算法推薦視野下短視頻推送服務的困境與策略

李金婷

（作者單位：長安大學人文學院）

近年來，短視頻作為新興傳播載體，因功能性強、社交性強、操作便利等優(yōu)點發(fā)展迅速，成為當下人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡男畔鞑シ绞街?。在信息量爆炸的社會環(huán)境下，短視頻的數(shù)量與日俱增，短視頻平臺采用個性化算法推薦等推送模式抓取用戶需求，提升短視頻的播放量。算法推薦機制能通過用戶的瀏覽量、瀏覽偏好、瀏覽時長等“捕捉”用戶的喜好，并據(jù)此繼續(xù)推送相關內(nèi)容。1995年，美國人工智能學家Robert Armstrong（羅伯特·阿姆斯特朗）提出算法推薦的概念；2016年，全球最大的視頻網(wǎng)站You-Tube（優(yōu)兔）公布了視頻推送服務的相關算法。我國學者趙雙閣等人將算法推薦定義為挖掘網(wǎng)上用戶愛好習慣和社交興趣圖譜的算法程序[1]。但在進一步的研究當中，有學者逐漸發(fā)現(xiàn)算法推薦帶來的弊端。劉修兵和劉行芳提及濫用算法議程設置可能會強化“信息繭房”、加強“群體極化”和引發(fā)“沉默的螺旋”[2]。

技術引發(fā)的倫理問題在21世紀初就成為諸多學科與領域研究的問題。本文以短視頻平臺的算法推薦服務作為研究對象，對推送過程中產(chǎn)生的問題進行分析，旨在探析短視頻推送服務的困境，優(yōu)化短視頻推送服務，使之更好地服務大眾。

1 短視頻發(fā)展現(xiàn)狀及算法推薦在短視頻平臺的應用

1.1 短視頻的發(fā)展現(xiàn)狀

智能移動終端的普及為短視頻的發(fā)展提供了條件。起初，短視頻只存在于快手等個別短視頻平臺，且作品內(nèi)容單一、質(zhì)量參差不齊，大眾的接受度較低。隨著社會的發(fā)展，人們的生活節(jié)奏逐漸加快，短視頻以短小、信息量大等優(yōu)點得到大眾的青睞，在此期間涌現(xiàn)了抖音、梨視頻、小紅書等多個提供短視頻推送服務的手機應用程序（Application, App），短視頻的內(nèi)容也逐漸豐富，涵蓋社會熱點、技能分享、休閑娛樂等方方面面。隨著短視頻傳播效果越來越顯著，中央廣播電視總臺于2019年推出手機客戶端“央視頻”，并創(chuàng)建抖音官方賬號，截至2023年3月，央視頻粉絲量達1 800萬。第51次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2022年12月，我國網(wǎng)絡視頻（含短視頻）用戶規(guī)模達10.31億，較2021年12月增長5 586萬，占網(wǎng)民整體的96.5%[3]。此外，5G技術的普及與推廣進一步降低了受眾在技術層面所受的限制，網(wǎng)民隨時隨地拿起手機就能觀看視頻，改變了從前依托于網(wǎng)線、路由器等技術設備的情況，進一步突破了信息傳遞的時空限制。目前，短視頻不僅具有娛樂功能，而且兼?zhèn)涔俜叫畔鬟f功能，發(fā)展勢態(tài)良好。

1.2 算法推薦在短視頻平臺的應用

近年來，短視頻平臺不斷發(fā)展，各平臺的用戶數(shù)量與短視頻作品數(shù)量與日俱增。為匹配用戶需求，提升用戶的使用體驗，算法推薦技術被應用于各大短視頻平臺，成為平臺不可或缺的基礎技術。學者彭煥萍、陳瑤在其研究中指出，“算法推薦技術重構了短視頻的生產(chǎn)和分發(fā)圖景：人機協(xié)作下短視頻生產(chǎn)的圈層化、協(xié)同化以及分發(fā)過程的精準化、場景化，促成了‘人找信息’向‘信息找人’傳播機制的轉變”[4]。

