算法推薦技術(shù)下短視頻“信息繭房”的檢視及其法律規(guī)制

[中圖分類號(hào)]D922.29 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1003-7608（2025）04-0128-09

一、問題提出及文獻(xiàn)述評(píng)

互聯(lián)網(wǎng)的普及和數(shù)字產(chǎn)業(yè)的興起使短視頻平臺(tái)備受用戶青睞。與需要投人更多時(shí)間和精力的傳統(tǒng)視頻平臺(tái)不同，短視頻平臺(tái)以其占用時(shí)間較短、生產(chǎn)創(chuàng)作門檻較低、娛樂和社交功能并用等特點(diǎn)，在數(shù)字市場中迅速崛起，呈現(xiàn)井噴式的發(fā)展態(tài)勢，成為時(shí)下人們獲取訊息不可或缺的網(wǎng)絡(luò)工具之一。然而，值得注意的是，短視頻平臺(tái)在其運(yùn)行過程中，通過與資本、算法推薦技術(shù)的交織融合，也在一定程度上構(gòu)筑起了“信息繭房”，觸發(fā)對(duì)算法倫理的嚴(yán)峻考驗(yàn)。美國學(xué)者桑斯坦在2006年《信息烏托邦一—眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》一書中最早提出“信息繭房\"這一概念。他認(rèn)為，在互聯(lián)網(wǎng)覆蓋之下，人們更多地關(guān)注自己感興趣的領(lǐng)域，習(xí)慣性地讓自己感到放松和愉悅，久而久之，從外界獲取的信息愈發(fā)趨向單一化和同質(zhì)化，便會(huì)不自覺地陷入自己編織的繭房之中，不能自拔[。此后，圍繞著“信息繭房”相關(guān)的討論從未間斷，有學(xué)者聚焦“信息繭房”產(chǎn)生的影響2，有學(xué)者窺視“信息繭房”的形成機(jī)理，也有學(xué)者探討“信息繭房\"的破除之道[4。當(dāng)下，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能終端大范圍普及算法技術(shù)，短視頻平臺(tái)在綜合應(yīng)對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)迅速崛起的同時(shí)，也面臨著“信息繭房\"效應(yīng)困境。算法推薦技術(shù)作為短視頻平臺(tái)應(yīng)用的一種新興技術(shù)，通過抓取用戶使用數(shù)據(jù)，分析用戶需求與偏好，為用戶精準(zhǔn)匹配以滿足潛在需求，逐步成為短視頻時(shí)代行業(yè)競爭的關(guān)鍵要素。但也正是算法推薦技術(shù)的精準(zhǔn)推送，窄化了用戶對(duì)內(nèi)容的選擇，降低了用戶對(duì)異質(zhì)性信息的渴求程度，使得用戶在使用如抖音、快手、今日頭條等App時(shí)，無形之中忽略自己不感興趣、意見相左的信息，偏向關(guān)注與自身興趣和觀念相契合的信息，以至于其他類型的信息難以進(jìn)入他們的視野，加劇形成短視頻用戶“信息繭房”的可能性。在算法技術(shù)快速發(fā)展背景下，短視頻平臺(tái)作為新興互聯(lián)網(wǎng)文化和娛樂介質(zhì)，不斷面臨著“信息繭房”加重的挑戰(zhàn)，亟須法律規(guī)范和路徑指引，以求突破“信息繭房\"效應(yīng)、促進(jìn)短視頻行業(yè)的健康發(fā)展。

二、繭房初織：短視頻平臺(tái)為用戶推送內(nèi)容的同質(zhì)化

短視頻平臺(tái)推送內(nèi)容的同質(zhì)化是“信息繭房”效應(yīng)的核心特征。流量經(jīng)濟(jì)時(shí)代，平臺(tái)上用戶的所有行為均構(gòu)成流量數(shù)據(jù)，其基于消費(fèi)偏好、興趣審美等產(chǎn)生的瀏覽痕跡、觀看時(shí)長、點(diǎn)贊評(píng)論甚至舉報(bào)等行為，都會(huì)成為平臺(tái)算法為用戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像的重要依據(jù)，平臺(tái)也會(huì)持續(xù)優(yōu)化針對(duì)該使用者的個(gè)性化推薦內(nèi)容，匹配與用戶偏好高度相似甚至雷同的短視頻內(nèi)容。這種個(gè)性化推薦看似在不斷增強(qiáng)用戶端的使用體驗(yàn)和觀看感受，實(shí)則意在逐步增強(qiáng)用戶對(duì)短視頻平臺(tái)的依賴感和用戶黏性。算法推薦技術(shù)在短視瀕平臺(tái)的嫻熟應(yīng)用不斷加劇對(duì)用戶同質(zhì)化內(nèi)容的大量推送，從而加劇“信息繭房\"效應(yīng)，使用戶信息孤島林立。

（一）內(nèi)容方面：娛樂至上的內(nèi)容導(dǎo)向

隨著短視頻平臺(tái)的迅速崛起，大量豐富多元的短視頻尤其是娛樂內(nèi)容短視頻層出不窮，不斷滿足眾多用戶的多元化、個(gè)性化的短平快需求。據(jù)統(tǒng)計(jì)，短視頻內(nèi)容類型占比前列分別是隨拍紀(jì)實(shí)、舞蹈、美食、音樂、親子、時(shí)尚5，短視頻拍攝題材占比前五項(xiàng)是美食、生活常識(shí)、娛樂搞笑、地方特色、旅游攝影6，這些領(lǐng)域或多或少都涵蓋了娛樂化的內(nèi)容。一方面，各類短視頻都在逐步加入娛樂因素；另一方面，娛樂化趨勢又反作用于短視頻平臺(tái)和短視頻博主，促使其持續(xù)向短視頻中融入娛樂化因素，從而形成惡性循環(huán)，導(dǎo)致短視頻娛樂至上的趨勢越發(fā)嚴(yán)重，進(jìn)一步限制了用戶多樣化信息的獲取，加劇了用戶接觸信息的單一性。在算法技術(shù)加持下，短視頻平臺(tái)傾向于推送能與用戶形成互動(dòng)、吸引大眾眼球的娛樂化內(nèi)容，需要進(jìn)行深入思考的短視瀕模塊卻難以在平臺(tái)上獲得足夠的關(guān)注度。最終結(jié)果便是，短視頻用戶的內(nèi)容消費(fèi)逐漸被娛樂化、碎片化、同質(zhì)化的內(nèi)容所主導(dǎo)，其觀看的內(nèi)容越來越感官刺激化，其接觸到創(chuàng)新性、深度性和非娛樂性內(nèi)容的機(jī)會(huì)也在減少，而嚴(yán)肅話題、社會(huì)民生或復(fù)雜的知識(shí)性內(nèi)容（如學(xué)術(shù)討論、知識(shí)科普等）則逐漸被邊緣化。

