作者簡(jiǎn)介：胡明鑫，女，博士研究生。

摘? 要：短視頻平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻逐漸成為人們打破算法想象的窗口和學(xué)習(xí)內(nèi)容創(chuàng)作的工具。文章聚焦抖音平臺(tái)上生產(chǎn)并傳播算法知識(shí)的視頻，采用視覺(jué)話語(yǔ)分析和文本分析方法，探究算法知識(shí)生產(chǎn)圖景及其在整個(gè)算法生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中的意義。中國(guó)語(yǔ)境下，官方與非官方賬號(hào)共同構(gòu)成了算法知識(shí)生產(chǎn)者。理解算法、迎合算法以及校正算法共同構(gòu)成算法知識(shí)內(nèi)容，但其同質(zhì)化與內(nèi)卷化問(wèn)題不容忽視。算法知識(shí)的生產(chǎn)帶有表演性質(zhì)。算法知識(shí)視頻具備知識(shí)價(jià)值，在算法科普方面作發(fā)揮了重要作用。但其規(guī)訓(xùn)意義顯著，通過(guò)將平臺(tái)建構(gòu)為流量的絕對(duì)分配者，將平臺(tái)算法定義為去中心化，鼓勵(lì)內(nèi)容創(chuàng)作者進(jìn)行算法迎合性生產(chǎn)。從而將算法的不穩(wěn)定性、內(nèi)容創(chuàng)作的不確定性責(zé)任歸咎于內(nèi)容創(chuàng)作者，維護(hù)了平臺(tái)的家長(zhǎng)主義。

關(guān)鍵詞：算法知識(shí)視頻；短視頻平臺(tái)；知識(shí)生產(chǎn)；社會(huì)表演；平臺(tái)規(guī)訓(xùn)

中圖分類號(hào)：G206.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-8418（2024）01-0040-09

從訂閱時(shí)代到搜索時(shí)代，再到算法時(shí)代，信息傳播方式不斷變化。內(nèi)容生產(chǎn)者為了生存，要不斷學(xué)習(xí)并適應(yīng)信息生產(chǎn)和分發(fā)機(jī)制的變化。算法推薦時(shí)代，信息匹配的規(guī)則更加復(fù)雜，平臺(tái)運(yùn)用算法工具來(lái)分配流量，分配可見性，與內(nèi)容生產(chǎn)者的信息并不對(duì)稱。尤其是抖音等推薦權(quán)重大于關(guān)注權(quán)重的短視頻平臺(tái)，內(nèi)容創(chuàng)作者想要獲得影響力，就必須要理解并迎合算法。算法的黑箱性質(zhì)決定內(nèi)容創(chuàng)作者光有自身對(duì)算法的想象是不夠的，還需要一套專業(yè)的算法知識(shí)與運(yùn)作流程。雖然現(xiàn)有的短視頻產(chǎn)業(yè)中，已經(jīng)出現(xiàn)很成熟的內(nèi)容生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)，創(chuàng)作者可以尋求MCN機(jī)構(gòu)的專業(yè)扶持，但是這些專業(yè)扶持通常進(jìn)入門檻較高。比如，賬號(hào)粉絲要達(dá)到一定量級(jí)且要付出經(jīng)濟(jì)代價(jià)，通常收取創(chuàng)作者收入的百分比或獲得對(duì)內(nèi)容生產(chǎn)的控制權(quán)，一些中部或尾部的內(nèi)容創(chuàng)作者很難獲得這些支持。在這樣的背景下，大量講解短視頻算法以及如何做好短視頻內(nèi)容創(chuàng)作的知識(shí)視頻應(yīng)運(yùn)而生，很大程度上成為中尾部?jī)?nèi)容創(chuàng)作者打破算法想象的窗口以及學(xué)習(xí)內(nèi)容創(chuàng)作的工具，成為短視頻算法行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)中的重要角色。遺憾的是，學(xué)界似乎很少關(guān)注這一類行動(dòng)者，算法知識(shí)視頻的生產(chǎn)與意義尚未被有效洞察。因此，本研究試圖聚焦抖音平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻，研究嘗試回答以下問(wèn)題：誰(shuí)生產(chǎn)了算法知識(shí)？這些算法知識(shí)視頻傳遞什么內(nèi)容？這些內(nèi)容的來(lái)源是什么？算法知識(shí)視頻生產(chǎn)者既是內(nèi)容創(chuàng)作者也是算法知識(shí)生產(chǎn)者，這種雙重身份對(duì)算法知識(shí)生產(chǎn)有無(wú)影響？如有，有何影響？在整個(gè)算法行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)中，算法知識(shí)視頻的意義與作用是什么？

一、文獻(xiàn)綜述

（一）理解算法：揭秘可見性游戲中的算法迷思

一直以來(lái)，算法的制定與更改具有黑箱性質(zhì)。算法網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)行動(dòng)者都試圖用自己的方式去認(rèn)識(shí)它，揭開它的神秘面紗。自然科學(xué)領(lǐng)域研究者從技術(shù)視角來(lái)打開算法黑箱，［1］社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域多根據(jù)算法內(nèi)容來(lái)反向推理算法的運(yùn)行機(jī)制。比如，方師師通過(guò)分析Facebook偏見門事件，剖析平臺(tái)型媒體動(dòng)態(tài)新聞推送的算法機(jī)制，發(fā)現(xiàn)Facebook的動(dòng)態(tài)新聞算法是一種基于用戶社交使用的協(xié)同過(guò)濾機(jī)制。［2］王茜以今日頭條為研究對(duì)象，通過(guò)8000多條新聞推送，揭示出今日頭條算法價(jià)值觀念主要包括四個(gè)要素：場(chǎng)景、內(nèi)容、用戶偏好和平臺(tái)優(yōu)先級(jí)。［3］也有研究突破算法的具體運(yùn)行邏輯，通過(guò)將算法作為社會(huì)支配性力量的宏觀思維來(lái)認(rèn)識(shí)算法。［4］

