今天看了深圳大学发布的《短视频用户的算法实践与“破茧”报告》。给出了一个颠覆直觉的答案：👉 77.8%的用户认为算法推荐“出乎意料但有趣”，👉 73.9%的人通过算法发现了“以前不了解的新领域”，👉 75%以上的用户相信自己能主动影响推荐结果。换句话说，用户不是被动“被算法喂内容”，而是在主动“训练算法”。 算法不是“造茧”，而是基于兴趣推荐未知内容，拓宽视野。关于“信息茧房”的担忧被夸大了。研究团队发放了1200多份问卷，让用户给国内主流平台的算法打分，评估其算法的多样性、新鲜性、精准性和可控性。我理解算法只是影响用户感知的一方面，像是内容多样性、新鲜性和平台本身的内容供给丰富度也有关。【图1】此外，研究团队还做了代理实验，用“空白手机账号”模拟三种用户行为模式（仅浏览、日常点击、搜索探索），熵值越高，代表推荐性越强，见【图2】。这个实验发现，无论在哪种模式下，抖音的推荐多样性都处于高位，印证了大家说的“抖音算法强”；哔哩哔哩的推荐多样性则高度由用户行为驱动；小红书则以高效收敛、精准聚焦为主要特征。这个研究很有意思，此前没见过对具体平台的算法测评，信息量很大。1️⃣ 抖音：多样性整体最高，且对用户行为最“敏感”• 无论是“仅浏览”、“日常点击”还是“多元兴趣”，抖音的熵值都处于高位（约4.0以上）。• 说明抖音算法既能精准匹配兴趣，又保持探索性。当用户表现出多元兴趣时，多样性不降反升，说明系统会积极“响应探索”——算法具有自适应拓展机制。👉这意味着抖音算法能积极满足用户“破茧”需求，平台在鼓励探索上也更主动。2️⃣ 哔哩哔哩：用户主导型多样性，波动大但潜力强• B站在“仅浏览”时熵值较低，但在“多元兴趣模式”下跃升至最高（4.4左右）。• 这说明B站算法的多样性高度依赖用户主动行为，而非算法自身的“探索性”设计。👉换句话说，B站用户的能动性决定了信息多样性，这与B站年轻用户群体的主动探索习惯、高内容自定义度高度吻合。3️⃣ 小红书：算法高效收敛，聚焦而非拓展• 在三个平台中熵值最低，且从“仅浏览”到“日常点击”显著下降（约2.8 → 2.1）。• 即算法在捕捉兴趣信号后，会迅速聚焦、强化垂直内容。👉说明小红书的推荐逻辑更偏向兴趣深耕与社群聚合，这不意味着用户被困在“茧房”里，而是说明平台更强化垂直沉浸体验。延展来看，这份报告是在回答中国网民如何理解算法和“茧房”关系的问题：首先发现，“茧房”可能被高估了，绝大多数用户认为算法推得挺丰富；其次，用户应对算法的自主性很强，善用搜索、“不感兴趣”等功能告诉算法自己想看什么；最后，各平台算法各有侧重，有更平衡稳定的，有更精准敏捷的，看你需要哪个就看哪个，当然最好还是各种渠道都看一下，丰富摄入。不过退一万步讲，假如你都不想看，懒得上网，只想待在自己的“信息舒适区”里有问题吗？其实也没啥，你开心就好。我觉得就算有“茧房”，这事也没多严重，有你自己的一方天地。人生匆匆三万天，开心度过每一天最重要。