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来源|Tech星球
文|任雪芸
2011年之后,史铁生一度“隐身”在了作品里,透过《病隙碎笔》、《我与地坛》、《命若琴弦》等文学作品,一代人试图去拼凑他的一生。
但在过去一年,史铁生和他的作品“出圈”,走向了更大范围的群体。数据显示抖音平台上,过去一年史铁生相关视频累计达到了18.6万个,增长192%,视频总时长增长415%,总分享的次数增加了51%。
他的个人经历以及笔下那些跨越代际的优秀作品,通过短视频的传播,被越来越多的人看到、并喜爱上了史铁生。《2024年抖音读书生态数据报告》显示,史铁生已经成为了抖音最受欢迎的作家,其中00后成为最爱看史铁生的读者年龄段。
有观点认为,史铁生的“出圈”与“翻红”,离不开推荐算法的作用。促成其“出圈翻红”的必要条件是,越来越多的人因为推荐算法而“看见”了史铁生。史铁生和作品是基础,算法是推力,而短视频平台则是阵地,三者紧密结合,共同促成了这次“出圈翻红”。
如今,史铁生与读者跨越了物理空间,越来越多的人从其作品中找到了共鸣。而作为信息社会一项划时代的技术,算法同样获得了正名,在这个信息过载的时代,算法作为一个高效的技术工具,让无数在互联网上的用户和“史铁生们”实现了广泛的连接。
走出误区:个性化推荐≠信息茧房
算法引路,很多年轻人在短视频平台认识了史铁生,通过他们的传播,史铁生成为了当代青年的“嘴替”和“人间清醒。
这是算法的正向例子。但似乎在几年之前,有关“算法”的另一些声音,曾被广泛讨论,即:算法导致“信息茧房”,这个当下占据各主流网络平台的技术,一度饱受质疑。
但毫无疑问,这个观点是错误的。事实上,算法的个性化推荐不会造就茧房,反而能破除茧房。
举个简单的例子:一份报纸16个版100篇文章,这些文章都是编辑给你选择的,你所看到的世界,因为编辑的筛选,变得千篇一律,所有的读者,所看到的世界,也和编辑、和你所看到的一样。并且,它的范围永远超不出这16个版的100篇文章里。
新浪网易等占据信息主流的门户时代,道理也是如此,编辑们已经让信息过滤了一遍。你所看到的,原本就是有限的、被挑选和引导的信息。
在微博的早期时代,用户只能刷到“你所关注的人”所发的信息,你的眼界也只能因为自己关注的人的行业、类别、多少而有所区别,无法超越自己所关注的那些人。
这符合“信息茧房”的定义,这个概念早于算法,2006年就由美国一位学者所提出。其本意正是指的个人的信息需求和信息选择趋向窄化、封闭化。
但算法出现后,你会发现,个人的信息需求和信息选择显然变得更宽泛、更开放化。算法技术不仅能帮助用户在特定领域获取信息,还能提供更广泛的参考信息,帮助用户探索原本不熟悉的领域。
还是举例说明——可能很少人会想到,考古这门“小众”学科,竟然通过短视频和直播的传播方式变得“平易近人”。
著名考古学家许宏,曾通过抖音持续分享了自己的考古历程、科普考古知识,吸引了众多粉丝。
他们中,除了既往的历史、考古爱好者外,不乏大量从未接触过考古的用户。在许宏的每条短视频和直播的留言中,都能看到一些有趣的提问。越来越多的网友透过许宏的分享,激发出对上古中国的兴趣。
对比上述例子,“个性化推荐=信息茧房”的说法不攻自破。
所以,回到史铁生本身,如果没有算法,史铁生的美好文字、触动人心的那一条条热门话题词,也只能局限在原本就关注或热爱它的网友圈子之内,又如何能够出圈成为现象级文化事件、打动亿万网友?
信息过载时代,为什么更需要算法?