跳出學(xué)者的學(xué)理性探討，普通用戶在與算法的互動(dòng)實(shí)踐中展開算法想象，形成了很多關(guān)于算法的民間理論。比如，在“算法崩潰”時(shí)分，用戶與算法之間的互動(dòng)邏輯表現(xiàn)為算法人格化、自我歸因和群體想象。這些算法想象強(qiáng)烈影響著用戶的算法使用行為。［5］在日常使用中，用戶通過(guò)將算法推薦結(jié)果與自我情境、興趣及行為進(jìn)行相關(guān)性比較，感知算法存在并“想象”其運(yùn)作規(guī)則。當(dāng)他們?cè)庥鲐?fù)面體驗(yàn)時(shí)，即展開對(duì)算法的抵抗實(shí)踐。［6］

普通用戶與算法的互動(dòng)帶有幾分神秘游戲的色彩，但對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)作者而言，理解算法是獲得可見性在內(nèi)容市場(chǎng)上站穩(wěn)腳跟的根本。商業(yè)化與流量變現(xiàn)的渴望讓短視頻創(chuàng)作者的生產(chǎn)實(shí)踐不再局限于愛好或單純的自我表達(dá)，而是轉(zhuǎn)向遵從平臺(tái)算法邏輯，并根據(jù)自身所理解的算法規(guī)則來(lái)進(jìn)一步調(diào)試內(nèi)容生產(chǎn)，形成一套內(nèi)容生產(chǎn)流程。［7］比如，中尾部創(chuàng)作者通過(guò)發(fā)布內(nèi)容時(shí)使用標(biāo)簽、尋找選題時(shí)聯(lián)系運(yùn)營(yíng)人員、依附頭部創(chuàng)作者獲得導(dǎo)流，分別建立與算法規(guī)則、平臺(tái)制度和創(chuàng)作者同行的聯(lián)盟。［8］不僅如此，他們通過(guò)與粉絲社群的交流分享來(lái)追蹤相關(guān)的算法信息。這些對(duì)話形成了“算法八卦”（algorithmic gossip）的民間知識(shí)，并影響著內(nèi)容創(chuàng)作者的算法認(rèn)知以及內(nèi)容策略。［9］當(dāng)然，隨著短視頻行業(yè)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，很多內(nèi)容創(chuàng)作者獲取平臺(tái)算法知識(shí)的方式從來(lái)自“自我與周圍人的想象”過(guò)渡到了接受公司的專業(yè)培訓(xùn)來(lái)發(fā)展“實(shí)踐性的算法知識(shí)”。［10］縱觀以上理解算法的各種實(shí)踐，對(duì)于算法知識(shí)視頻的考察仍呈現(xiàn)缺席狀態(tài)。

（二）算法游戲：短視頻內(nèi)容創(chuàng)作者對(duì)可見性的爭(zhēng)取

短視頻平臺(tái)與內(nèi)容創(chuàng)作者相互依存，一方面，平臺(tái)的發(fā)展與繁榮高度依賴用戶，尤其是職業(yè)化的內(nèi)容生產(chǎn)者，他們是平臺(tái)獲得流量的源泉。另一方面，作為平臺(tái)經(jīng)濟(jì)循環(huán)體系中的一員，內(nèi)容創(chuàng)作者也高度依賴平臺(tái)，后者為其提供新的職業(yè)，成為重要的變現(xiàn)渠道。［11］但在平臺(tái)經(jīng)濟(jì)模式下，平臺(tái)與內(nèi)容生產(chǎn)者的力量并不對(duì)等，隨著內(nèi)容生產(chǎn)的“算法轉(zhuǎn)向”，平臺(tái)通過(guò)算法訴諸量化評(píng)估和工具理性，對(duì)內(nèi)容生產(chǎn)者形成了一種隱蔽而日常的規(guī)訓(xùn)力量，內(nèi)容生產(chǎn)者和平臺(tái)圍繞算法可見性的爭(zhēng)奪構(gòu)成了“算法游戲”的實(shí)踐。［12］在這場(chǎng)游戲中，以流量為代表的可見性成為平臺(tái)、廣告商、內(nèi)容創(chuàng)作者各方進(jìn)行交換的通用等價(jià)物，是內(nèi)容創(chuàng)作者向平臺(tái)、廣告商證明自身價(jià)值以實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)的重要方式。而算法是可見性的分配工具，是決定內(nèi)容創(chuàng)作者能否博取關(guān)注的“經(jīng)紀(jì)人”和影響信息流通的“把關(guān)者”。［13］相比于訂閱時(shí)代，算法分發(fā)機(jī)制下，內(nèi)容創(chuàng)作者不必再緊緊依賴編輯將他們創(chuàng)作的內(nèi)容推薦至媒體的顯著位置，而是轉(zhuǎn)而擁抱算法，想方設(shè)法獲得算法的抓取與識(shí)別。由于算法的黑箱性質(zhì)，內(nèi)容創(chuàng)作者并沒(méi)有權(quán)利和能力對(duì)此提出質(zhì)疑和挑戰(zhàn)，所以，他們積極地踐行平臺(tái)制定的算法規(guī)則，依靠自我想象或者其他途徑來(lái)反推算法的運(yùn)行邏輯。［14］

