坦率講 你抖音的使用習(xí)慣可能是錯的

媒介素養(yǎng)是自己訓(xùn)練的。

知道很多人認(rèn)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(lián)網(wǎng)公司，個個都有原罪標(biāo)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(yè)，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。

一

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(yīng)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(nèi)容，但這個和個人具體怎么使用也很有關(guān)系。

我很少點贊、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)，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(dāng)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(nèi)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(guān)信息看，結(jié)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(xiàn)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(nèi)容（或者當(dāng)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。

二

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(nèi)容。如果你覺得切片好討厭，好侵犯人版權(quán)，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(huán)播放當(dāng)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(xué)習(xí)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(dāng)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。

三

第三個使用技巧，我是從別人那里學(xué)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(yè)論壇里提到這樣一組數(shù)據(jù)：

2024年，有一條《450分鐘深度解讀紅樓夢》的超長視頻發(fā)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(shù)據(jù)超出我認(rèn)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(dāng)成完播統(tǒng)計的。

和朋友聊起這個事時，人提出：抖音是可以聽的！所以，應(yīng)該不少完播其實是催眠睡覺時播完的，至少系統(tǒng)認(rèn)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(jīng)聽了兩年了。

我仔細(xì)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(shù)時候，根本不重要——就好像我一貫認(rèn)為，公號那個頭圖，純屬脫褲子放屁。

四

接下來，要說一個比較重要的事，這個和該怎么用也有關(guān)。

算法推薦的核心詞其實是“打標(biāo)”，各種打標(biāo)，包括給用戶打標(biāo)簽，給內(nèi)容打標(biāo)簽（廣告也是內(nèi)容），給內(nèi)容源也就是賬戶打標(biāo)簽。標(biāo)簽打得顆粒度越細(xì)，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(wǎng)絡(luò)媒體論壇，抖音總裁韓尚佑發(fā)表演講，他這么說：

“如今，隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，抖音的推薦系統(tǒng)，已經(jīng)幾乎不依賴對內(nèi)容或者用戶打標(biāo)簽，而是通過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，直接預(yù)估每一個用戶對每一個內(nèi)容的目標(biāo)行為，比如點贊、關(guān)注、分享、評論的概率，并挑選出概率最大的一部分內(nèi)容，推薦給用戶。這意味著，算法無需理解內(nèi)容類型或語義，就能直接預(yù)測用戶行為。”

在“抖音安全與信任中心”官網(wǎng)中，官方總結(jié)推薦算法的核心就是：以數(shù)學(xué)計算學(xué)習(xí)人類行為。相比人工推薦，推薦算法實現(xiàn)了一個重要范式突破：它將用戶對內(nèi)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(shù)學(xué)映射關(guān)系。

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

我進(jìn)行了一番學(xué)習(xí)，說實話，太細(xì)節(jié)的東西我確實沒搞懂，什么高維空間中的數(shù)學(xué)映射關(guān)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(dāng)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(guān)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(tài)度，而繭房和后者有關(guān)。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(nèi)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(zhuǎn)發(fā)、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(dāng)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(yǎng)是自己訓(xùn)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(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載自公眾號“扯氮集”

作者：魏武揮二世