比“反算法”更重要的是“懂算法”

文/孫珷

你是否有過這樣的體驗：打開短視頻應用，刷了幾條，覺得算法推薦的內容越來越不對胃口。你心想，干脆關掉個性化推薦，看看“原生態”的信息流會是什么樣。結果，你看到的內容變成了五花八門的“中老年廣場舞”和“養生小妙招”，比之前更讓你無所適從。

于是你又把個性化推薦重新打開。

這種矛盾心理，在學術界有一個專門的名稱：算法焦慮。算法帶來了便利，但又讓人難以割舍，既享受它精準匹配的高效，又隱約恐懼自己被它“支配”。進退兩難之間，很多人選擇了一種看似清醒的姿態，反對算法。但這種姿態真的能解決問題嗎？

算法焦慮的深層機制：一知半解才是恐懼的根源

2025年發表的一項研究中，對這個問題進行了系統考察。研究者發現，用戶與算法的關系并非簡單的“喜歡”或“厭惡”，而是一種復雜的動態博弈。

研究者提出了一個核心概念：算法意識，也就是用戶對算法存在、運作方式及其可能影響的認知程度。研究揭示了一個耐人尋味的U型關系：當用戶的算法意識處于中等水平時，算法回避行為反而最高；而當算法意識很強或很弱時，回避行為反而下降。

怎么理解這個看似矛盾的現象？

想象一下剛學會騎自行車的人。初學者（低意識）并不害怕騎車，因為他們不知道摔跤有多疼；熟練者（高意識）也不害怕，因為他們知道如何控制平衡、應對路況。恰恰是那些“剛學會但還不熟練”的人（中等意識），既知道騎車的危險，又缺乏應對能力，所以最為恐懼，最想回避。

算法焦慮也是如此。對算法一知半解的人，既隱約感到自己正被“操控”，又不知道如何應對，于是產生了最強烈的抵觸情緒。他們高喊“反算法”，卻往往陷入更深的被動中了，反而把自己的抵觸情緒變成了算法預測下一輪內容的依據。

從“反算法”到“懂算法”：用戶的實踐智慧

武漢大學周茂君和羅丹在2025年的研究中，引入了古希臘哲學概念“米提斯”來理解用戶與算法的互動。米提斯指一種實踐智慧，不是書本上的理論知識，而是在長期實踐中積累的、難以言說的應對能力。

漁夫知道什么時候下網、什么地方魚多，這不是數學公式能概括的，而是長年累月的經驗沉淀。同樣，與算法長期共存的用戶，也會發展出自己的“算法米提斯”，一套讓算法為自己服務的隱性知識。

比如，有些用戶發現，如果想探索新內容，可以主動搜索幾個不熟悉的關鍵詞，算法就會開始試探性地推薦相關領域的內容；如果想“逃離”某一類內容，點擊“不感興趣”是最直接、最有效的方式，這是告訴算法“我不喜歡這個”的最強信號。點擊“不感興趣”就像畫一條清晰的邊界：這邊是我要的，那邊是我不要的，請不要再越界。與其被動地快速劃過，不如主動地點擊“不感興趣”，這既是維護信息邊界的權利，也是訓練算法理解自己的最好方式。

這些操作技巧，不是平臺說明書寫的，而是用戶在日復一日的實踐中摸索出來的。它們證明了一件事：用戶不是算法的被動接受者，而是主動的“馴化者”。

這給了我們啟示，與其把精力耗費在徒勞的“反算法”上，不如轉向“懂算法”，去了解算法的基本邏輯，掌握與算法共處的方法，讓工具服務于人，而非人被工具異化。

算法不是“他者”，而是主動破繭的伙伴

一個常見的誤解是：算法是一面只會“迎合”用戶偏好的鏡子，你越看什么，它就越給你推薦什么，直到把你困在信息繭房里。

真實情況恰恰相反。研究表明，算法推薦的內容多樣性，在某些情況下甚至超過純隨機推薦。問題的關鍵不在于算法是否愿意推薦多樣性，而在于用戶是否愿意接受。互聯網上的內容天然比線下更豐富多元，真正的“同溫層”往往存在于我們的日常社交圈，周圍的朋友、鄰居、同事，他們的觀念和興趣高度相似，才是真正窄化信息視野的來源。 互聯網上的算法反而在不斷嘗試幫助用戶走出這個窄化的信息環境。