內(nèi)容創(chuàng)作者展開了不同策略適應(yīng)或博弈算法，在與算法的交互實(shí)踐過(guò)程中形成了不同的算法立場(chǎng)。例如，持主導(dǎo)立場(chǎng)的內(nèi)容創(chuàng)作者高度遵從算法，根據(jù)算法來(lái)調(diào)節(jié)內(nèi)容生產(chǎn)方式與策略；持協(xié)商立場(chǎng)者在表達(dá)自己意圖和實(shí)現(xiàn)算法意圖之間尋求讓步和妥協(xié)，權(quán)衡自身內(nèi)容與商品的融合程度；對(duì)抗立場(chǎng)者出于利益的訴求，通過(guò)“人工刷量”“視頻加密”等方式來(lái)干擾算法的正常運(yùn)行。［15］在算法生產(chǎn)中，內(nèi)容創(chuàng)作者要想獲取可見性，就要迎合看似客觀和中立的算法規(guī)則，在平臺(tái)內(nèi)部，由內(nèi)容管理者引領(lǐng)的“職責(zé)共識(shí)網(wǎng)絡(luò)”實(shí)現(xiàn)內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)的算法化。在自媒體社群中，由同步創(chuàng)作者引領(lǐng)的“規(guī)律共識(shí)網(wǎng)絡(luò)”對(duì)不同流量水平的創(chuàng)作者及行為方式實(shí)現(xiàn)馴化，最終使內(nèi)容創(chuàng)作者依附于算法主導(dǎo)的價(jià)值體系中。［8］內(nèi)容的貨幣化是短視頻生產(chǎn)的強(qiáng)大內(nèi)生動(dòng)力，內(nèi)容市場(chǎng)實(shí)質(zhì)是注意力和影響力市場(chǎng)。平臺(tái)利用算法指標(biāo)對(duì)內(nèi)容創(chuàng)作者進(jìn)行規(guī)訓(xùn)，內(nèi)容創(chuàng)作者自覺(jué)地并在合理化詮釋的基礎(chǔ)上強(qiáng)化自我規(guī)訓(xùn)，在不斷學(xué)習(xí)、不斷調(diào)教的過(guò)程中來(lái)迎合算法，讓短視頻內(nèi)容創(chuàng)作者更加依賴算法帶來(lái)的螺旋效應(yīng)。［16］

（三）算法知識(shí)視頻：算法可見性游戲中的調(diào)節(jié)者

算法網(wǎng)絡(luò)中的行動(dòng)者們都在以民間或?qū)I(yè)的途徑試圖揭開算法黑箱，獲得算法認(rèn)知。面向這些理解算法的需求，市場(chǎng)也敏銳地嗅覺(jué)到這一機(jī)遇，越來(lái)越多專業(yè)講解算法知識(shí)的視頻開始在平臺(tái)出現(xiàn)。這些視頻多針對(duì)內(nèi)容創(chuàng)作群體，目的是通過(guò)向這一群體輸入平臺(tái)算法的知識(shí)，幫助其獲得流量，最終產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟(jì)效益。這些算法知識(shí)視頻打開了理解算法的又一扇窗口。Bishop關(guān)注那些在YouTube上向內(nèi)容創(chuàng)作者們出售算法可見性理論的“算法專家”。他通過(guò)民族志研究發(fā)現(xiàn)，這些算法知識(shí)表面上是為了揭示隱藏的算法信號(hào)或糾正一些“誤導(dǎo)性”信息，然而最終他們教會(huì)創(chuàng)作者迎合平臺(tái)與YouTube商業(yè)模式“串通一氣”。這些算法專家的建議始終貫穿著精英主義的邏輯，依賴于狹隘的數(shù)據(jù)和拼湊的解決方案，并沒(méi)有承認(rèn)或解決YouTube上的不平等現(xiàn)象。［17］MacDonald在Bishop的基礎(chǔ)上，借鑒經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論視角，將算法知識(shí)視頻看作市場(chǎng)設(shè)備（market devices），認(rèn)為這些視頻通過(guò)教內(nèi)容創(chuàng)作者如何在平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中行動(dòng)，為平臺(tái)“可見性”市場(chǎng)的形成發(fā)揮了重要作用，對(duì)平臺(tái)具有經(jīng)濟(jì)效益。具體表現(xiàn)為四個(gè)方面：（1）使算法客觀性的平臺(tái)敘事合法化；（2）教會(huì)創(chuàng)作者如何計(jì)算內(nèi)容的價(jià)值，并根據(jù)平臺(tái)指標(biāo)來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容；（3）鼓勵(lì)創(chuàng)作者管理受眾；（4）證明繼續(xù)進(jìn)行內(nèi)容生產(chǎn)的合理性，即使它沒(méi)有為創(chuàng)作者帶來(lái)回報(bào)。［18］

算法知識(shí)視頻不僅是揭開算法黑箱的重要窗口，更是內(nèi)容創(chuàng)作者學(xué)習(xí)算法知識(shí)調(diào)試內(nèi)容生產(chǎn)的重要工具。但遺憾的是，目前學(xué)界對(duì)這類算法知識(shí)生產(chǎn)尚未給予更多關(guān)注，基于中國(guó)語(yǔ)境下的相關(guān)研究也寥寥無(wú)幾。因此，本文希冀窺探中國(guó)短視頻平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻到底如何進(jìn)行知識(shí)生產(chǎn)。具體而言，誰(shuí)生產(chǎn)了算法知識(shí)？這些算法知識(shí)視頻傳遞什么內(nèi)容？這些內(nèi)容的來(lái)源是什么？又如何論證知識(shí)的合理性？此外，算法知識(shí)視頻生產(chǎn)者既是內(nèi)容創(chuàng)作者也是算法知識(shí)生產(chǎn)者，這種雙重身份對(duì)算法知識(shí)生產(chǎn)有無(wú)影響？如有，有何影響？深入來(lái)看，在算法生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中，算法知識(shí)視頻的意義與作用是什么？其中存在哪些問(wèn)題？

二、研究方法和設(shè)計(jì)

（一）研究方法

本研究運(yùn)用視覺(jué)話語(yǔ)分析（visual discourse analysis）和文本分析的方法。視覺(jué)話語(yǔ)分析檢查視頻和圖像，以理解嵌入在這些視覺(jué)文本中的信息，以及這些信息如何塑造觀眾和平臺(tái)的解釋。［19］具體來(lái)說(shuō)，視覺(jué)話語(yǔ)分析尤其適用于研究數(shù)字文化中視覺(jué)信息的流通。該方法曾被用來(lái)分析TikTok上的相關(guān)視頻，研究TikTok平臺(tái)上反種族主義、反厭女主義、支持LGBTQIA等邊緣創(chuàng)作者如何利用TikTok的各種媒介和技術(shù)支持來(lái)逃避算法監(jiān)視和壓迫。［20］本研究關(guān)注的算法知識(shí)視頻同樣流通著大量的視覺(jué)信息，通過(guò)觀察分析這些視覺(jué)信息，可以發(fā)現(xiàn)算法知識(shí)生產(chǎn)者們?nèi)绾芜M(jìn)行知識(shí)生產(chǎn)。