（二）創(chuàng)作方面：爆款跟風(fēng)的創(chuàng)作泛濫

在流量經(jīng)濟(jì)時(shí)代，借助平臺(tái)和算法，短視頻傳播速度極快，當(dāng)某一短視頻在短時(shí)間內(nèi)成為熱門內(nèi)容或飆升至“爆款”后，會(huì)引發(fā)大量創(chuàng)作者迅速跟進(jìn)，紛紛跟風(fēng)模仿。此類爆款跟風(fēng)現(xiàn)象在抖音等平臺(tái)上尤為普遍，一旦諸如挑戰(zhàn)賽、舞蹈動(dòng)作、搞笑段子等視頻上升為平臺(tái)爆款，這一時(shí)期的內(nèi)容大多會(huì)呈現(xiàn)高度同質(zhì)化的特征，用戶的時(shí)間被相同的熱門內(nèi)容所占據(jù)，能接觸到的均為主題和形式相似的內(nèi)容。短視頻創(chuàng)作者們?yōu)榱俗非罅髁亢推毓饴?，?duì)爆款視頻的模仿形式不再局限于具體的內(nèi)容，還包括主題、拍攝方式、剪輯技巧、背景音樂等各個(gè)方面。再者，當(dāng)用戶適應(yīng)了某類特定的爆款內(nèi)容時(shí)，平臺(tái)算法又會(huì)根據(jù)用戶偏好繼續(xù)推送同類內(nèi)容，不僅促成用戶的信息獲取渠道和類型窄化，還影響平臺(tái)短視頻內(nèi)容創(chuàng)新。平臺(tái)上的諸多爆款跟風(fēng)現(xiàn)象又進(jìn)一步加劇了短視頻內(nèi)容的同質(zhì)化，使得用戶接觸到的信息范圍越來越狹窄，更加強(qiáng)化了“信息繭房\"效應(yīng)。

（三）公眾層面：價(jià)值導(dǎo)向的亂象凸顯

與短視瀕蓬勃發(fā)展相伴相生的，還有因“信息繭房\"造成的一系列行業(yè)亂象。首先，單一化信息導(dǎo)致價(jià)值觀單一。算法個(gè)性化推薦技術(shù)將用戶限制在其感興趣的信息圈層內(nèi)，使得用戶在平臺(tái)攝取到的信息幾乎都是迎合其偏好的，長期接觸同一類型的信息，用戶的認(rèn)知極易被固化在特定框架內(nèi)，價(jià)值觀、人生觀由多元走向單一，逐漸失去對(duì)多元文化、包容性價(jià)值觀的認(rèn)同。其次，情緒化信息催生偏激、非理性價(jià)值取向。在短視頻平臺(tái)上，往往是煽動(dòng)性強(qiáng)、極端化的內(nèi)容更容易引發(fā)觀看者情緒共鳴。當(dāng)用戶長時(shí)間接觸這些情緒化內(nèi)容時(shí)，會(huì)不自覺地形成“非黑即白\"的思維模式，難以保持客觀和理性的判斷。再次，虛假消息激發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn)與社會(huì)矛盾。基于短視頻平臺(tái)的商業(yè)化驅(qū)動(dòng)，部分博主為了吸引流量、博取關(guān)注，通過設(shè)計(jì)場景、擺拍造假、蓄意編造等形式拍攝和制作短視頻并上傳至平臺(tái)8，并以刻意制造沖突、彰顯戲劇性色彩的方式引發(fā)社會(huì)公眾的關(guān)注和討論。例如，“小學(xué)生秦朗作業(yè)丟在法國”“兒媳給住院婆婆吃泡面”等虛假短視頻屢見不鮮。算法為此類虛假短視頻在平臺(tái)上的傳播提供了溫床，不僅影響了公眾的價(jià)值判斷、扭曲了社會(huì)價(jià)值觀，甚至嚴(yán)重觸碰著社會(huì)道德的紅線。

三、繭房厚筑：算法推薦機(jī)制及其侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)

如果說推送內(nèi)容高度同質(zhì)化初步構(gòu)建了短視頻用戶的“信息繭房”，那么算法的個(gè)性化推薦則是導(dǎo)致內(nèi)容同質(zhì)化、“信息繭房”厚筑的核心原因之一。因此，在算法推薦技術(shù)深植于短視頻平臺(tái)的當(dāng)下，確有必要探討算法推薦技術(shù)在短視頻平臺(tái)的應(yīng)用機(jī)理及其潛在的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，為“信息繭房”的破除提供優(yōu)化思路。

（一）算法推薦技術(shù)在短視頻平臺(tái)的應(yīng)用機(jī)制

算法作為一種新興的數(shù)字信息的生產(chǎn)和分發(fā)方式，既是建立用戶與信息之間聯(lián)系的關(guān)鍵橋梁，也是協(xié)同用戶與信息之間關(guān)系的重要工具[9。各大短視瀕平臺(tái)運(yùn)用算法推薦技術(shù)，既包括基于內(nèi)容相似性的推薦機(jī)制、基于用戶行為相似性的推薦機(jī)制、協(xié)同過濾推薦機(jī)制[\"，也有基于“去中心化”的精準(zhǔn)推送、流量池累積疊加的推薦機(jī)制。本文認(rèn)為，短視頻平臺(tái)之所以能夠筑牢用戶的“信息繭房”，主要通過以下三種算法推薦機(jī)制。

