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TikTok的算法有四个主要任务：用户使用价值、长期性用户使用价值、创作者价值与平台价值。

这一套总体目标源自公司的一份职工文件，其中直截了当、毫不避讳的内容带来了一些新的关键点，让大家看到了成功视频应用软件是如何做到如此吸引人（有人称其成瘾）的特点。

这一份名叫《TikTok算法101》的文件由该企业在北京的工程项目精英团队编写。企业新闻发言人川普·麦奎德验证了它真实有效，并且表示其目的在于向非专业技术人员表述算法工作原理。这一份文件带来了关于那个 主要的视频应用软件从未有过的新关键点，不仅使人一窥该运用的数学课关键，也有企业对人性洞悉——我们自己的无趣趋向以及对于文化艺术案件线索的敏感度，这有利于解释为什么这个软件令人这般招架不住。除此之外，这一份文件还揭示了该企业与其说 总公司巨量引擎的无缝连接。现阶段，美国 商务部正准备一份有关TikTok是否对美国组成安全隐患报告。

如果你是每月都会使用TikTok的十亿用户之一，那么你一定对这款应用非常了解。它是当今青年文化和网络文化的主要媒介之一，展示着持续的短视频。与那些逐渐被取代的社交应用不同，TikTok更多地用来娱乐和游戏，而不是用来社交。

它在别的短视频应用软件不成功的地区赢得了取得成功，一定程度上是因为其让写作越来越比较简单，给用户给予舞蹈或制做迷因背景音乐，而非逼迫她们填空题。对大多数不写作、只坐山观虎斗的用户而言，该运用十分善于掌握你喜好，并正确引导你进到它诸多主题风格(sides)，不论你是对社会主义社会、Excel表格制作方法或是性感迷人兴趣爱好，还是对于传统政冶或某一知名人士有兴趣。他在揭露人的本性层面，可能比大家自身还需要强大--大家惊讶这一款运用对自己的内心生活中的透视能力犹如X光，在诸多有关文章标题中，有一个叫《TikTok的算法比我更掌握我性向》。

TikTok早已披露了其推荐算法的大致运作方式，表示其考虑因素包括关注、点赞和评论，以及视频信息内容中的外挂字幕、声音和标识等要素。外界分析人士也试图破译其编码。最近有消息指出，TikTok在一定程度上根据你观看每段视频的时长来引导你观看更多符合你喜好的视频，这过程有时也会把年轻观众引向一些不良内容，尤其是那些传播自残或自虐信息的视频。TikTok表示，为防止各种问题，他们一直在努力主动删除违反服务条款的内容。

这份新文件是通过一名被授权阅读但不可分享文章的个人以匿名方式提供给媒体。这个个人对于利用这些新闻可能导致自我伤害的“悲伤”内容感到担忧。

文件中指出，为了实现企业提高每日活跃用户数的“终极目标”，可通过优化用户观看的视频内容流来改善“用户粘性”和“浏览时间”两个指标，以期望用户停留时间越长越好。

有时候这种经历被称为一种瘾症，引发人们对大众文化的反思。1998年，彼得·马梅特描述了"伪艺术"，他认为人们喜欢看暑期电影只是因为这些电影无法令人满足，所以造就了人们重复看的机会。

对于一些觉得算法强烈推荐对 造成威胁的分析人士而言，TikTok的文件验证了他的猜疑。

这类系统软件强调收看时间的重要性，而非人们真正想要的物品。该坐落于法国巴黎的部门研究了YouTube推荐系统软件，对其对人们（尤其是少年儿童）产生的消极影响持怀疑态度。“算法全透明”创办人纪尧姆·查斯洛特针对这一需求检查了一份TikTok 文件。

他说，TikTok算法操控小朋友的日常生活太过分了。每观看一条视频，TikTok都会收集一些信息。短时间内，算法就可获取有关音乐和外观偏好、情绪状态、成瘾风险等隐私信息。这些资料可能被滥用，并用来个性化推送内容，或者让用户更深陷平台中。

这一份文件宣称，收看时间并不是TikTok考虑到的 要素。它提供了一个简单的视频得分公式计算，在这样一个公式计算中，依据机器学习算法与实际用户个人行为得出来的预测分析结论能用三种数据信息归纳：关注点赞、评论和播放视频时间，及其视频被播放印痕：P点赞*V关注点赞 P评价*V评论 E播放视频时间*V播放视频时间 P播放视频*V播放

文件中提到，“推荐算法根据一公式对所有视频进行评分，将分数高的视频推荐给用户。为简便起见，本文使用的计算公式已经做了相对较简单的化简。实际应用中的表达式更为复杂，但其背后的逻辑是相同的。”

这一份文件详细描述了该企业怎样通过调整算法系统软件来识别严厉打击“求赞”具体内容--是指通过确立要求受众群体关注点赞来出轨算法的视频--及其该企业对更为耐人寻味的难题是怎样去思考的。