（二）數(shù)據(jù)收集

本研究以抖音平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻為研究對(duì)象。利用抖音的搜索功能，筆者于2022年12月10日在抖音搜索框內(nèi)輸入“抖音算法”，搜索類別選擇“視頻”選項(xiàng)，排序依據(jù)選擇“點(diǎn)贊最多”，發(fā)布時(shí)間、視頻時(shí)長(zhǎng)、搜索范圍均不限。最終選取點(diǎn)贊量排名前100名的視頻作為分析材料。筆者逐個(gè)瀏覽100個(gè)視頻并將其進(jìn)行文字轉(zhuǎn)化，生成近三萬(wàn)字的文字材料。最終，視頻材料和文本材料共同構(gòu)成了本文的研究材料。對(duì)于研究資料的獲取，有必要交代以下問(wèn)題：

為什么選擇抖音平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻作為研究對(duì)象？

主要理由如下：（1）抖音目前是國(guó)內(nèi)最大的短視頻平臺(tái)。截至2022年11月，抖音用戶數(shù)量在8.42億左右，日活用戶數(shù)超過(guò)7億。眾多中尾部的內(nèi)容創(chuàng)作者棲居平臺(tái)，創(chuàng)作內(nèi)容爭(zhēng)取平臺(tái)的曝光可見。［21］（2）抖音作為推薦權(quán)重大于關(guān)注權(quán)重的短視頻平臺(tái)，其算法更具代表性。（3）抖音平臺(tái)上的內(nèi)容創(chuàng)作者有學(xué)習(xí)理解抖音算法知識(shí)的需求，而這類知識(shí)視頻更多在抖音平臺(tái)生產(chǎn)。

為什么會(huì)選取點(diǎn)贊量排名前100名的視頻作為研究材料？

理由主要有以下兩點(diǎn)：（1）抖音搜索結(jié)果篩選的排序依據(jù)分別為“點(diǎn)贊最多”“綜合排序”“最新發(fā)布”三種選項(xiàng)。其中，“點(diǎn)贊最多”代表作品的曝光度和影響力，點(diǎn)贊量越高說(shuō)明該知識(shí)視頻具有更高的曝光度和更大的影響力，趨向于更高的認(rèn)可度。因此，也更具備觀察分析的價(jià)值。（2）筆者在逐條瀏覽相關(guān)的算法知識(shí)視頻時(shí)，發(fā)現(xiàn)排名第100的視頻點(diǎn)贊量為1056，評(píng)論數(shù)為76。無(wú)論是從點(diǎn)贊數(shù)還是評(píng)論數(shù)來(lái)看，均已較為有限。當(dāng)然，也不得不考慮研究精力的有限性，故選擇100個(gè)算法知識(shí)視頻作為研究樣本。

（三）編碼分析

本文通過(guò)開放式編碼、關(guān)聯(lián)式編碼和選擇式編碼三級(jí)編碼程序，對(duì)算法知識(shí)視頻轉(zhuǎn)化而來(lái)的文本材料進(jìn)行文本分析。這一階段不僅著眼于考察算法知識(shí)具體的文本特征，意在發(fā)現(xiàn)算法知識(shí)視頻的知識(shí)生產(chǎn)圖景，還通過(guò)對(duì)文本的細(xì)致分析來(lái)發(fā)現(xiàn)算法知識(shí)背后所隱藏的權(quán)力結(jié)構(gòu)，意在從整個(gè)算法生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)來(lái)看算法知識(shí)視頻的作用。

三、知識(shí)的生產(chǎn)：算法知識(shí)生產(chǎn)圖景

算法知識(shí)視頻意在向內(nèi)容生產(chǎn)者出售算法知識(shí)，其整體邏輯是了解短視頻算法后進(jìn)一步迎合算法，根據(jù)算法邏輯調(diào)試內(nèi)容生產(chǎn)來(lái)獲得內(nèi)容曝光，最終在可見性基礎(chǔ)上獲得經(jīng)濟(jì)效益。這些講解短視頻算法的視頻生產(chǎn)并輸送算法知識(shí)，這些算法知識(shí)視頻的生產(chǎn)者是誰(shuí)？他們生產(chǎn)了哪些算法知識(shí)？又是如何輸送這些算法知識(shí)？

（一）算法知識(shí)生產(chǎn)者：官方與非官方的共同行動(dòng)

當(dāng)前算法知識(shí)視頻的生產(chǎn)者包括兩類：一類是官方賬號(hào)；另一類是非官方賬號(hào)。官方賬號(hào)以抖音號(hào)“抖音創(chuàng)作者中心”“巨量算數(shù)”等為代表。它們擁有大量的粉絲基礎(chǔ)，通過(guò)提供授權(quán)管理、內(nèi)容管理、互動(dòng)管理及數(shù)據(jù)管理等服務(wù)助力抖音用戶高效運(yùn)營(yíng)。［22］非官方賬號(hào)主要指?jìng)€(gè)人賬號(hào)，這些賬號(hào)創(chuàng)作的內(nèi)容多與短視頻運(yùn)營(yíng)、短視頻算法相關(guān)，粉絲基礎(chǔ)量遠(yuǎn)低于官方賬號(hào)，但其數(shù)量分布之多，在平臺(tái)產(chǎn)生了強(qiáng)大的影響力。在算法知識(shí)內(nèi)容生產(chǎn)上，官方賬號(hào)更注重講述算法推薦的工作原理、介紹平臺(tái)的功能以及創(chuàng)作者如何使用官方提供的平臺(tái)資源來(lái)進(jìn)行創(chuàng)作，根據(jù)平臺(tái)的要求來(lái)規(guī)訓(xùn)內(nèi)容創(chuàng)作者。非官方賬號(hào)的算法知識(shí)則更加多元，他們講解抖音的算法機(jī)制到底是什么？如何提升賬號(hào)的影響力？如何打造人設(shè)？如何通過(guò)一系列的操作來(lái)獲取流量？總之，他們更偏向在理解算法的前提下來(lái)迎合算法，甚至矯正算法，更偏向提供操作層面的技巧。