1.基于內(nèi)容相似性的推薦機(jī)制

當(dāng)短視頻平臺(tái)想要給用戶推薦有關(guān)內(nèi)容時(shí)，會(huì)先分析用戶A喜歡的內(nèi)容（視頻1）；找到同樣喜歡該內(nèi)容的用戶 B_?C_?D ，并查看用戶 B_?C_?D 喜歡的內(nèi)容（視頻2、3）；再把他們喜歡的內(nèi)容中出現(xiàn)的相同內(nèi)容（視頻3）推薦給用戶 A^[11] （見圖1）。

圖1基于內(nèi)容相似性的推薦機(jī)制

微信視頻號(hào)正是基于內(nèi)容相似性的推薦機(jī)制的典型代表。相較于抖音、快手等平臺(tái)，視頻號(hào)最顯著的特點(diǎn)便是延續(xù)了微信的熟人社交屬性，用戶進(jìn)人視頻號(hào)后第一眼看到的不是平臺(tái)推薦的熱點(diǎn)內(nèi)容，而是微信好友“在看\"的內(nèi)容[12]。這是因?yàn)橐曨l號(hào)的默認(rèn)進(jìn)人頁面是“朋友”，微信中添加過的好友是視頻號(hào)的聯(lián)系紐帶。能夠成為彼此的微信好友，定然是在虛擬抑或現(xiàn)實(shí)的某些領(lǐng)域存在交集，亦即存在著共同的社交圈與類似的興趣偏好?；诖朔N算法推薦，用戶在開啟視頻號(hào)的過程中，平臺(tái)運(yùn)用算法預(yù)測出該用戶社交圈內(nèi)的工作、休閑、愛好等話題，并把和這些內(nèi)容有關(guān)的視頻推薦給與其關(guān)系密切的好友。總的來說，視頻號(hào)算法抓住了微信通訊錄好友的社交圈層相重合的特點(diǎn)，投其所好地向用戶推薦視頻，把社交關(guān)系之外的內(nèi)容過濾掉。這樣一來，用戶所接觸到的內(nèi)容范圍就被限縮在其好友圈內(nèi)，無法在其他范圍中選擇想要瀏覽的內(nèi)容。

2.基于用戶行為相似性的推薦機(jī)制

與前述推薦機(jī)制不同，基于用戶行為相似性的推薦機(jī)制的關(guān)注點(diǎn)聚焦在用戶，通過用戶在平臺(tái)上的行為來研判用戶的喜好，將具有相同行為的用戶聚集，然后給用戶推薦有同類行為的人所喜歡的其他內(nèi)容。當(dāng)短視頻平臺(tái)想要給用戶推薦有關(guān)內(nèi)容時(shí)，只需要找到與這個(gè)用戶行為相似的自標(biāo)群體，再將該群體喜歡的內(nèi)容推薦給此用戶即可（見圖2）。

圖2基于用戶行為相似性的推薦機(jī)制

以今日頭條為例來說明這種推薦機(jī)制。今日頭條的一大亮點(diǎn)是在導(dǎo)航處便以醒目的方式設(shè)置了“賬號(hào)關(guān)注”這一欄目，會(huì)在用戶創(chuàng)立賬號(hào)之初篩選平臺(tái)上具有較大影響力的賬號(hào)，只要用戶關(guān)注某領(lǐng)域內(nèi)賬號(hào)的行為達(dá)到一定頻次，算法就默認(rèn)該用戶對(duì)這些賬號(hào)所生產(chǎn)的內(nèi)容感興趣。隨著平臺(tái)積累的用戶數(shù)足夠多，算法獲得的數(shù)據(jù)支持也會(huì)隨之增加，平臺(tái)便以此為依據(jù)，整合關(guān)注賬號(hào)相似的用戶群體，并預(yù)測、分析出這類群體的其他可能感興趣的內(nèi)容，繼而將最符合此類群體興趣的內(nèi)容優(yōu)先推薦給該用戶。雖然推薦機(jī)制不同，但基于用戶行為相似性推薦的根本目的，同樣是對(duì)用戶進(jìn)行分類，將特定用戶圈定在特定的內(nèi)容領(lǐng)域中，逐步形成“信息繭房”，而且，在這種機(jī)制的作用下，用戶還可以通過瀏覽歷史、搜索關(guān)鍵詞、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)或評(píng)論等行為來對(duì)短視頻平臺(tái)進(jìn)行反饋，今日頭條再根據(jù)文本分析、圖像識(shí)別、標(biāo)簽聚類等技術(shù)手段，加深算法推薦的內(nèi)容同質(zhì)化。

3.基于流量池累積疊加的推薦機(jī)制

“流量池”這一概念最初來源于營銷學(xué)，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中，其意思是：先獲取流量，再通過存儲(chǔ)、運(yùn)營和發(fā)掘等手段，進(jìn)行信息的二次傳播，以期獲得更多的流量。所謂累積疊加推薦機(jī)制，是指一條視頻內(nèi)容經(jīng)過創(chuàng)作者發(fā)布后，在不包含違規(guī)內(nèi)容的情況下，系統(tǒng)會(huì)先基于視頻的基本信息做初步推薦，在得到用戶的反饋后，判斷是否進(jìn)行更大范圍的推薦，若反饋不積極，則停止推薦；若反饋積極，則表示推薦方向準(zhǔn)確且內(nèi)容得到了用戶認(rèn)可，系統(tǒng)則會(huì)進(jìn)一步推薦給更多用戶群體，最終在1至3天后停止推薦（見圖3）。

