8月20日，清华大学新闻与传播学院举办“算法与新大众文艺论坛”，发布《算法推动下新大众文艺发展研究报告》。论坛上，抖音平台沟通运营经理芦垚从平台实践视角分享了抖音算法助力新大众文艺发展的探索历程。

报告显示，新大众文艺的繁荣是全民创造力与算法向善协同演化的结果，算法向善正从价值主张转化为工程机制。以抖音为代表的推荐算法，已将用户真实行为作为内容分发的核心信号，而非简单依赖标签匹配或粉丝基数。算法的天然大众性与多圈层覆盖能力，为新大众文艺打开了前所未有的可见空间。

正如抖音剧情作者@郝家豁 的实践，他们以真人实拍方式把《孔乙己》《金色的鱼钩》等语文课文转化为精品短片，其作品常被中小学老师在课堂上播放。团队导演、编剧张帅鹏认为，算法为草根团队提供了被看见的机会，观众的反馈也推动团队不断提升创作水平。

芦垚表示，很多人以为算法还在靠打标签推荐内容，比如喜欢足球就一直推足球、喜欢美食就一直推美食。但事实远不止于此。今天的推荐系统核心逻辑是给样本、找规律、做预测——系统通过观察用户过往的观看、点赞、评论等行为，判断他可能对什么样的内容感兴趣，再把这些内容推荐给他。芦垚说，这种方式的好处在于，它不看用户是谁、有没有粉丝，只看内容本身能否引起真实共鸣。抖音上火爆的内容，本质上都是亿万用户投票的结果，这正是算法“天然的大众性”所在。

芦垚透露，抖音早期最看重“完播率”和“点赞率”，这导致那些制作精良但篇幅较长、需要耐心观看的内容很难被推荐出来。为此，抖音不断完善“多目标推荐体系”——就像一次考试，过去只看语文数学两科成绩，现在要评估德智体美劳各个方面。不同维度的表现对应不同类型的内容价值：引发大量评论的内容往往有公共讨论价值，被大量收藏的内容通常有深度、值得反复看，被广泛分享的内容容易唤起情感共鸣，被用户主动关注则说明创作者有独特的人格魅力。同时，系统还会特意留出空间，推送一些用户没看过但可能感兴趣的内容，“给一些长尾、多元、小众的内容留一些空间”。

图为抖音平台沟通运营经理芦垚

对于一些没有专业背景的普通创作者，芦垚提到了“冷启动”机制，“算法会先给一小部分人看这个新作品，看看大家的反应。如果反馈好，就把它推荐给更多的人，再继续扩大推荐范围。”这意味着，一位初次发布视频的素人创作者，和一个百万粉丝的账号站在同一条起跑线上——决定谁能被更多人看到的，不是身份和背景，而是内容本身对真实受众的吸引力。“只要内容足够好，普通的创作者今天也有机会被更多人看到。”

芦垚还分享了算法探索中的一段弯路，“前些年有用户反馈，说刷抖音很过瘾，但刷完觉得收获不够。我们最开始想得很简单——把那些有营养、有价值的内容单独拎出来多给一些推荐，结果发现这条路走不通。强行推荐的内容用户不买账，反而打乱了正常的推荐逻辑，连原本推得准的内容也受到了影响。”

后来团队换了一个思路，把“收藏”这个功能作为重要的价值信号来利用——收藏是用户主动作出的选择，说明用户认为这条内容值得保存、值得回头看。当越来越多用户通过收藏来标记好内容，同时抖音训练了预估收藏+重复访问的模型，算法就能据此把有价值的内容更精准地推送给需要它的人，“创作者收到正反馈，最终形成一个正向的循环”。

芦垚说，抖音并没有一个专门的团队负责“新大众文艺”，但新大众文艺在抖音上繁荣生长，是算法团队长期追求“让好内容被更多人看见”这一目标的自然结果。“最重要的还是要了解规律、遵循规律、把握规律，让新大众文艺和算法形成一个正向的、彼此成就的关系。”

文/北京青年报记者 王浩雄

编辑/张丽