近日，抖音在其“安全与信任中心开放日”活动中，向公众深入揭秘了其内容推荐算法的核心逻辑及严格的审核流程。这一举措旨在增强用户对平台运作机制的理解，提升透明度。
抖音采用了一系列先进的算法技术，包括协同过滤、双塔召回和Wide&Deep模型，这些技术基于用户的浏览历史和偏好，为用户推送个性化的内容。然而，这种精准推送机制也可能导致用户陷入“信息茧房”效应，即用户接收到的信息类型逐渐趋同，限制了视野的拓宽。
抖音还采取了一系列措施，让用户能够主动参与推荐内容的多样性和个性化调整。这包括随机推荐机制、基于社交关系的兴趣拓展、搜索推荐结合以及“不感兴趣”反馈机制等。这些措施使用户能够根据自己的喜好和需求，主动调整推荐内容，避免陷入信息闭塞的困境。
尽管抖音在算法优化方面做出了诸多努力，但平台仍面临传播违法不良信息的风险。由于算法本身无法理解内容的真实含义，因此必须依赖于完善的内容监管体系来确保信息的合法性和健康性。抖音生态运营经理陈丹丹详细介绍了其内容监管流程，该流程结合了人工干预与机器学习技术，涵盖了异常检测、标准设定、自动识别、人工评估以及风险应对等多个环节。
在内容监管方面，抖音采取了一套严格而高效的机制。一旦有创作者上传内容，首先由机器进行初步筛选，高风险内容会被立即拦截。对于可能存在风险但尚未被确认的内容，则交由人工进行细致审核。低风险内容则开始获得流量并进入下一个阶段。如果视频被举报、评论区出现争议或流量异常增加，都会触发进一步的人工加机器复查机制。在任何环节中发现违规内容，都会立即停止其推荐和分发，以确保平台的健康运营。