圖3基于流量池累積疊加的推薦機(jī)制

抖音就把流量池累積疊加推薦的技術(shù)運(yùn)用得十分嫻熟。在抖音平臺(tái)，用戶每發(fā)布一條視頻，都會(huì)通過大量數(shù)據(jù)收集和追蹤，在抓取到用戶的個(gè)人特征、興趣偏好、社交關(guān)系等詳細(xì)信息之后，將自動(dòng)分配至對(duì)應(yīng)數(shù)量級(jí)的流量池當(dāng)中，并分發(fā)到該級(jí)別用戶的推薦界面。同時(shí)，算法會(huì)以內(nèi)容的綜合權(quán)重（包括完播率、轉(zhuǎn)發(fā)情況、點(diǎn)贊量、評(píng)論數(shù)等指標(biāo)）為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，通過統(tǒng)計(jì)該視頻的播放效果，為視頻賦上加權(quán)分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越高，則表明在流量池中的表現(xiàn)愈佳，獲得疊加推薦的機(jī)會(huì)越大，從而收獲更多的閱讀量和點(diǎn)贊數(shù)[13]。基于此推薦模式，播放表現(xiàn)好的優(yōu)質(zhì)視頻會(huì)再次加入流量池被進(jìn)一步推薦，進(jìn)行更廣范圍的分發(fā)并獲得更大的積累優(yōu)勢[14]，而表現(xiàn)不太出色的短視頻則失去了被推薦的機(jī)會(huì)，沉淀至流量池底部。以此類推，第二次推薦中效果較好的視頻又能進(jìn)入下一環(huán)節(jié)的推薦，獲得更大規(guī)模的閱讀量和點(diǎn)贊數(shù)。在此種推薦機(jī)制下，用戶表面上的確能夠自主選擇想要觀看的視頻內(nèi)容，殊不知，這些內(nèi)容早已是被平臺(tái)算法篩選進(jìn)各級(jí)流量池后的內(nèi)容，用戶只能在與之對(duì)應(yīng)的流量池內(nèi)，在有限選項(xiàng)中選擇觀看?？此品N類豐富、內(nèi)容多樣的選擇是平臺(tái)運(yùn)用算法推薦技術(shù)過濾至對(duì)應(yīng)流量池內(nèi)的假象，實(shí)際上剝奪了用戶的真實(shí)選擇視頻內(nèi)容的權(quán)利，將用戶進(jìn)一步禁錮在\"信息繭房”中。

（二）算法推薦技術(shù)在短視頻平臺(tái)的不當(dāng)運(yùn)用

緣何“信息繭房\"這種現(xiàn)象在短視頻領(lǐng)域如此嚴(yán)峻？知名媒體文化研究學(xué)家尼爾·波茲曼在《娛樂至死》一書中提及，算法推薦技術(shù)既在潛移默化中塑造了大眾的認(rèn)知與偏好，又在悄無聲息中改變著人們觀察世界的視角和方式[15]。短視頻平臺(tái)在應(yīng)用算法推薦技術(shù)的同時(shí)，在不斷侵犯用戶的知情權(quán)與選擇權(quán)，使得用戶對(duì)多元化信息無法選擇甚至根本不知情，從而加深推送內(nèi)容的同質(zhì)化，將短視頻用戶牢牢束縛在“信息繭房\"之中?？梢哉f，算法推薦技術(shù)影響著用戶的信息瀏覽與接收內(nèi)容，逐步引導(dǎo)用戶看什么、不看什么、多看什么以及少看什么。用戶通過算法推薦技術(shù)來認(rèn)知了解的世界是算法精準(zhǔn)刻畫好的世界，并非真實(shí)、客觀、全面的世界，算法推薦技術(shù)一旦被啟用，“信息繭房\"效應(yīng)就不可避免地產(chǎn)生[16]

1.用戶知情權(quán)遭受侵犯

知情權(quán)是基本人權(quán)之一，涵蓋范圍非常廣，既涉及公法領(lǐng)域，也含有民事權(quán)利的屬性[]。具體到短視頻領(lǐng)域而言，用戶的知情權(quán)指的是用戶在使用短視頻平臺(tái)時(shí)，應(yīng)當(dāng)享有的對(duì)平臺(tái)推薦機(jī)制的了解、知悉的權(quán)利。然而，算法推薦歸根結(jié)底是為平臺(tái)服務(wù)的，為了減少用戶流失，提高用戶留存率、提升用戶對(duì)平臺(tái)的黏性，大多數(shù)情況下會(huì)以犧牲用戶的知情權(quán)為代價(jià)，將用戶束縛于“信息繭房\"中。一方面，算法推薦機(jī)制不夠公開透明。短視頻平臺(tái)的詳細(xì)算法推薦機(jī)制往往作為商業(yè)秘密被嚴(yán)密保護(hù)起來，大多不會(huì)公之于眾，用戶難以掌握算法如何影響內(nèi)容分發(fā)的方式和目的，對(duì)算法如何在平臺(tái)內(nèi)穩(wěn)健運(yùn)行并不了解，也不清楚視頻內(nèi)容是如何被篩選和推薦到手機(jī)頁面上的，以及推薦背后可能隱藏的商業(yè)邏輯或偏向性。平臺(tái)僅提醒用戶“這是基于您的興趣為您推薦內(nèi)容”，但對(duì)于推送內(nèi)容的依據(jù)與邏輯卻只字未提，短視頻平臺(tái)算法運(yùn)行的不透明，致使用戶對(duì)深藏背后的算法原理了解甚少，剝奪了用戶對(duì)平臺(tái)算法推薦技術(shù)的知情權(quán)。另一方面，數(shù)據(jù)收集和處理過程缺乏充分披露。大多數(shù)短視頻平臺(tái)對(duì)其所收集用戶的數(shù)據(jù)范圍和具體處理過程并未充分披露，用戶在瀏覽短視頻時(shí)，其興趣偏好、行為習(xí)慣等信息已經(jīng)被算法實(shí)時(shí)記錄并分析，而用戶卻不知情數(shù)據(jù)收集的具體范圍、處理方式以及存儲(chǔ)期限等具體信息，甚至很多時(shí)候用戶并沒有意識(shí)到，他們?cè)谄脚_(tái)上所留下的痕跡正在被持續(xù)收集和分析。這種信息披露得不充分，甚至是刻意隱瞞，也在一定程度上侵害著平臺(tái)用戶的知情權(quán)。加之，算法推薦技術(shù)一直處于更新和迭代的過程中，平臺(tái)會(huì)根據(jù)自身利益不斷優(yōu)化算法，提高互聯(lián)網(wǎng)競爭力，然而，這些更新和迭代過程并不會(huì)向用戶公開或詳細(xì)說明。這種技術(shù)進(jìn)步與用戶知情步調(diào)不一致下的算法推薦機(jī)制，不僅很大程度上剝奪了短視頻用戶對(duì)算法運(yùn)作的知情權(quán)，也使得用戶難以在知情基礎(chǔ)上進(jìn)一步做出合理的選擇。