（二）生產(chǎn)算法知識(shí)：理解算法—迎合算法—校正算法

由于算法的專業(yè)性以及短視頻平臺(tái)的商業(yè)秘密性，算法對(duì)于外界一直處于黑箱的性質(zhì)。短視頻平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻為內(nèi)容創(chuàng)作者特別是中底層的創(chuàng)作者們提供了學(xué)習(xí)渠道，輸送了算法知識(shí)。筆者分析發(fā)現(xiàn)，這些算法知識(shí)可分為理解算法、迎合算法以及校正算法三個(gè)層面。

在理解算法層面，算法知識(shí)視頻基本從算法本質(zhì)、算法類型、算法機(jī)制以及算法調(diào)整變化四個(gè)方面來(lái)生產(chǎn)算法知識(shí)。在這些視頻中，抖音的本質(zhì)被構(gòu)建成算法平臺(tái)，而算法的本質(zhì)被構(gòu)建為“匹配+推薦”的結(jié)合，抖音算法的核心是基于用戶行為的內(nèi)容推薦。在這些算法知識(shí)語(yǔ)境下，基于“匹配+推薦”的算法種類多樣，整體歸結(jié)為去中心化、中心化和抖加付費(fèi)算法三類，包括流量池算法、標(biāo)簽算法、環(huán)境算法、熱門算法、協(xié)同算法、戰(zhàn)略算法、抖加算法等7種。不同的算法具有不同的運(yùn)算邏輯，比如流量池算法是在初始流量的基礎(chǔ)上不斷獲得推薦流量，能否獲得推薦流量的標(biāo)準(zhǔn)是用戶數(shù)據(jù)。環(huán)境算法是根據(jù)特殊時(shí)間和空間的場(chǎng)景進(jìn)行推送，協(xié)同算法是根據(jù)與目標(biāo)用戶興趣相似的用戶特征進(jìn)行推薦。但平臺(tái)的算法并不是一成不變的，而是根據(jù)短視頻生產(chǎn)現(xiàn)狀、平臺(tái)的戰(zhàn)略規(guī)劃而不斷調(diào)整。

在迎合算法和校正算法層面，算法知識(shí)視頻偏向操作層面的具體行動(dòng)，如何在了解算法的基礎(chǔ)上去迎合算法？如何去校正甚至是干擾算法來(lái)獲得用戶的注意力以及平臺(tái)的流量?jī)A斜？這類算法知識(shí)視頻通常將算法推薦和短視頻創(chuàng)作建構(gòu)為一種標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)生產(chǎn)，在這個(gè)生產(chǎn)體系中，算法知識(shí)生產(chǎn)者主要圍繞兩方面生產(chǎn)知識(shí)：第一，如何知道算法偏好什么？第二，如何制作符合算法偏好的視頻？?jī)?nèi)容創(chuàng)作者要想辦法讓算法捕捉到自己的賬號(hào)以及作品的特征，以便讓算法清楚其內(nèi)容定位。運(yùn)用官方提供的創(chuàng)作者中心或同賽道同類別賬號(hào)獲取關(guān)鍵詞標(biāo)簽是常被付諸的手段。此外，持續(xù)更新作品，通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間不斷與平臺(tái)算法互動(dòng)來(lái)校正算法的認(rèn)知也是常提到的方法。這些視頻還強(qiáng)調(diào)，算法在識(shí)別內(nèi)容創(chuàng)作者特征的過(guò)程中并非完全智能，有時(shí)也需要內(nèi)容創(chuàng)作者的助力，可付費(fèi)運(yùn)用抖加來(lái)校正算法，幫助平臺(tái)更快速的建立賬號(hào)的數(shù)據(jù)模型。

（三）算法知識(shí)傳播：多元形式提升算法的可解釋性

揭示算法黑箱，提升算法透明度一直是算法網(wǎng)絡(luò)行動(dòng)者所努力的目標(biāo)。盡管算法平臺(tái)也曾對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行公開，但由于專業(yè)知識(shí)的理解障礙，算法透明對(duì)于外界一直存在可解釋性障礙。因此，學(xué)界一直呼吁一種算法可解釋的透明性。［23］由于短視頻內(nèi)容創(chuàng)作者的非專業(yè)性，算法知識(shí)生產(chǎn)者在傳授算法知識(shí)時(shí)采用多元的形式方法增加算法的可理解性。這主要體現(xiàn)在算法知識(shí)視頻講解的語(yǔ)言和形式方面。首先，在語(yǔ)言方面，這些算法知識(shí)視頻的語(yǔ)言大多通俗易懂，善用舉例和比喻的方法來(lái)增加易懂性。比如，在介紹算法本質(zhì)時(shí)，將算法比喻成紅娘，男女雙方分別是優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者創(chuàng)作的內(nèi)容和渴望優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的用戶，而算法通過(guò)標(biāo)簽識(shí)別雙方的特征并進(jìn)行匹配。其次，在形式方面，算法知識(shí)呈現(xiàn)形式多元，包括文字、動(dòng)畫、流程圖、視頻講解等。比如，用流程圖來(lái)呈現(xiàn)抖音算法推薦的過(guò)程機(jī)制，多種形式融合增強(qiáng)算法知識(shí)的可理解性，提升短視頻算法可解釋的透明性。