當前，短視頻平臺大多采用的是協(xié)同過濾推薦算法，該算法包含基于記憶和基于模型的協(xié)同過濾兩種類型，通過機器審核將作者上傳的視頻添加相應標簽，根據(jù)標簽將視頻推送給相關的受眾人群[5]。以抖音短視頻平臺為例，系統(tǒng)通過審核短視頻包含的話題、關鍵詞或創(chuàng)作者自行添加的關鍵詞等標簽后，將不同的視頻進行分類，只要用戶經(jīng)常刷到或嘗試搜索過帶有某標簽或關鍵詞的視頻，后臺便會根據(jù)用戶對該類型視頻的瀏覽量持續(xù)向用戶推送帶有該標簽的視頻。對平臺而言，算法推薦的介入極大增加了用戶黏性，保證了短視頻平臺的受眾數(shù)量和視頻瀏覽量，為平臺創(chuàng)造了巨大的收益，這也是大多數(shù)短視頻平臺采用算法推薦技術的原因之一。

2 算法推薦視野下短視頻推送服務的困境

算法推薦主要依托固定的算法和程序進行運轉，并需要捕捉相應的用戶數(shù)據(jù)才能更加“智能化”地提供服務。算法推薦雖然能夠提供類似私人訂制的服務，但其產(chǎn)生的負面效應也是需要關注的。以下將從受眾層面、平臺層面和法律層面對目前算法推薦在短視頻推送中面臨的困境進行分析。

2.1 受眾：被動接受推薦，信息繭房嚴重

算法推薦作為計算機程序，其運行需要捕捉用戶方相應的使用數(shù)據(jù)，通常隱匿于平臺背后。使用該平臺的用戶往往在不知情的情況下被算法推薦機制獲取了瀏覽數(shù)據(jù)，并接受推送的內(nèi)容。在這樣的推送機制下受眾往往是被動的，時常處于一種“技術無意識”狀態(tài)。以抖音平臺為例，用戶瀏覽過某一視頻之后，平臺會隨即推送其他相關的視頻，但在這個過程中缺乏用戶的主動參與，導致推薦的內(nèi)容較為“機械”，即用戶只能接收到平臺根據(jù)用戶的瀏覽記錄篩選推薦的信息，陷入技術所創(chuàng)造的景觀當中，丟失自我判斷能力，長此以往會使用戶陷入“信息繭房”當中。算法推薦可視為一種技術賦權，用戶在接受“賦權”所帶來的便利的同時，也容易將自身困在同類型的區(qū)隔當中，形成束縛自身的“繭房”。這種技術帶來的“賦權”加劇了網(wǎng)絡集群化，用戶最終只能被動地接收貼合自身喜好的內(nèi)容，與所在群體同化，并局限在一定的媒介景觀當中，無法接收到群體之外的其他信息。并且平臺推送到用戶的視頻大都有同質(zhì)化的現(xiàn)象，創(chuàng)作內(nèi)容質(zhì)量趨同，使受眾在不知不覺中沉溺于“信息繭房”中。