2.用戶選擇權(quán)遭受限制

短視頻用戶的選擇權(quán)是指用戶在短視頻平臺(tái)中能夠自由選擇自己喜歡的內(nèi)容或感興趣的信息的權(quán)利。用戶徘徊于深植各類算法的短視頻平臺(tái)，總是習(xí)慣于讓算法為自己“選擇”內(nèi)容，逐漸變成了被動(dòng)的內(nèi)容接收者，從而喪失了主動(dòng)探索和選擇的能力，其選擇權(quán)遭受侵犯的現(xiàn)象也愈發(fā)嚴(yán)峻。究其根本，用戶之所以在短視頻平臺(tái)上的選擇權(quán)屢受限制，可以歸納為兩方面的原因。一方面，短視頻平臺(tái)通常并未提供用戶調(diào)整推薦機(jī)制或完全關(guān)閉推薦內(nèi)容的便捷選項(xiàng)，而是多以“這是基于您的興趣為您推薦內(nèi)容”為提醒。或者盡管某些短視頻平臺(tái)有所提供，但這些選項(xiàng)也隱藏較深、難以找到，用戶需要耗費(fèi)更多的時(shí)間才能找到這些功能按鈕所在的位置，甚至在找到之后也無法完全禁用推薦功能。這種機(jī)制設(shè)計(jì)導(dǎo)致用戶毫無選擇是否接受該內(nèi)容推薦的余地，不清楚算法是根據(jù)哪些維度來辨別自己的興趣偏好，仍然無法知曉自己被推送內(nèi)容的依據(jù)與邏輯。退一步而言，即便短視頻平臺(tái)允許用戶為其觀看到的內(nèi)容打上“不感興趣”或“減少此類推薦”的標(biāo)簽，在用戶對(duì)算法推薦內(nèi)容的選擇和控制力較弱的情況下，這些反饋行為對(duì)最終推薦內(nèi)容起到的作用往往也較為有限。平臺(tái)算法不完全會(huì)依據(jù)用戶的反饋來調(diào)整推薦內(nèi)容，反而繼續(xù)以其原有邏輯推送相應(yīng)的內(nèi)容，而忽視用戶的偏好和選擇權(quán)。因此，用戶幾乎無法自主選擇是否接受推薦內(nèi)容，只能被動(dòng)接受算法推薦。另一方面，富有“沉浸式體驗(yàn)感”的短視頻大幅削弱了用戶的自主選擇權(quán)。所謂沉浸式體驗(yàn)，是指短視頻平臺(tái)通過無縫銜接式的自動(dòng)播放與短時(shí)高頻的內(nèi)容推送，使得用戶陷入平臺(tái)算法精心設(shè)計(jì)的內(nèi)容呈現(xiàn)中，在視頻流中長時(shí)間無法自拔。這種沉浸式體驗(yàn)通過不斷推薦與用戶興趣高度相關(guān)的視頻，導(dǎo)致用戶在觀看過程中難以主動(dòng)選擇停止觀看，常常因?yàn)樗惴ㄍ扑偷膬?nèi)容高度相關(guān)而沉迷其中，甚至?xí)驗(yàn)樗惴ㄍ扑]的精準(zhǔn)而同質(zhì)化的內(nèi)容而喪失自我控制。這樣一來，短視頻平臺(tái)以其沉浸式體驗(yàn)的特點(diǎn)，通過自動(dòng)播放、無縫銜接、精準(zhǔn)推薦等機(jī)制，全方位地削弱了用戶的自主選擇權(quán)，以致用戶逐漸對(duì)深入應(yīng)用推薦算法的平臺(tái)產(chǎn)生依賴感。

四、破繭之道：技術(shù)、平臺(tái)、用戶、政府的多元共治

為破除短視頻平臺(tái)構(gòu)建的“信息繭房”，進(jìn)一步規(guī)制算法推薦技術(shù)，需要先從技術(shù)出發(fā)，解決算法透明性、可解釋性、信息披露等問題，在完善算法推薦機(jī)制上著力，也要從平臺(tái)與用戶層面考慮，在健全“告知一知情一同意\"制度、保障用戶知情權(quán)和選擇權(quán)上用力，還要吸納多方社會(huì)力量，嚴(yán)格落實(shí)政府監(jiān)管責(zé)任，探尋多元化的法律治理路徑。

（一）由技術(shù)至平臺(tái)：優(yōu)化算法推薦機(jī)制，完善算法頂層設(shè)計(jì)

縱觀我國現(xiàn)有法律，有關(guān)算法推薦的條文散見于《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》（以下簡稱《個(gè)人信息保護(hù)法》）《中華人民共和國電子商務(wù)法》（以下簡稱《電子商務(wù)法》及部門規(guī)章《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（以下簡稱《算法推薦管理規(guī)定》）中，設(shè)有對(duì)算法透明性、可解釋性、信息披露等問題進(jìn)行體系性規(guī)定。應(yīng)將部門規(guī)章與現(xiàn)行法律文件加以整合，及時(shí)上升為專項(xiàng)法律，以剪除“信息繭房”的不良效應(yīng)，保證推送內(nèi)容的多樣性、豐富性，這才是短視頻平臺(tái)最優(yōu)的破局之道。

第一，構(gòu)建算法透明體系。這不僅有助于提升算法的合規(guī)性，保證平臺(tái)信息推送的多樣性，而且是符合當(dāng)前技術(shù)發(fā)展和社會(huì)呼聲的迫切需要，更是落實(shí)用戶知情權(quán)與選擇權(quán)的重要途徑。一要讓算法推薦服務(wù)提供者努力開發(fā)廣域推薦、多樣化推薦服務(wù)，可以向用戶展示其內(nèi)容推送背后的具體指標(biāo)，包括瀏覽歷史、點(diǎn)贊情況、停留時(shí)長等，以便用戶選擇覆蓋范圍全面、涉及內(nèi)容多元的短視頻信息。二要依法推動(dòng)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定。對(duì)算法推薦技術(shù)的把關(guān)不單單是短視頻平臺(tái)的職責(zé)，而是多方共同責(zé)任。在強(qiáng)化平臺(tái)自律的同時(shí)，政府或行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)從外部進(jìn)行監(jiān)管，制定有關(guān)算法透明度、信息多樣性保障的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，為平臺(tái)的算法設(shè)計(jì)提供規(guī)范依據(jù)，搭建協(xié)同共治的算法透明生態(tài)系統(tǒng)。