（四）算法知識(shí)生產(chǎn)中的同質(zhì)化與內(nèi)卷化問(wèn)題

雖然短視頻平臺(tái)上算法知識(shí)視頻采用多元形式生產(chǎn)了大量的算法知識(shí)，形成了一個(gè)算法知識(shí)話語(yǔ)爭(zhēng)奪場(chǎng)，但縱觀算法知識(shí)生產(chǎn)，其中不乏存在一些問(wèn)題。首先，知識(shí)的可信度存疑。雖然部分知識(shí)生產(chǎn)者通過(guò)一些方式來(lái)增加其內(nèi)容可信度，包括訴諸身份認(rèn)證或者經(jīng)驗(yàn)認(rèn)證，一些知識(shí)生產(chǎn)者通過(guò)交代自己的身份來(lái)說(shuō)明知識(shí)的可信度。比如，交代講解人身份是算法工程師、知識(shí)博主、相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人等。一些視頻采用訴諸親身?yè)碛卸桃曨l運(yùn)營(yíng)或與算法互動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)來(lái)證明知識(shí)的合理性。但從知識(shí)來(lái)源而言，大多數(shù)算法知識(shí)視頻尤其是非官方算法知識(shí)生產(chǎn)者并沒(méi)有交代算法的知識(shí)來(lái)源，算法知識(shí)的有效性和可靠性有待驗(yàn)證。其次，分析發(fā)現(xiàn)，算法知識(shí)視頻內(nèi)容內(nèi)卷甚至矛盾，賬號(hào)不同但內(nèi)容高度雷同，相關(guān)內(nèi)容照抄照搬。不僅如此，一些算法知識(shí)還自相矛盾。筆者經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，一些算法知識(shí)視頻講述算法粉絲權(quán)重占比高，另一些算法知識(shí)則認(rèn)為粉絲權(quán)重大大降低。因此，這也一定程度上反應(yīng)出算法知識(shí)的可靠性存疑。

四、 表演的性質(zhì)：雙重身份下的表演策略

短視頻算法知識(shí)視頻生產(chǎn)者既是內(nèi)容創(chuàng)作者，也是知識(shí)生產(chǎn)者。本質(zhì)而言，這些知識(shí)的生產(chǎn)是要遵循短視頻創(chuàng)作的生存法則，要在漲粉和變現(xiàn)的軌道上行駛。這些視頻表面是教創(chuàng)作者如何理解并在算法經(jīng)濟(jì)中行動(dòng)，為平臺(tái)可見性市場(chǎng)的形成做了重要工作，實(shí)則這些算法知識(shí)視頻也帶有表演性質(zhì)，這種呈現(xiàn)和表演具有預(yù)定行動(dòng)模式，即“表演框架”（performance framework）［24］。算法知識(shí)視頻創(chuàng)作者為了能夠在舞臺(tái)上達(dá)到理想的自我呈現(xiàn)效果，在表演期間運(yùn)用多種表演策略來(lái)與用戶形成良性的社會(huì)互動(dòng)，吸引他們駐足觀看。經(jīng)過(guò)對(duì)抖音平臺(tái)上算法知識(shí)視頻分析，以下幾種表演策略常被運(yùn)用。

（一）運(yùn)用文案話術(shù)增強(qiáng)吸引力

在短視頻平臺(tái)，內(nèi)容創(chuàng)作者和觀眾的交流幾乎趨向于通過(guò)語(yǔ)言來(lái)完成。一方面，內(nèi)容創(chuàng)作者通過(guò)語(yǔ)言來(lái)傳遞內(nèi)容信息，另一方面，語(yǔ)言是線上勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)情感維系的有力工具，語(yǔ)言借助科技和傳播的力量融入到數(shù)字勞動(dòng)之中，維系著內(nèi)容創(chuàng)作者和粉絲觀眾的關(guān)系，使其成為穩(wěn)定的共同體。［25］短視頻生產(chǎn)制作中，語(yǔ)言的策略更多表現(xiàn)在各種文案和話術(shù)的運(yùn)用上，通過(guò)話術(shù)，吸引、穩(wěn)固并操控粉絲，幫助用戶建立期待。具體而言，算法知識(shí)視頻生產(chǎn)中，主要運(yùn)用到以下幾種話術(shù)文案方式：一是引起好奇型的文案話術(shù)。這種文案話術(shù)通過(guò)引起觀眾的好奇心來(lái)吸引他們點(diǎn)擊觀看視頻，在文案中給出有趣、令人驚訝或者具有懸念的暗示，激發(fā)觀眾的興趣。二是精華凝練型文案話術(shù)。這一類視頻往往簡(jiǎn)潔精練，開門見山介紹視頻的主題，用知識(shí)“干貨”來(lái)吸引觀眾。三是訴諸恐懼的話術(shù)策略。這類算法知識(shí)視頻抓住內(nèi)容創(chuàng)作者算法知識(shí)欠缺與流量迫切需求的矛盾現(xiàn)狀，以此突出這些算法知識(shí)視頻的價(jià)值。四是構(gòu)建親密關(guān)系話術(shù)策略。這類算法知識(shí)視頻在講解算法知識(shí)的過(guò)程中訴諸情感，來(lái)表示算法知識(shí)生產(chǎn)者的“真誠(chéng)”。

（二）打造專業(yè)人設(shè)提升信服度

不同于戈夫曼強(qiáng)調(diào)的面對(duì)面的人際交往場(chǎng)景，以屏幕為中介的社會(huì)交往一大特點(diǎn)是基于人設(shè)的表演，表演和人設(shè)互相服務(wù)，表演的集成逐漸形成人設(shè)，而人設(shè)反之又可能框定表演。［25］轉(zhuǎn)向抖音平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻，其內(nèi)容創(chuàng)作者通過(guò)將自己打造成精通算法機(jī)制的專業(yè)人設(shè)，通過(guò)一系列的表演策略突出人物魅力，提升內(nèi)容的吸引力和信服度，常見的策略包括訴諸人物專業(yè)身份和展示短視頻相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