2.2 平臺：推送類型單一，算法技術有漏洞

目前，算法推薦技術已經(jīng)成為各大短視頻平臺的技術保障，作為信息篩選類程序，其推送的內(nèi)容取決于設定好的標簽與平臺優(yōu)先級兩方面。一方面，算法通過審核給短視頻內(nèi)容增加“標簽”，并通過“標簽”將信息下發(fā)給相關受眾，導致受眾對某一標簽的內(nèi)容接收過多，出現(xiàn)推送內(nèi)容單一且固化的現(xiàn)象。以嗶哩嗶哩（bilibili，簡稱B站）為例，用戶如果對帶有“漢服”標簽、內(nèi)容為漢服穿搭的視頻進行瀏覽，該平臺首頁推送的視頻內(nèi)容也會有所變化，“漢服”相關的內(nèi)容會明顯增多。另一方面，算法推薦機制受平臺優(yōu)先級影響，來自不同創(chuàng)作者或品牌的內(nèi)容在推送數(shù)量與頻率上存在差異，“利益至上”的商業(yè)運作模式導致算法推薦存在“技術黑箱”，部分優(yōu)質(zhì)作品難以獲得瀏覽量，具有商業(yè)效益的廣告等視頻被重復推送到用戶端，這些都表明目前算法技術方面存在一定的漏洞亟待解決。這些漏洞或取決于技術本身、或取決于商業(yè)效應，并且漏洞可能引發(fā)傳播問題，甚至產(chǎn)生“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象，干擾正常的傳播環(huán)境與傳播規(guī)律。

2.3 法律：侵權案件頻發(fā)，監(jiān)督手段尚不完善

近年來，隨著短視頻的興起，算法推薦服務在短視頻平臺上的應用逐漸普及，但由于算法的自動性、不透明性等問題，往往會引發(fā)一些媒介侵權行為。例如，2018年年底，北京愛奇藝科技有限公司（以下簡稱“愛奇藝公司”）起訴北京字節(jié)跳動科技有限公司（以下簡稱“字節(jié)跳動公司”）運營的“今日頭條”App以短視頻的形式推送影視劇《延禧攻略》，嚴重損害愛奇藝公司對該影片享有的作品信息網(wǎng)絡傳播權。該案件歷時近四年，2021年12月，一審法院認定字節(jié)跳動公司構成幫助侵權，一審判決后，愛奇藝公司與字節(jié)跳動公司均提出了上訴。該案引發(fā)了社會各界對算法推薦侵權的關注與討論。2022年3月，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》開始施行，體現(xiàn)了我國在互聯(lián)網(wǎng)治理與管理領域內(nèi)已經(jīng)關注到算法推薦帶來的倫理問題與侵權行為。北京航空航天大學學報（社會科學版）發(fā)布的《網(wǎng)絡服務平臺算法推薦的著作權侵權認定規(guī)則》當中指出，“從網(wǎng)絡服務提供商幫助侵權的‘應知’要件判斷，平臺的智能算法推薦行為已構成積極行為中的‘主動推薦’，構成幫助侵權”，平臺方應當承擔相應的責任。在互聯(lián)網(wǎng)與算法技術不斷進步與發(fā)展的前提下，基于算法推薦所導致的侵權等倫理問題逐漸凸顯，其重要性與引發(fā)的社會關注度也不斷提升。

除侵權案件之外，平臺方利用算法推薦對用戶的瀏覽歷史和瀏覽數(shù)據(jù)進行相應的檢測和獲取也構成對用戶隱私權的侵犯。在此背景下，基于算法推薦所導致的倫理問題，伴隨著短視頻行業(yè)的發(fā)展與算法推薦的深度應用，對算法機制的規(guī)范與引導顯得尤為迫切。

3 算法推薦視野下短視頻推薦服務的優(yōu)化策略

目前，算法推薦機制帶來的負面影響逐漸顯現(xiàn)并引起了社會各界的關注，其帶來的技術與倫理問題亟待改善。通過以上對目前算法推薦所面臨的重重困境分析可以發(fā)現(xiàn)，改善當前的算法推薦機制已經(jīng)刻不容緩。以下將相應地從用戶、平臺、法規(guī)三方面提出相應的策略，以期為算法推薦的健康發(fā)展謀求新思路。