在抖音的推薦算法中，工程師們設置了專門的“探索維度”。一方面，對用戶已表現出的興趣，盡可能推薦更多樣的內容，通過多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾興趣等方法控制相似內容出現的頻次；另一方面，算法會主動幫助用戶探索新興趣，采用隨機推薦、基于社交關系拓展興趣、搜索推薦聯動等多種方式，讓用戶的主動行為影響推薦系統，使推薦更加個性化和多樣化。正如抖音算法工程師劉暢所說，推薦算法本質上是一套高效的信息過濾系統，而多目標體系算法能主動打破“信息繭房”，為用戶帶來更豐富多元、實用可靠的推薦結果。

但這引出了一個更深層的問題：算法真的能“懂”我們嗎？答案是：算法能預測你的興趣，但讀不懂你的情緒；能匹配信息，但不能替你做出人生選擇。美國伊利諾伊大學的Christian Ehret在2024年的研究中，提出了一個更具建設性的視角：算法時代的素養，不是人與機器的對立，而是人與機器協同的“感覺-思考”過程。把算法當作導師是危險的，把它當作工具和伙伴則是明智的。

抖音的實踐：透明、可調、可參與

正是在“懂算法”這一理念的推動下，抖音近年來在算法透明化和用戶賦權方面做出了系統性探索。

2025年1月，抖音在行業內首次宣布推出10項措施，建立安全與信任中心，切實推動算法和平臺治理透明化。不到一年時間，網站訪問量已突破200萬次。此后，抖音持續深化這一方向。2026年1月，在“2026安全與信任大會”上再次推出10項新舉措，繼續聚焦算法透明、平臺治理、用戶服務三大方向。2026年3月，抖音進一步推出“算法體驗”交互式小程序，以動畫演示形式公開視頻推薦機制，用戶可沉浸式體驗一條視頻從上傳到推薦的完整鏈路，直觀理解召回、排序、隨機擾動三大核心環節。

在產品功能層面，抖音升級了“使用管理助手”，讓用戶能夠自主調節內容推薦權重，真正參與到算法調優中。用戶打開“使用管理助手”，可以看到以餅狀圖呈現的近七日內容偏好分布，然后在“職場”“科技”“旅行”等分類標簽中，將自己希望加強的內容滑塊拖至“增加”端，將需要弱化的內容拖至“減少”端。這種設計讓算法從“神秘工具”變成了“可被駕馭的助手”。

與此同時，抖音還增加了社交推薦功能，鼓勵用戶為好友推薦該條視頻；“不感興趣”按鈕則賦予用戶清晰的干預權。針對用戶最擔心的“信息繭房”問題，抖音還開發上線了“探索更多”模式，幫助用戶可視化評估自己的信息環境，主動打破單一的信息攝入模式。

這些設計背后是一個核心理念：算法不是“猜你”，而是“懂你”；不是替你選擇，而是幫你更好地選擇。

正如研究所揭示的，提升用戶的“算法意識”是緩解算法焦慮、促進適應行為的關鍵路徑。而抖音通過透明度建設、用戶賦權工具和素養教育，正逐步將這條路徑鋪開。

算法透明化，打開算法的“科技黑盒”，正在成為整個互聯網行業的共識與行動。這不僅是監管的要求，更是企業對用戶的基本尊重。

也許有一天，當我們的孩子長大，“算法”這個詞將不再被特殊討論。就像今天我們不會特意“反電力”或“懂電力”，我們只是自然而然地使用它，知道它點亮了燈，也知道它可能觸電，于是學會了開關，學會了安全距離。

到那時，“懂算法”不再僅僅是一種能力，而成為一種數字時代的生存本能。

參考文獻

[1] 占南, 陳玉孟. (2025). 在共生中抵抗：智能推薦用戶算法焦慮與算法回避的非線性關系研究.圖書情報知識, 42(4), 126-138.

[2] 周茂君, 羅丹. (2025). 算法馴化與用戶抵抗：智能推薦系統中的動態博弈.當代傳播, 2025(4), 18-23.

[3] Ehret, C. (2024). Critical literacies in algorithmic cultures.Literacy.

[4] de Groot, T., de Haan, M., & van Dijken, M. (2023). Learning in and about a filtered universe: young people‘s awareness and control of algorithms in social media.Learning, Media and Technology, 48(4), 701-713.