第二，賦予算法可解釋性。我國在《個(gè)人信息保護(hù)法》中提出算法公開透明、結(jié)果公平公正的原則[18]，又在《關(guān)于加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法綜合治理的指導(dǎo)意見》中表明了算法透明可釋的立場[19]。但具體而言，《個(gè)人信息保護(hù)法》僅僅模糊規(guī)定了算法解釋權(quán)的構(gòu)成要件：一是通過自動(dòng)化決策方式作出決定，二是該決定對(duì)個(gè)人權(quán)益有重大影響。然而，何為“以自動(dòng)化決策方式作出決定\"以及“對(duì)個(gè)人權(quán)益有重大影響”，仍需要界定與厘清[20]。算法解釋應(yīng)符合適度與比例等基本原則。解釋的目的在于檢視算法產(chǎn)生的潛在風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)算法平穩(wěn)運(yùn)行等。解釋的方法包括文義解釋、擴(kuò)大解釋、主觀目的解釋等。解釋的內(nèi)容涵蓋平臺(tái)運(yùn)作算法推薦技術(shù)的機(jī)理、算法將信息納入推薦內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)、算法推薦對(duì)于用戶產(chǎn)生何種影響以及影響的程度是否構(gòu)成重大。解釋過程中還可以引人在算法領(lǐng)域有專門知識(shí)的人參與論證。

第三，建立算法披露制度。我國算法披露制度還處于起步階段，《電子商務(wù)法》與《個(gè)人信息保護(hù)法》只是概括性地規(guī)定了平臺(tái)經(jīng)營者的展示義務(wù)，即算法推薦技術(shù)應(yīng)提供非個(gè)性化的推薦結(jié)果?！端惴ㄍ扑]管理規(guī)定》第七條明確了提供者應(yīng)當(dāng)披露算法推薦服務(wù)相關(guān)規(guī)則，但缺乏進(jìn)一步的規(guī)定。也就是說，我國在算法披露的立法層面還亟須完善。在這方面，歐盟的相關(guān)立法具有較強(qiáng)的探索性與前瞻性，可以借鑒歐盟在《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》中的規(guī)定，規(guī)定算法披露的范圍包括披露其存在、運(yùn)行邏輯與結(jié)果等。為保障個(gè)人用戶知情權(quán)與選擇權(quán)，對(duì)算法推薦技術(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，我國也要及時(shí)吸納域外優(yōu)秀治理經(jīng)驗(yàn)，擴(kuò)大算法披露范圍，適度公布算法核心參數(shù)，依法對(duì)算法的內(nèi)在邏輯、運(yùn)行結(jié)果、核心參數(shù)和影響因素等相關(guān)信息予以公開，逐步向算法公開透明階段有序發(fā)展。

綜上所述，從技術(shù)層面預(yù)防高度同質(zhì)化推送內(nèi)容導(dǎo)致的用戶沉迷，規(guī)制短視頻平臺(tái)“信息繭房\"效應(yīng)，可以在構(gòu)建算法透明體系、賦予算法可解釋性、建立算法披露制度等方面入手，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)算法導(dǎo)向正確、公平公正、公開透明、自主可控。

（二）由平臺(tái)至用戶：健全“告知一知情一同意”制度，保障用戶知情權(quán)和選擇權(quán)

告知—知情—同意\"制度雖早已被納入現(xiàn)行法律框架下，《個(gè)人信息保護(hù)法》的眾多條款均賦予了平臺(tái)用戶對(duì)其個(gè)人信息處理的知情權(quán)與選擇權(quán)，然而在短視頻領(lǐng)域，該制度仍有值得完善的地方。為應(yīng)對(duì)篇幅冗長、描述復(fù)雜、專業(yè)術(shù)語過多的平臺(tái)政策，破除算法推薦技術(shù)編織起的“信息繭房”，短視頻平臺(tái)經(jīng)營者更應(yīng)當(dāng)重視用戶的知情權(quán)與選擇權(quán)，以個(gè)人對(duì)信息處理的充分知情和同意作為收集、處理個(gè)人信息的前提[21]。同時(shí)，平臺(tái)還應(yīng)該使用顯著方式和簡明語言確保用戶知道收集了哪些個(gè)人信息，誰在處理這些信息、處理信息的方式、可能造成的影響等，讓用戶在充分知情的情況下自由地行使同意權(quán)。

第一，強(qiáng)化平臺(tái)告知義務(wù)，促使平臺(tái)履行到位。平臺(tái)和用戶之間存在著明顯的權(quán)利勢差和信息不對(duì)稱，對(duì)用戶知情同意權(quán)與選擇自由的維護(hù)勢必以給平臺(tái)施加義務(wù)為主要手段[22]。《算法推薦管理規(guī)定》第十六條已經(jīng)明確規(guī)定提供者應(yīng)當(dāng)告知用戶其提供算法推薦服務(wù)的情況，并公示算法推薦服務(wù)的目的和原理。但就短視頻平臺(tái)而言，其告知義務(wù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能局限于此。首先，平臺(tái)的告知內(nèi)容應(yīng)當(dāng)明確具體，告知形式應(yīng)當(dāng)簡潔易懂。例如，平臺(tái)中那些晦澀難懂、繁冗復(fù)雜的服務(wù)協(xié)議和隱私政策，應(yīng)當(dāng)采取圖文并茂、方便明了的形式，通過發(fā)布年度透明報(bào)告等方式向用戶說明。其次，用戶不僅應(yīng)當(dāng)知曉算法推薦技術(shù)的原理與機(jī)制，還應(yīng)當(dāng)明白推薦的具體依據(jù)、篩選內(nèi)容的相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)、可能造成的不良影響等。再次，相關(guān)部門可以將各短視瀕平臺(tái)告知義務(wù)的履行情況列為算法安全的重要評(píng)估指標(biāo)，對(duì)于未履行告知義務(wù)或者履行不到位的平臺(tái)予以相應(yīng)懲戒，倒逼平臺(tái)落實(shí)“告知一知情一同意\"規(guī)則。