訴諸人物專業(yè)身份指通過(guò)交代講解者的專業(yè)身份增加算法知識(shí)的信度。在算法知識(shí)視頻中，有很多真人出鏡具有現(xiàn)場(chǎng)感的視頻，視頻中的人物魅力成為吸引用戶的重要砝碼。這些視頻通過(guò)交代講解人身份是算法工程師、短視頻運(yùn)營(yíng)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的負(fù)責(zé)人來(lái)吸引觀看。除了訴諸人物身份，展示短視頻運(yùn)營(yíng)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)也是另一種常見的人設(shè)打造方式。這一類視頻在講解算法時(shí)現(xiàn)身說(shuō)法，通過(guò)講述自己的“高光”時(shí)刻，吸引粉絲。比如，抖音號(hào)“蟹老板”講解起號(hào)的算法機(jī)制和規(guī)則時(shí)，視頻開始最先交代“我2021年幫學(xué)而思做了3000萬(wàn)的粉絲，超過(guò)200億的流量”，通過(guò)現(xiàn)身說(shuō)法來(lái)提升算法知識(shí)的可信度。

（三）模仿熱門視頻追求曝光度

由于短視頻平臺(tái)內(nèi)容版權(quán)含混和整個(gè)行業(yè)對(duì)流量的狂熱追逐，模仿復(fù)制已經(jīng)成為短視頻內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域默認(rèn)的生存法則。當(dāng)一些短視頻成為廣受歡迎的熱門作品時(shí)，一些內(nèi)容創(chuàng)作者會(huì)借鑒模仿甚至是照抄搬運(yùn)，這種模因的傳播成為內(nèi)容創(chuàng)作者追求流量的常用表演策略。在抖音平臺(tái)的算法知識(shí)視頻中，這種模仿策略也常被使用。在對(duì)算法知識(shí)視頻進(jìn)行分析時(shí)，筆者發(fā)現(xiàn)不同賬號(hào)發(fā)布的內(nèi)容幾乎一模一樣，包括形式、內(nèi)容和文案。從這一點(diǎn)來(lái)看，算法知識(shí)視頻并非是算法知識(shí)的生產(chǎn)者而是搬運(yùn)工。究其根本，這種具有強(qiáng)烈的復(fù)制性和模仿性的表演策略滋生于短視頻的版權(quán)難題和“唯流量論英雄”的游戲規(guī)則。

五、規(guī)訓(xùn)的本質(zhì)：維護(hù)平臺(tái)控制的權(quán)力

平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的崛起催生了新的生產(chǎn)和消費(fèi)模式，將更多的勞動(dòng)實(shí)踐納入到數(shù)字化監(jiān)控之中，塑造了一種更大范圍的“控制社會(huì)”。在短視頻平臺(tái)生產(chǎn)和消費(fèi)邏輯中，平臺(tái)作為“大家長(zhǎng)”控制著流量命脈，通過(guò)流量池的管理模式對(duì)內(nèi)容生產(chǎn)者形成規(guī)制。然而，短視頻平臺(tái)的控制權(quán)力并非是與生俱來(lái)的，它的形成是整個(gè)平臺(tái)關(guān)聯(lián)的行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)發(fā)展的結(jié)果。一方面，平臺(tái)通過(guò)勸服、合作、規(guī)制等措施連接各種社會(huì)資源、組織和參與者，最終形成“守門人”的市場(chǎng)壟斷地位。［26］另一方面，平臺(tái)所關(guān)聯(lián)的行動(dòng)者也進(jìn)一步加劇穩(wěn)固了平臺(tái)的控制地位。比如，專業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)者為平臺(tái)提供內(nèi)容補(bǔ)給，是平臺(tái)得以運(yùn)轉(zhuǎn)的根本。普通用戶為平臺(tái)提供社會(huì)行為數(shù)據(jù)，為監(jiān)視資本主義提供原料。筆者認(rèn)為，在眾多塑造平臺(tái)控制地位的關(guān)聯(lián)行動(dòng)者中，算法知識(shí)生產(chǎn)者是其中重要一員，算法知識(shí)生產(chǎn)最終的本質(zhì)是規(guī)訓(xùn)內(nèi)容生產(chǎn)者，維護(hù)平臺(tái)控制的權(quán)力。具體而言，這種規(guī)訓(xùn)主要體現(xiàn)在以下方面。

第一， 平臺(tái)被建構(gòu)為流量的絕對(duì)分配者。在算法知識(shí)視頻視域下，平臺(tái)決定著信息的篩選標(biāo)準(zhǔn)，是決定內(nèi)容能否曝光及曝光程度的裁判，這些算法知識(shí)告誡內(nèi)容創(chuàng)作者要密切關(guān)注并迎合平臺(tái)的生產(chǎn)導(dǎo)向。此外，這些算法知識(shí)構(gòu)建的算法邏輯中，迎合受眾是迎合平臺(tái)的重要前提之一，平臺(tái)會(huì)根據(jù)受眾對(duì)內(nèi)容的互動(dòng)數(shù)據(jù)的好壞來(lái)決定是否進(jìn)一步給內(nèi)容分配流量及分配多少流量。但值得注意的是，算法知識(shí)視頻雖然鼓勵(lì)并教導(dǎo)內(nèi)容創(chuàng)作者生產(chǎn)符合受眾品位的作品，但迎合受眾并沒(méi)有削減平臺(tái)的絕對(duì)權(quán)威，而是為平臺(tái)建立和管理受眾方面發(fā)揮積極作用，最終維護(hù)的還是平臺(tái)的控制權(quán)。算法知識(shí)視頻教會(huì)創(chuàng)作者量化受眾，受眾本質(zhì)上是創(chuàng)作者取悅平臺(tái)的資源，是贏得平臺(tái)可見性的籌碼。而這一過(guò)程中，創(chuàng)作者也幫助平臺(tái)留住并管理受眾，吸引其在平臺(tái)上消費(fèi)更多內(nèi)容，進(jìn)一步鞏固平臺(tái)的絕對(duì)地位。

