近期，多家互聯(lián)網(wǎng)平臺如抖音、小紅書和美團，紛紛推出了算法公開化的新舉措。這些舉措不僅揭開了算法的神秘面紗，還將算法的控制權部分交還給用戶，標志著互聯(lián)網(wǎng)平臺在應對公眾對“信息繭房”擔憂方面邁出了重要一步。

過去一年中，“算法問題”引發(fā)了廣泛關注和爭議，公眾對于信息繭房的擔憂不斷升級，這在一定程度上影響了對平臺的信任，也成為平臺發(fā)展的潛在障礙。為應對這一挑戰(zhàn)，平臺開始積極尋求通過算法優(yōu)化來打破信息繭房，促進內(nèi)容生態(tài)的健康發(fā)展和社會良性互動。

一項令人意外的研究發(fā)現(xiàn)，在抖音等平臺，算法推薦的信息多樣性實際上超過了隨機推薦和用戶自主選擇。這項由暨南大學新聞與傳播學院的研究團隊發(fā)表在《Digital Journalism》期刊上的論文指出，算法推薦通過注入跨領域內(nèi)容，有效避免了用戶興趣的過度極化。研究通過虛擬代理測試，模擬了用戶在抖音上的三種內(nèi)容消費場景，結果顯示，算法預選個性化場景下的新聞類別多樣性最高，這顛覆了公眾對算法操控的刻板印象。

抖音等平臺也意識到，打破信息繭房不僅符合用戶利益，也是平臺自身發(fā)展的需要。為了打破“內(nèi)容極化-用戶流失-商業(yè)化受損”的惡性循環(huán)，平臺在算法優(yōu)化方面做出了諸多努力。除了提供關閉個性化推薦選項和設置內(nèi)容偏好外，還擴大了搜索、社交分享和熱點熱榜等內(nèi)容分發(fā)機制，希望通過多種手段引導用戶走出信息繭房。

然而，盡管這些舉措取得了一定成效，但公眾對信息繭房的擔憂并未完全消散。研究團隊建議，平臺應進一步采取動態(tài)興趣圖譜、用戶行為引導和分層治理等措施，以更有效地打破信息繭房。動態(tài)興趣圖譜可以根據(jù)用戶瀏覽行為實時調(diào)整推薦內(nèi)容，避免興趣過度極化；用戶行為引導則可以通過在信息流中插入新領域卡片等方式，將用戶從信息沉迷中解救出來；分層治理則針對不同類型用戶進行差異化推送，滿足用戶個性化需求。

美團在算法改進方面也取得了顯著進展。去年底，美團公布了八項算法改進舉措，包括逐步取消騎手超時扣款等，旨在平衡用戶需求與平臺運力。這一轉變不僅體現(xiàn)了平臺對騎手的關懷，也是對算法邏輯的一次重要調(diào)整。美團表示，未來將繼續(xù)在算法之外注入更多人性溫度，為平臺帶來更加積極的變化。

小紅書則在應對黑灰產(chǎn)賬號問題方面采取了積極措施。平臺宣布推出九項舉措，落實算法公平公正和規(guī)則透明化。由于算法過度依賴興趣標簽、缺乏內(nèi)容真實度評價機制和過度追求互動指標等問題，小紅書成為了黑灰產(chǎn)賬號的重災區(qū)。為了打破這一困局，小紅書需要從總體機制上進行全盤重構，提升算法的智能性和準確性，以更好地服務于用戶和平臺。

短視頻平臺的用戶時長增長也遇到了天花板。為了推動新一輪的增長，平臺需要通過多樣化的信息消費來扭轉用戶的信息偏食。抖音等平臺在算法優(yōu)化方面所做的努力，正是為了拓寬用戶的視野和興趣范圍，提升平臺的吸引力和競爭力。

短劇平臺同樣面臨著內(nèi)容單一化的挑戰(zhàn)。為了延緩用戶的內(nèi)容倦怠，平臺需要主動幫助用戶拓寬觀劇視野，接觸更多類型的內(nèi)容。紅果短劇在春節(jié)檔推出的12大主題會場，正是為了這一目的而設立的。通過多樣化的內(nèi)容推薦和呈現(xiàn)方式，短劇平臺可以吸引更多用戶關注，推動平臺的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。