文件里的另一份图表显示，“原创者转现”是这个企业的目标之一，这说明TikTok可能会在一定程度上钟爱能够赚钱的视频，而不单单是考虑到其趣味性。

美国加州大学圣地亚哥分校电子信息专家教授朱丽安·麦考利在一封电子邮件中提到，他并没有详细描述TikTok是如何做出精确预测，而对其推荐引擎的描写“彻底有效但并不新鲜”。他表示，该企业的优势在于将机器学习算法与“非常大的信息量、相对高的用户参与度以及用户希望将算法推荐内容交易的生活环境紧密结合，而非仅仅依赖让人惊喜的算法。”

科技有限公司常常把推荐算法说得让批评者和监管人根本没办法了解，这类新鲜感在很大程度上被这一份文件消除了，它基本上致力于一些一般用户都能够接受的性能上。比如，从《华尔街日报》对泄漏的Facebook文件报道，能够看见Facebook给评价权重计算的决策是怎样协助分裂性内容传播的。尽管实体模型很有可能非常复杂，但文件中阐述的TikTok强烈推荐算法并不是实质恶邪或匪夷所思。

但是该文件也已经确定，TikTok并没有采取任何举措来断开与 总公司巨量引擎之间的关系。在2020年特朗普当政后期，巨量引擎的使用权时常变成聚焦点，那时候川普尝试强制性将TikTok卖给甲骨文公司--一家和他的政府部门同盟的美国企业。

在这份TikTok文件中，回应提出问题的是一位工程经理，它的领英(LinkedIn)简单自我介绍称他并为TikTok和抖音工作中，第二种是巨量引擎在 经营的、与TikTok相似的应用软件，这让我们得到一瞥日渐分化的科技行业中剩下的全世界原素，即工程项目优秀人才。该文件称，这名工程经理曾就读北大，在美国哥伦比亚大学得到电子信息 研究生学位，2017年添加北京字节跳动以前在Facebook上班了2年。这一份文件英文清楚，但并不是撰写者的汉语，并且文件是以 科技行业的视角描述的。比如，本身没有谈及Facebook和谷歌搜索等美国竞争者，反而是探讨了“假如头条/快手视频/新浪微博已经进行了类似的情况，大家还能否发布和他们同样的思路”。

在美国，两党都关心 的用户技术性。特朗普尝试在2020年8月严禁该应用软件，他公布的行政规章警示，TikTok的“数据采集有可能会使 得到美国人个人或专利”。它也说， 政府部门能够“创建私人信息档案资料用以勒索，然后进行公司情报活动”。该限令法庭上无法取得进展，并且在总统选举后开始被人遗忘。潘基文美国总统上台后撤消了这一行政规章，但是他的政府部门接着公布对TikTok所组成的安全风险展开调查，一位不愿透露姓名的高端政府官员告知新闻记者， “勤奋运用电子信息技术和美国数据信息，增添了让人无法接受的大国安全隐患”。

在一封电子邮件公告中，麦奎德指出，尽管两者的编码有一些关联性，但TikTok和抖音应用程序运作时是绝对分离的，它们有不同的服务器，并且两个应用程序的编码都不包含用户数据。

她还强调，“TikTok从没向 政府部门给予用户数据信息，尽管我们被要求都不会这么做。”

伴随着川普领导下政冶工作压力加重，TikTok请来了很多人脉广泛的美国和欧洲管理层及其安全专家，其CEO住着马来西亚。它表明并没有 网总公司。它试图用将用户数据储存在美国并在新加坡开展备份数据来减轻美国的焦虑。

美国政府部门对安全问题有两种关切。其一，涉及特朗普在行政规章中所提及的问题，即在TikTok所储存的大量信息中，是否存在可能被滥用以满足个人性欲望的风险，尤其是当这些信息涉及美国公务人员时。尽管没有证据表明这种情况曾发生过，并且TikTok不是美国人用于分享日常生活琐事的主要平台。第二种担忧则是TikTok是否会审查政治上敏感的帖子。

根据多伦多市网络安全监管组织 公民试验室今年的一份报告显示，这几种忧虑大多属于隐性忧虑：未发现任何证据表明TikTok正在审查敏感词汇或传送数据。

一些美国分析人士对TikTok表示极强担忧，认为其构成极大威胁；同时也有人认为这种担忧毫无道理，就像即将迈入中年的美国家长在告诫孩子们时警示，如果他们在社交平台上分享生活细节，就会影响未来找工作。许多类似产品，如社交网络和银行信用卡，在搜集用户信息时更加精准。若国外安全机构有意获取这类信息，可能会借助地下信息交易公司来实现。

“害怕被TikTok监控或核查而伤脑，会分散化人们对于更问题的高度关注，各种问题其实比某一公司或者其 使用权更重要的多，” 研究机构新美国(New America)的网络信息安全现行政策研究者罗伯·萨克管说。“即便TikTok是美国人全部，都没有法律法规或政策法规阻拦北京市在开放数据中介市场上选购其数据信息。”

编写本栏目提示我一件事：TikTok对美国国防安全组成危胁好像完全就是假设性的，它依赖于我对美中关系及其技术以及文化艺术未来剖析。但算法理解了让我着迷的东西了——从羽毛球发球方法、土耳其美食视频到我喜欢看的许多具体内容，这一点真的对我画完这篇文章栏目能力形成了显著而现实危胁。