第二，提升用戶知情意識(shí)。一方面，就知情與選擇的關(guān)系而言，選擇必須建立在知情的基礎(chǔ)上，個(gè)人只有充分了解短視頻平臺(tái)運(yùn)作算法推薦技術(shù)的機(jī)理，其后做出的選擇才能稱之為自主、自由的選擇。因此，要確保用戶能夠在充分知情的情況下，自主選擇是否同意適用平臺(tái)的算法推薦系統(tǒng)，且允許用戶隨時(shí)修改或關(guān)閉個(gè)性化推薦。《算法推薦管理規(guī)定》第十七條第二款規(guī)定，平臺(tái)應(yīng)當(dāng)提供選擇和刪除的范圍僅包括用戶個(gè)人特征的信息，未對(duì)個(gè)人特征以外的信息處理方式進(jìn)一步規(guī)定，對(duì)用戶如何對(duì)算法推薦服務(wù)的具體功能進(jìn)行選擇也未涉及。因此，短視頻平臺(tái)應(yīng)當(dāng)及時(shí)優(yōu)化算法，支持分級(jí)選項(xiàng)，使得用戶可以對(duì)瀏覽歷史、購買記錄、位置信息等各類信息進(jìn)行勾選，并將用戶同意讓渡的信息平臺(tái)可以推薦，不同意的信息則歸為拒絕推薦的范圍，還自主決定權(quán)于用戶。另一方面，如何在平臺(tái)經(jīng)營者履行完畢告知義務(wù)的基礎(chǔ)上做到充分知情，用戶自身增強(qiáng)知識(shí)儲(chǔ)備與提高知情意識(shí)是關(guān)鍵[23]。對(duì)于晦澀復(fù)雜的算法推薦系統(tǒng)，用戶也要保持清醒認(rèn)知，提升權(quán)利意識(shí)，要求平臺(tái)及時(shí)予以解釋說明，在充分知情后謹(jǐn)慎做出最終選擇，避免盲目同意而陷人“信息繭房”之中。

第三，保障用戶行使拒絕權(quán)。用戶在信息獲取上往往具有不對(duì)稱性，平臺(tái)的服務(wù)協(xié)議、隱私政策存在不合理?xiàng)l款。對(duì)于算法推薦技術(shù)中含有的不合理限制或排除用戶權(quán)利以及用戶明確表示拒絕推薦的內(nèi)容，法律應(yīng)當(dāng)要求平臺(tái)提供便捷的退出或關(guān)閉渠道，避免設(shè)置復(fù)雜的流程阻止用戶離開。正如中央網(wǎng)信辦等部門聯(lián)合發(fā)布的《算法專項(xiàng)治理清單指引》所規(guī)定的：“平臺(tái)應(yīng)向用戶提供‘不感興趣'等功能選項(xiàng)，如‘對(duì)話題、內(nèi)容質(zhì)量不滿意’、‘內(nèi)容過多、重復(fù)推薦'等。\"待用戶選擇后，平臺(tái)需減少同類內(nèi)容的推送頻率。同時(shí)，有關(guān)行政部門（地方網(wǎng)信辦等）行業(yè)自律協(xié)會(huì)（中國短視頻協(xié)會(huì)、網(wǎng)絡(luò)社會(huì)組織聯(lián)合會(huì)直播短視頻專業(yè)委員會(huì)等）也應(yīng)加強(qiáng)審查強(qiáng)度，完善不良算法推薦技術(shù)監(jiān)督和舉報(bào)工作機(jī)制，對(duì)于經(jīng)提醒仍反復(fù)適用不合理?xiàng)l款的平臺(tái)加大處罰力度。

（三）由用戶至社會(huì)：強(qiáng)化政府監(jiān)管責(zé)任，吸納多方力量參與

算法的合理使用與正確監(jiān)管，不僅有助于用戶獲得更全面的信息，也在一定程度上為短視頻產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供有力支撐。智能、健康、向善的算法推薦機(jī)制，既需要技術(shù)的大力支持，也需要政府引導(dǎo)與制度保障。因此，相關(guān)政府部門有責(zé)任在政策層面加強(qiáng)對(duì)算法的監(jiān)管，吸納多方社會(huì)力量，采取各類措施打破“信息繭房”，保障信息的多樣性和開放性，實(shí)現(xiàn)政府引導(dǎo)、多元參與下的社會(huì)協(xié)同治理。

第一，建立專門的算法監(jiān)管機(jī)構(gòu)。設(shè)立負(fù)責(zé)審查、監(jiān)督短視頻平臺(tái)的算法監(jiān)管機(jī)構(gòu)是應(yīng)對(duì)算法侵權(quán)、保護(hù)用戶權(quán)益的重要舉措，該機(jī)構(gòu)需要有明確的職能定位、統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)厲的懲處手段以及多元的聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)機(jī)制。首先，算法監(jiān)管機(jī)構(gòu)要明確其職能定位，定期審查短視頻平臺(tái)的算法合規(guī)性、透明性、推薦多樣性，評(píng)估、驗(yàn)證算法機(jī)制機(jī)理、模型、數(shù)據(jù)和應(yīng)用結(jié)果等，常態(tài)化開展算法安全評(píng)估，確保算法遵循法律法規(guī)的要求。其次，算法監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以牽頭制定算法設(shè)計(jì)開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)與行業(yè)技術(shù)規(guī)范，涵蓋數(shù)據(jù)搜集、技術(shù)邏輯以及內(nèi)容推薦的全過程，涉及重大公共利益的情況，及時(shí)向公眾公開算法監(jiān)管的標(biāo)準(zhǔn)、流程和審查結(jié)果。再次，政府可以設(shè)立算法推薦內(nèi)容的負(fù)面清單，明確禁止虛假信息、不健康信息、單一化信息的內(nèi)容傳播，引導(dǎo)短視頻平臺(tái)算法推薦內(nèi)容符合清單上的規(guī)范要求。要賦予機(jī)構(gòu)適度的處罰權(quán)，對(duì)于列舉在負(fù)面清單上的違規(guī)行為予以嚴(yán)厲追責(zé)，對(duì)于短視頻平臺(tái)中負(fù)責(zé)算法開發(fā)與運(yùn)作的直接責(zé)任人員，若其行為觸碰法律底線，也應(yīng)當(dāng)依法追究行政或刑事責(zé)任。最后，算法監(jiān)管涉及技術(shù)、法律、社會(huì)等多個(gè)方面，監(jiān)管機(jī)構(gòu)要與諸如工業(yè)和信息化部、網(wǎng)絡(luò)安全與信息化委員會(huì)辦公室、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)協(xié)會(huì)等機(jī)構(gòu)建立好銜接機(jī)制，探索多領(lǐng)域跨部門聯(lián)合執(zhí)法，實(shí)現(xiàn)全方位的監(jiān)管覆蓋。

