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　　流行短視頻應用TikTok（抖音海外版）吸引了全球數億用戶持續沉迷其上，這在很大程度上要歸功于算法。該公司高管近日披露了有關這種“殺手級”算法的工作原理，包括如何利用機器學習最大限度地提高用戶參與度，以及如何打破“信息繭房”的桎梏。

　　TikTok的算法可為用戶推薦下一段要看的視頻，它幫助該應用獲得大量人氣以及數百億美元估值。迫于美國壓力，字節跳動準備出售TikTok美國業務，而算法成為潛在交易的焦點之一。TikTok高管在與媒體舉行的電話會議上表示，他們正在披露有關算法和數據操作的細節，以消除有關該公司的各種謠言和誤解。

　　TikTok負責美國公共政策的副總裁邁克爾·貝克曼（Michael Beckerman）說：“盡管我們剛剛成立兩年，但卻有著長遠目標。我們沒有機會在互聯網的黃金年代成長，當時科技公司不會做錯任何事。我們成長在科技狂潮的時代，人們對平臺、它們如何審核內容以及它們的算法如何工作都持懷疑態度。”

　　TikTok高管為媒體提供了一次虛擬之旅，參觀其位于洛杉磯的新“透明中心”。該中心將為人們提供演示計算機模塊的區域，這些模塊展示TikTok的算法和數據操作是如何工作的。

　　TikTok的算法使用機器學習來確定用戶最有可能參與的內容，并為他們提供更多內容，方法是找到相似的視頻，或者有相似用戶偏好的人喜歡的視頻。當用戶首次打開TikTok時，他們會看到8個熱門視頻，內容包括不同的趨勢、音樂和主題。在此之后，算法將繼續根據用戶觀看或參與的視頻以及用戶在做的事情，為用戶提供8個更新的視頻。

　　該算法根據視頻信息（可能包括字幕、標簽或聲音等細節）識別與用戶觀看的視頻相似的視頻。它還考慮到用戶設備和帳戶設置，其中包括語言首選項、國家/地區設置和設備類型等數據。

　　當TikTok收集了足夠多的用戶數據，該應用就能夠根據相似用戶的喜好來繪制用戶的偏好，并將他們分組到“集群”中。同時，它還根據類似的主題將視頻分組，比如“籃球”或“兔子”等。

　　使用機器學習，TikTok的算法可以根據用戶與其他用戶集群、他們所喜歡內容的接近程度向用戶提供視頻。TikTok的邏輯旨在避免可能會讓用戶感到厭煩的冗余內容，比如看到具有相同音樂的多個視頻或來自同一創建者的多個視頻。

　　TikTok承認，之所以能夠如此有效地鎖定用戶的偏好，意味著其算法可以產生“信息繭房”，強化用戶現有的偏好，而不是向他們顯示更多樣化的內容，拓寬他們的視野，或者向他們提供不感興趣的內容。