3.1 提升用戶素養(yǎng)，突破信息繭房

目前，信息繭房無疑是算法推薦最難以突破的困境。由于技術受限，算法推薦無法做到對用戶喜好完美地推算，只能通過用戶的瀏覽數(shù)據(jù)機械推測。要想突破此困境，不僅需要平臺方從技術方面進行加強和改善，還需要提升用戶的媒介素養(yǎng)，提高用戶對接收到的信息的甄別能力。用戶需要增強自身的媒介素養(yǎng)，正確認識算法推薦的局限性和信息繭房的危害，樹立正確的價值觀。用戶在瀏覽視頻時，可以通過主動避免低俗化的內(nèi)容或有意選取不同類型的視頻，克服自身對算法推薦的依賴性，警惕信息繭房困境，打破群體壁壘，避免陷入算法創(chuàng)造的信息壁壘當中。

3.2 優(yōu)化算法機制，增加反饋途徑

算法推薦固然給平臺帶來了益處，但平臺方也應當對算法推薦帶來的一系列問題提高警惕，且肩負起對平臺內(nèi)容監(jiān)督與管理的責任。首先，針對推送內(nèi)容質(zhì)量參差不齊等問題，平臺方應堅持“內(nèi)容為王”的原則，把推薦優(yōu)秀作品放在首位，注重自身所需要承擔的社會責任，而不是僅以經(jīng)濟效益和視頻熱度為標準進行推送，過度追求流量而忽視對優(yōu)質(zhì)作品的傳播。其次，平臺方還需要緊跟科技發(fā)展的腳步，不斷優(yōu)化算法程序，使算法在為用戶提供其感興趣的內(nèi)容的同時也能提供其他類型的視頻，拓寬用戶視野，真正做到為用戶提供智能化私人訂制服務。再次，在對程序進行優(yōu)化之后還應當增加相應的用戶反饋機制，建立人工監(jiān)督體系，做到和用戶進行有效的雙向溝通，掌握用戶的根本需求，并根據(jù)用戶反饋對算法推薦機制進行相應的更新，定期在用戶群體中進行調(diào)研，同時發(fā)揮人工監(jiān)督體系“把關人”的作用，嚴格對短視頻內(nèi)容進行把關，雙管齊下，讓算法在平臺的“把關”之下為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務，為平臺帶來更大的經(jīng)濟效益。

3.3 完善有關規(guī)定，改善傳播環(huán)境

算法推薦是近年來的新興產(chǎn)物，其傳播環(huán)境還處于待完善的狀態(tài)，根據(jù)目前的傳播情況與媒介發(fā)展狀況來看，對算法推薦機制的改進需要注意兩方面。一方面，要加強算法推薦直接導致的侵權行為的認定和處罰，從法律層面保障作品的著作權和平臺作者的相關權利。2022年3月1日，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》正式施行，針對算法推薦服務明確提出，“提供算法推薦服務，應當遵守法律法規(guī)，尊重社會公德和倫理，遵守商業(yè)道德和職業(yè)道德，遵循公正公平、公開透明、科學合理和誠實信用的原則”[6]。另一方面，要從改善傳播環(huán)境著手，從制度層面將算法機制的權利限制在合理的范圍之內(nèi)，同時注重用戶的隱私權，平衡技術與倫理之間的關系，有效遏制侵權行為，給技術提供一個健康的發(fā)展環(huán)境，讓技術真正發(fā)揮積極作用，成為社會發(fā)展的助推力。

4 結語

當今社會的發(fā)展已經(jīng)離不開科技的推動，算法推薦作為日常服務于大眾生活的技術之一，無形中已經(jīng)進入人們生活的方方面面。人們在接受技術提供高效便捷服務的同時，也應當警惕其帶來的問題。算法推薦的使用和用戶的需求與生活息息相關，只有關注算法推薦帶來的問題，才能使這些新興技術更好地為人們的日常生活服務。算法的困境并非牢不可破，除優(yōu)化算法技術外，正確認識算法推薦帶來的問題，才能加以改善，推動人與技術的關系平衡發(fā)展，改善互聯(lián)網(wǎng)傳播環(huán)境，使網(wǎng)絡傳播健康發(fā)展。