最近刷抖音，经常能看到视频下方显示“某某推荐”，原来是我的好友点击了推荐这条视频，我就在信息流里收到了，这种社交推荐也是一种分发机制，补充了原有的算法推荐。
今天看了抖音李亮的访谈，也对算法有了一些新的理解。
1、从商业逻辑上来讲，平台希望看见多元化的声音和内容。业界和学界的研究都表明了多元化内容有益于用户的长期留存。抖音算法的目标是长期价值，必然也会倾向更多元化的内容。
基于这个逻辑，抖音算法中有随机流量、随机扰动等机制，给长尾小兴趣点更多权重，比如用户只表现出对音乐类视频感兴趣，平台会通过算法挖掘和音乐相关的品类，试探性地为用户推荐美术、舞蹈等类型的视频，帮助用户探索其他兴趣点。
这个其实非常容易理解，丰富的内容池子必然吸引更多用户和停留。
2、而大家以为的引战、对立、愤怒类内容，平台喜欢吗，能否给平台带来长期收益呢，答案是不能。
抖音会尝试理解视频和评论的“煽动性”，对于不实或引导用户发表极端观点的视频，限制分发，降低不友善争议流量的比例。
利用不实信息、极端、对立言论博流量，这类内容，和大家想象的不一样，治理好才是能给平台带来收益的，抖音的态度是明确打击，而用户有机会看到多样的视频和评论对平台是更有好处的。
3、算法通常被大家神秘化了，这个“数学天才”能快速处理海量的数据和复杂的模式识别，但无法理解社会学、心理学、传播学等多领域的现象。
比如评论区的热闹氛围，是理性的讨论，还是已经开始对骂了，算法可能无法理解，抖音会用内容生态和运营的办法，纠偏算法不合理的地方，也就是说算法是可调可控的，不会处于失控状态。
4、作为一家商业公司，做什么不做什么，其实也很好理解。
对平台长期有利的事情，比如多样化推荐，就去做，对平台没好处的事情，比如无底线博流量，就明确不鼓励、持续打击。
一个好的内容生态环境，才会吸引品牌商投广告，用户购物消费，才能长期健康运营下去。
5、最后想说，作为普通用户，能不能理解算法中的具体参数、具体规则，其实不重要，用好算法这个趁手的工具，才是更重要的。
我也试过关闭个性化推荐，信息流乱序没法看，所以多主动搜索、多点不喜欢，多给算法一些明确的信号，才能提升获取信息的效率，这一点对使用算法的人来说是更重要的。
