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      坦率講 你抖音的使用習慣可能是錯的

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      媒介素養是自己訓練的。


      知道很多人認定短視頻是豬食,抖音就是奶頭樂。

      至少中國成名的大型互聯網公司,個個都有原罪標簽。這些刻板印象式的偏見,在我看來,幾乎是不可能消除的。畢竟,痛斥資本,痛斥流量,痛斥商業,總是天然就站在道德高地上了,而且和流行作對,頗有些眾人皆醉我獨醒的高逼格感。

      這篇文章,只想聊聊我的使用體會。有沒有收過錢,您自行判斷就好。

      我從來不諱言,我每天大概要在抖音上花至少一個小時的時間。如果沒有什么手游正在沉迷的話,這是我手機里屏幕使用時間長期排在第二的應用。

      有些人痛斥娛樂至死,我除了暗暗鄙視這人壓根不懂什么叫娛樂至死外,還暗暗佩服了這人居然能和娛樂切割如斯,活得這么累居然還活著。

      抖音確實有很多娛樂向的內容,但這個和個人具體怎么使用也很有關系。

      我很少點贊、收藏、轉發,更不大可能去評論留言。但我很喜歡使用“不感興趣”。抖音沒有賬號拉黑機制,但基本上不感興趣相當于該賬號拉黑。有一些名聞遐邇的媒體賬號,就在我不感興趣列表里,于是它們從來惡心不到我。

      不感興趣不僅能無限逼近賬號拉黑,也能做到是這類內容不要再給我推薦。比如我為了吃前體操隊員那個瓜,專門找相關信息看,結果被猛推了一陣子所謂擦邊視頻,多點點不感興趣后,是真沒了。還有某年我知道了有中國人死在俄烏那疙瘩,也搜來看過,也被猛推過類似的視頻,不感興趣了一兩天,現在也就沒了。

      不感興趣之所以重要,就是你要告訴算法你確實毫無興致的內容(或者當下感興趣之后就完全不感興趣了)。至于什么感興趣,其實可以open一點。

      第二個使用技巧:要盡可能橫屏看。

      橫屏后,碎片化真短視頻,就在你的信息流里消失了。取而代之的,包括影視劇切片和大量的知識類內容。如果你覺得切片好討厭,好侵犯人版權,還是那句話:不感興趣即可。

      橫屏還有一個好處,就是它會自動播放下一個,而不是豎屏那種循環播放當下這個。這使得抖音成了我的下飯神器,手都不用去摸,完全符合吃小龍蝦場景。

      都說B站是教育軟件,但在橫屏下,抖音成了我無用即大用的冷知識寶庫——比如我最近通過下飯橫屏,學習了外國友人如果要歸化成中國人,身份證上的民族該怎么填。

      B站的推薦做得還是差點意思,所以我是把橫屏抖音當十萬個為什么用的。

      B站在我個人使用體驗里,是一個游戲攻略軟件。

      第三個使用技巧,我是從別人那里學來的,我自己倒沒啥需求:抖音是可以用來聽的。

      抖音有位高管在一次行業論壇里提到這樣一組數據:

      2024年,有一條《450分鐘深度解讀紅樓夢》的超長視頻發布在抖音上,最終獲得了超過3億的播放,700萬的收藏。

      這都沒啥。因為我也看到了,還看了半分鐘,然后難得地點擊了一次收藏,總以為自己會看看,雖然就再沒看過。

      該高管接下來披露的這個數據超出我認知:有超過100萬人的完播量。

      450分鐘啊!7個半小時啊!100萬完播?就我所知,看半分鐘再直接拉到最后,是不會被當成完播統計的。

      和朋友聊起這個事時,人提出:抖音是可以聽的!所以,應該不少完播其實是催眠睡覺時播完的,至少系統認為播完了。

      這么一說,倒也合理。七個半小時,早晨醒來可不就播完了嘛!但如果要聽東西,干嘛不去。。。唔。。。比如小宇宙?

      又有朋友說,他太太聽抖音已經聽了兩年了。

      我仔細想了想,確實,不少橫屏知識視頻,聽也無妨。視頻畫面,我實話實說,信息量很低的,大多數時候,根本不重要——就好像我一貫認為,公號那個頭圖,純屬脫褲子放屁。

      接下來,要說一個比較重要的事,這個和該怎么用也有關。

      算法推薦的核心詞其實是“打標”,各種打標,包括給用戶打標簽,給內容打標簽(廣告也是內容),給內容源也就是賬戶打標簽。標簽打得顆粒度越細,匹配的命中率可能就越高。

      這至少是我長期以來對算法推薦的理解。

      今年3月31日,2025中國網絡媒體論壇,抖音總裁韓尚佑發表演講,他這么說:

      “如今,隨著機器學習技術的發展,抖音的推薦系統,已經幾乎不依賴對內容或者用戶打標簽,而是通過一系列神經網絡計算,直接預估每一個用戶對每一個內容的目標行為,比如點贊、關注、分享、評論的概率,并挑選出概率最大的一部分內容,推薦給用戶。這意味著,算法無需理解內容類型或語義,就能直接預測用戶行為。”

      在“抖音安全與信任中心”官網中,官方總結推薦算法的核心就是:以數學計算學習人類行為。相比人工推薦,推薦算法實現了一個重要范式突破:它將用戶對內容的具體偏好(如點擊、評分等顯式行為)抽象為高維空間中的數學映射關系。

      以上內容是在媒體報道中可以公開看到的,還有一些內容我弄到了手,但據說沒有公開過,我就不展示了。

      我進行了一番學習,說實話,太細節的東西我確實沒搞懂,什么高維空間中的數學映射關系,超綱了超綱了。但我基本可以這么理解:算法推薦正在識別你的“意圖”。

      在當下流行的ai聊天機器人里,深度思考模式中就可以看到ai在琢磨你的意圖,比如這樣的:


      熟悉我的人都知道,我對算法推薦和信息繭房之間的關系是不大在意的。因為算法推薦注重在你的興趣,但興趣不是立場觀點態度,而繭房和后者有關。我對美國大選感興趣,和我到底是站特朗普還是哈里斯,不是一回事。在非極端站的情況下,算法是很難知道的。反倒是各種傾向的內容都推給我看,恰恰能破除繭房。

      maybe,這個想法要修正一下。所以,在算法平臺里點贊、收藏、轉發、評論的行為越少越好,其實是很重要的。你就盯著不感興趣上。

      當然,我真正的建議是,看的東西以客觀陳述為主,少碰有強烈傾向的東西。這類玩意兒除了引起你強烈的共鳴這種廉價的情緒價值外,沒啥其它價值可言。

      講到底,媒介素養是自己訓練的。

      屎是自己拉的,稀狀也好塊狀也好條狀也好,是你的事兒,不是馬桶。

      本文經授權轉載自公眾號“扯氮集”

      作者:魏武揮二世

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