《全国数据资源调查报告》显示,2023年中国每天产生的信息数据量高达900亿GB,信息已海量过载。
信息过载社会,过往低效的“人找信息”模式,已经不适应人们需求。假设没有算法,你所看到的世界会是以下的场景:
新闻资讯,来自编辑精心挑选过、符合编辑个人价值倾向与喜好;购物,都是广告费交得多的店铺和商品;外卖,难以看到真实的用户消费与评价;短视频,始终是千篇一律自己关注的内容……
而另一端,无数好的文章、个性商品、优质店铺、创意短视频,却无法被看到、被消费,他们都被淹没在这900亿GB之中。
算法的出现,个性化推荐技术,改变了这种场景演变——简单来讲,实现了数字时代从“人找信息”到“信息找人”的进化,有了更高效的人与信息间的链接方式。
推荐算法通过对用户的浏览历史、搜索关键词、点赞、评论等行为数据的分析,能够精准地了解用户的兴趣偏好和需求,从而为用户筛选并推荐相关的内容。
通过推荐算法,用户能够快速获取与自己需求相关的信息,节省了大量时间和精力。
有一本特别小众的线装古籍,北宋建筑大师李诫所著的《营造法式》,内容是中国古代建筑、审美、格局、规制的汇编,此前在库房中积压很久少有问津。但抖音读者创作者@赵健的读书笔记 在直播间里讲述了它的故事后,竟然被卖断了货。
这说明,这本书并非没人喜欢,而是之前没有让人知道的路径。因为算法的高效推荐与分发,让喜欢《营造法式》的人看到了@赵健的读书笔记 直播、了解了这本书,实现了书与读者之间的有效链接。
类似的小众图书被卖断货的情况,在短视频平台上有无数例子。因为4条推荐视频,40年前的老书《画魂》被加印了5次。冷门悬疑推理小说《不可以》原本只是想清掉1000册库存,没想到推荐视频获得了110万多的点赞,最后加印了15万册……
不仅是短视频平台,当你需要打车时,推荐算法迅速匹配司机;当你寻找酒店时,它能根据行为推荐你可能喜欢的酒店;当订外卖时,算法能够让配送员和餐品配送实现高效连接;甚至在电商平台上,它能通过买家喜好推荐,帮助卖家加快销售。
毫无疑问的是,推荐算法已经是在当下海量、碎片、纷杂的信息时代的必然选择。
算法在万千场景中“破茧”
依托算法“走红”,不止史铁生、不止天水和淄博。
在成都,有个名为“三花”的民间川剧团,原本濒临倒闭。创办剧团的“三姐妹”,艺龄均超过40年,凭着一腔热情演出,但常年入不敷出。直到去年9月,一条名为“探访‘三花’剧团开放式化妆间”的短视频,改变了她们的命运。很多网友被三姐妹对川剧的痴迷和坚守所感动,到现场观看演出。短短三个月,“三花”川剧团通过网络平台卖出2.5万张票,几乎是过去两年多的总和。
作为年轻人感受传统文化魅力的入口,推荐算法深入到了中华传统戏曲的场景中,发现了与现代生活的契合点,让传统的戏曲艺术再次触达、并找对了新时代的观众。
在湖北鹤峰,81岁的退休农技员梁振清开设“梁老师说农业”直播间,把自己毕生所学的农技知识,通过互联网从湖北鹤峰推广到全国各地。在推荐算法的帮助下,他的直播短视频能被准确推荐给对三农、乡村、农技感兴趣的用户。
在短视频和直播成为主流内容消费趋势的当下,算法的价值从惠及个人,到如今已经深入到了万千场景之中。
一方面,算法和大众生活共栖共生,信息获取的方式发生了转变,进入了“私人定制”时代,借助推荐算法,信息的传播效率和精准度大幅提升,每个人都可以拥有专属的“新闻报刊”。
另一方面,学者尼克·西弗曾提出了 “算法文化”的概念,认为在数字经济日益发达的今天,算法已不再仅仅是文化建构的一部分,而已然变成了文化实践本身。在坚守公共价值观、社会道德之下,推荐算法的确正在为社会的各行各业带来新的可能。
一些文旅景区借力于推荐算法,正在将流量转化为实实在在的效益,吸引着来自全国各地的旅客;一些下沉到乡村、带动贫困村脱贫致富的企业,也在发挥互联网平台公司的算法优势帮助农产品走出农村、走向更广阔的消费市场;一些小众硬核知识如甲骨文、考古知识、弦理论、星际化学等在推荐算法的助力下,为广大网友尤其是青少年朋友打开一扇了解科学、探索世界的窗口;甚至还有一些关乎到家庭幸福和社会安定的公益项目,通过推荐算法,团圆了无数个曾经支离破碎的家庭......
由此可见,当各行各业善用推荐算法后,算法将不再只是一个追求效率的工具,而是成为了带领个体、行业去认知无限世界的“连接者”。
这些正向案例之下,每一个人都能看到,算法已然成为数字经济时代最主要的生产工具,它推动着社会资源的再分配,让分散资源实现了整合、传播,也重构了消费的版图。
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