第二，制定內(nèi)容多樣化的扶持政策。針對(duì)短視頻平臺(tái)推送內(nèi)容同質(zhì)化的問題，政府可以通過制定內(nèi)容激勵(lì)機(jī)制與扶持政策，鼓勵(lì)優(yōu)秀內(nèi)容創(chuàng)作，推動(dòng)信息生態(tài)豐富化、多元化發(fā)展，削弱“信息繭房\"效應(yīng)。一是設(shè)立內(nèi)容創(chuàng)作專項(xiàng)基金。對(duì)事關(guān)重大公共安全、優(yōu)秀傳統(tǒng)文化弘揚(yáng)和科學(xué)技術(shù)知識(shí)普及等性質(zhì)的內(nèi)容創(chuàng)作者，或者是在科學(xué)、教育、文化、衛(wèi)生、體育等領(lǐng)域具有突出貢獻(xiàn)的創(chuàng)作者，通過補(bǔ)貼、獎(jiǎng)勵(lì)等形式提供一定的資金支持，激勵(lì)更多內(nèi)容創(chuàng)作者生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的、積極的、多樣化的內(nèi)容，擴(kuò)大短視頻平臺(tái)各領(lǐng)域內(nèi)容的覆蓋范圍，促進(jìn)短視頻內(nèi)容的生態(tài)均衡。二是給予平臺(tái)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容以流量扶持。政府可以通過官方媒體賬號(hào)與短視頻平臺(tái)攜手合作，對(duì)符合社會(huì)主義核心價(jià)值觀等優(yōu)質(zhì)內(nèi)容提供流量傾斜，通過算法推薦技術(shù)增加額外的流量曝光，并優(yōu)化審核步驟流程，減少審核等待時(shí)間，切實(shí)保障優(yōu)質(zhì)內(nèi)容在平臺(tái)上得到更高效的傳播，讓用戶在主流內(nèi)容之外能夠接觸到更多元的知識(shí)和信息。三是政府部門可以與平臺(tái)定期組織多樣化內(nèi)容評(píng)選與推廣活動(dòng)。邀請(qǐng)技術(shù)專家和社會(huì)公眾共同參與，提高公眾對(duì)多樣化內(nèi)容的關(guān)注度，收集用戶對(duì)平臺(tái)算法使用的正向或負(fù)面反饋，推動(dòng)平臺(tái)及時(shí)進(jìn)行算法調(diào)整和優(yōu)化，使其在開放、包容、多元的道路上不斷前行。

第三，提升公眾信息素養(yǎng)與監(jiān)督意識(shí)。信息內(nèi)容的多樣性不僅依賴于政府的政策支持，也離不開社會(huì)公眾的廣泛參與。一方面，主動(dòng)引人公眾監(jiān)督機(jī)制，拓寬用戶投訴短視頻平臺(tái)的渠道和方式。面對(duì)算法侵權(quán)行為，用戶的反饋和投訴可以幫助監(jiān)管機(jī)構(gòu)更精準(zhǔn)地識(shí)別算法問題，形成自下而上的監(jiān)督力量。同時(shí)，政府部門可以定期公開平臺(tái)的違規(guī)和處罰情況，既能夠讓平臺(tái)自覺接受社會(huì)監(jiān)督，又可以讓算法在陽光下運(yùn)行，在全社會(huì)培育良好的監(jiān)督風(fēng)氣。另一方面，積極加強(qiáng)社會(huì)宣傳與合作交流。通過媒體發(fā)布和信息公開，提升公眾的媒介素養(yǎng)，培育社會(huì)成員的獨(dú)立判斷、批判性思維的能力，避免接觸單一化信息。公眾也要主動(dòng)增強(qiáng)對(duì)公共事務(wù)的理性探討，在多樣化公共信息中避免極端化傾向[24]。政府還可以探索在科研、文化、教育等領(lǐng)域與短視頻平臺(tái)跨界合作，開發(fā)涵蓋范圍廣闊的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。例如，大力推動(dòng)平臺(tái)與科研機(jī)構(gòu)的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，為算法的改進(jìn)提供理論和技術(shù)支持，形成對(duì)算法侵權(quán)行為“零容忍\"的學(xué)術(shù)氛圍。

綜上所述，短視頻平臺(tái)在信息時(shí)代扮演了十分重要的角色，隨著專門算法監(jiān)管機(jī)構(gòu)的健全、多元化內(nèi)容扶持政策的逐步落實(shí)、公眾信息素養(yǎng)與監(jiān)督意識(shí)的提升以及社會(huì)多方參與的不斷深化，短視頻平臺(tái)有望打破“信息繭房”現(xiàn)象，轉(zhuǎn)型為開放、多元、健康的綜合性信息傳播交流平臺(tái)。

五、結(jié)語

在算法推薦技術(shù)普遍應(yīng)用于短視頻行業(yè)的今天，如何在提升推薦精準(zhǔn)度的同時(shí)保障信息多樣性，破除同質(zhì)化信息筑起的“信息繭房”，防止讓算法淪為“算計(jì)”，將是短視頻平臺(tái)發(fā)展的重要方向。相信在不久的將來，在技術(shù)、平臺(tái)、用戶以及社會(huì)各層面多重法律規(guī)制手段的聯(lián)合作用下，各大短視頻平臺(tái)能夠牢記切實(shí)保障平臺(tái)用戶權(quán)益的宗旨，以算法推薦技術(shù)高效鏈接信息傳播的供需兩端，全面賦能短視頻平臺(tái)治理，努力破除“信息繭房”給廣大用戶帶來的不良效應(yīng)，構(gòu)建開放、多元、和諧的短視頻生態(tài)體系，在內(nèi)容創(chuàng)作者、用戶和平臺(tái)三者之間形成以算法為核心的邏輯閉環(huán)，促進(jìn)整個(gè)短視頻行業(yè)向上向善發(fā)展，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代技術(shù)與社會(huì)發(fā)展的雙向平衡。

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[責(zé)任編輯：向長艷］