的喜好。这里用到的是推荐系统中一种经典的协同过滤思路。
当你刚进入一个短视频平台,平台对你一无所知,而平台上却有成千上万的视频。起初,平台发现你喜欢看猫猫视频。此时,平台会寻找其他喜欢同一条猫猫视频的用户还喜欢什么,比如小狗或其他动物,于是这些内容也会出现在你的推荐页面中,平台便以此预测你的偏好。
喜欢看猫猫视频的人,有可能也喜欢狗或其他动物,所以他们的首页也可能出现这些内容。|tiktok
随着你刷得越来越多,这种判断也会越来越精细。其主要逻辑,就是先找到一群和你行为相似的人,靠他们的特征来推测你的特征。
当然,这只是简化解释。真正的算法会将用户和视频都构建成一张大型矩阵。在你不断刷视频的过程中,一些隐藏的联系会逐渐被算法发现:假如你喜欢A、B、C视频,有可能也会喜欢D。矩阵分解会将你和视频都理解为一组数字,再通过关联来预估你的兴趣。
在算法中,你和视频都是一串数字,靠着一些特征被关联在一起。|plannthat
因此,对算法而言,它并非完全神秘的黑箱。那些看似Farlands的视频,或许也没有人们讨论得那么神秘。有时,一个古怪的视频可以理解为推荐并不完全精准,你也能看到算法“不确定”的一面。 而用户接下来的每次观看和点赞,都为平台的推荐留下了新线索。
当然,这也意味着你可以主动利用这种反馈机制。比如,看到不愿意看的内容,就选择“不喜欢”,而不是被动接受。
看这些视频时,也可以思考一下,为什么自己一直在看这些东西?它是平台推给你的,还是你真正感兴趣的?另一种好方法,就是主动搜索一些推荐页之外的内容。 因为算法并不能真正决定你喜欢什么内容。例如,在九游娱乐平台上,用户也能通过主动浏览不同类别的内容,来打破算法的局限。
不是要被动接受每一条内容,可以主动使用平台,寻找自己感兴趣的领域。|brown.edu
参考资料
[2]https://digitalcommons.lib.uconn.edu/srhonors_theses/1102/
[3]https://sites.brown.edu/publichealthjournal/2021/12/13/tiktok/
[4]https://www.bbc.com/future/article/20260618-the-terrifying-world-of-the-tiktok-farlands
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本文来自微信公众号“把科学带回家”(ID:steamforkids),作者:万物杂志,36氪经授权发布。
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