第二， 算法知識(shí)視頻將平臺(tái)算法定義為去中心化的、客觀的、透明的。算法知識(shí)視頻認(rèn)為短視頻算法是有跡可循的，其邏輯是可以通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和不斷實(shí)踐來(lái)掌握的。平臺(tái)算法對(duì)每一個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作者都是公平的，算法根據(jù)作品內(nèi)容數(shù)據(jù)如瀏覽量、點(diǎn)贊量和轉(zhuǎn)發(fā)量等來(lái)分配流量。在算法知識(shí)視頻中，內(nèi)容創(chuàng)作者們只要理解并遵循這些算法邏輯，按照這些邏輯去創(chuàng)作內(nèi)容，其作品就能在平臺(tái)獲得持續(xù)可見性，最終獲得經(jīng)濟(jì)上的成功。在這樣的邏輯下，平臺(tái)算法完全是客觀理性的，內(nèi)容創(chuàng)作者的功敗垂成完全取決于自身創(chuàng)作的內(nèi)容是否滿足算法推送的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)作者而言：如果你沒(méi)有流量，那就只能怪自己，而不是平臺(tái)，算法的不穩(wěn)定性、內(nèi)容創(chuàng)作的不確定性的責(zé)任全部歸咎于內(nèi)容創(chuàng)作者。

第三，算法知識(shí)視頻鼓勵(lì)內(nèi)容創(chuàng)作者放下風(fēng)骨，擁抱算法，迎合平臺(tái)。在眾多的算法知識(shí)視頻中，算法知識(shí)生產(chǎn)者教育內(nèi)容創(chuàng)作者在具體操作層面該如何去擁抱算法，迎合平臺(tái)，如何讓平臺(tái)算法發(fā)現(xiàn)自己創(chuàng)作的內(nèi)容，并愿意為之分配流量。這些方法在算法知識(shí)視頻中有非常詳細(xì)的操作，比如如何通過(guò)打標(biāo)簽來(lái)讓算法識(shí)別內(nèi)容？如何通過(guò)對(duì)標(biāo)熱門賬號(hào)來(lái)生產(chǎn)潛在的熱門內(nèi)容？如何通過(guò)維護(hù)粉絲來(lái)迎合算法？如何判斷平臺(tái)在一段時(shí)間內(nèi)的內(nèi)容喜好？如何應(yīng)對(duì)算法推薦權(quán)重變化？通過(guò)算法知識(shí)視頻，創(chuàng)作者被教導(dǎo)跟隨平臺(tái)算法導(dǎo)向來(lái)生產(chǎn)內(nèi)容并不斷進(jìn)行自我糾正，爭(zhēng)取得到平臺(tái)算法的青睞，對(duì)內(nèi)容創(chuàng)作者而言是一種規(guī)訓(xùn)，實(shí)質(zhì)是在確保并維護(hù)平臺(tái)的話語(yǔ)地位。

六、結(jié)論與討論

抖音平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻承擔(dān)了知識(shí)生產(chǎn)的功能。但值得注意的是，雖然算法知識(shí)視頻生產(chǎn)了大量的算法知識(shí)，但這些知識(shí)的合法性在這些視頻中并未完全交代，其可信度和有效性有待驗(yàn)證。這些知識(shí)視頻內(nèi)容的同質(zhì)化、內(nèi)卷化問(wèn)題也不容忽視。短視頻算法知識(shí)視頻生產(chǎn)者既是內(nèi)容創(chuàng)作者，也是算法知識(shí)生產(chǎn)者。這種雙重身份也必然決定這些算法知識(shí)的生產(chǎn)帶有表演的性質(zhì)，在算法知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程中運(yùn)用多種表演策略幫助受眾建立期待。如果從整個(gè)算法行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)看，這些算法知識(shí)也是對(duì)內(nèi)容創(chuàng)作者的一種規(guī)訓(xùn)，最終有利于維護(hù)平臺(tái)的家長(zhǎng)主義。它們將平臺(tái)建構(gòu)為整個(gè)算法網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)威，是流量的絕對(duì)分配者。平臺(tái)算法被定義為去中心化的、客觀的、透明的，是可以通過(guò)學(xué)習(xí)和實(shí)踐來(lái)掌握的，這些算法知識(shí)視頻鼓勵(lì)倡導(dǎo)內(nèi)容創(chuàng)作者應(yīng)該放下風(fēng)骨、擁抱算法、迎合平臺(tái)，按照平臺(tái)算法標(biāo)準(zhǔn)不斷去進(jìn)行算法迎合性生產(chǎn)，從而將算法的不穩(wěn)定性、內(nèi)容創(chuàng)作成功與否的不確定性責(zé)任全部歸咎于內(nèi)容創(chuàng)作者，而平臺(tái)在整個(gè)過(guò)程中是絕對(duì)理性的裁判。

本研究關(guān)注短視頻平臺(tái)上活躍的算法知識(shí)視頻，描繪了這些算法知識(shí)視頻的整體畫像以及它作為打開算法想象的窗口在整個(gè)算法行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)中的意義與作用。但這些算法知識(shí)視頻的效果如何還有待進(jìn)一步研究，今后的研究可以通過(guò)檢驗(yàn)受眾的反饋，如算法知識(shí)視頻中的評(píng)論，來(lái)了解這些算法知識(shí)視頻在多大程度上影響了內(nèi)容創(chuàng)作者的實(shí)踐。此外，不僅是短視頻平臺(tái)上的算法知識(shí)視頻，在整個(gè)算法生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中也存在很多為平臺(tái)算法生態(tài)提供算法知識(shí)生產(chǎn)的中間人。他們可能是中介機(jī)構(gòu)、領(lǐng)域?qū)＜一蚴菗碛胸S富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)作達(dá)人等，這些群體對(duì)于揭開算法迷思、塑造算法生產(chǎn)發(fā)揮重要作用，未來(lái)的研究可以聚焦其中某一類群體。

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［責(zé)任編輯：高辛凡］