抖音公开算法原理，信息茧房是信息来源单一化的结果

抖音披露算法逻辑与审核机制，违规内容都将被即时停止推荐

据第一财经，在4月15日的“安全与信任中心开放日”活动中，抖音的相关负责人向公众详细介绍了其内容推荐算法的工作原理及审核流程。

抖音目前主要采用协同过滤、双塔召回和Wide&Deep等算法技术，基于用户在平台上的浏览习惯来推送个性化内容。然而，这种依据个人兴趣进行推荐的做法可能会导致用户陷入所谓的“信息茧房”，即不断接收到相似类型的信息。

抖音方面解释说，“信息茧房”并不是算法时代的独有问题，而是信息来源单一化的结果，也就是所谓的“信息偏食”。北京师范大学新闻传播学院的喻国明教授也强调，“信息茧房”是大量信息存在时差异化消费的自然产物。

为了缓解这一问题，抖音在其算法中引入了“探索维度”，旨在通过诸如“多样性打散”、“多兴趣召回”策略降低重复内容的出现，并支持小众兴趣的发展。同时，抖音还采取了随机推荐、基于社交关系的兴趣拓展、搜索推荐结合以及“不感兴趣”反馈机制等多种措施，让用户能够主动影响推荐内容的多样性与个性化。

尽管如此，抖音也认识到，由于算法无法理解内容的真实含义，仍有可能会传播违法不良信息。因此，必须依赖于平台治理系统的约束和规范。

抖音生态运营经理陈丹丹进一步阐述了抖音的内容监管体系，该系统结合了人工干预与机器学习，涵盖异常检测、标准设定、自动识别、人工评估以及风险应对等多个步骤。一旦有创作者上传内容，首先由机器进行初步筛选。高风险内容会被立即拦截；对于可能存在但未被确认为高风险的内容，则交由人工审核；低风险内容则开始获得流量并进入下一个阶段。

如果视频遭到举报或评论区出现争议，或者流量突然增加，都会触发进一步的人工加机器复查。任何环节中的违规内容都将被即时停止推荐和分发。