推荐算法在“抖音”APP短视频中的应用，通过精准画像与智能分发实现了高效个性化推荐，但也存在价值缺失与信息茧房问题，需通过优化算法、加强审核及提升用户媒介素养来平衡。 以下是对推荐算法在短视频中的应用分析：一、算法推荐在抖音短视频中的应用机理算法审核机制：抖音平台每天产生大量视频，人工审核效率低下。算法通过预设的人工智能模型，快速识别视频画面和关键词，判断作品是否违规。若疑似违规，算法会拦截并提示人工二次审核。这种人机协同的审核机制，大大节省了人工力量，提高了审核效率。智能分发机制：抖音采用去中心化分发策略，新视频发布时，后台算法会给予一部分初始推荐流量（流量池）。分发以附近和关注为主，结合用户标签和内容标签进行智能分发。算法根据视频的评论、点赞、转发量、完播率、关注数量、过往权重等指标，判断视频是否受欢迎，从而决定是否进行再次推荐。优质视频会进入更高流量池，获得更多曝光。此外，抖音还存在“挖坟”现象，即算法会定期重新挖掘数据库里的“优质老内容”，给予更多曝光。精准推荐机制：算法通过用户的点赞记录、浏览时长等因素，判断用户喜好，将用户分类成不同的标签，进行精准用户画像。然后，算法根据用户画像，对用户进行个性化推荐，将用户感兴趣的内容推送到推荐首页。这种个性化推荐，满足了用户的个人喜好，提高了用户体验。二、算法推荐在应用中的弊端算法把关不够，价值观念缺失：算法的把关标准与传统的价值观念相比存在差距，它主要根据使用场景、用户喜好、内容类型等进行自主审核，难以融入人们的价值观念。由于平台内容依据算法推荐，娱乐性过强，过滤掉了一部分主流价值观的内容。这导致抖音平台上存在大量低俗内容，如一些用户为了赢取高访问量，不惜一切手段制作有失正确价值观的内容。“信息茧房”现象：基于算法的个性化推荐体系，抖音会根据用户的浏览记录、点赞、评论等给用户推荐相似的信息内容。这导致用户看到的都是自己感兴趣的内容，丢失了自己主动搜索信息、筛选信息的机会。用户关注内容同质化严重，获取信息窄化，逐渐与外部世界脱节。长此以往，用户对社会缺乏全面的认识，思想禁锢，形成一种恶性循环。三、应对策略平台提高审核机制：平台可以对内部算法程序进行价值观测试，改善把关标准，加大优质内容的推荐权重，鼓励和扶持优质内容的创建。同时，平台应加大人力力量，提高审核机制，将算法和人工结合起来，做好对优质内容的把关，避免低俗内容的泛滥，进行正确价值观引导。优化算法技术，加大算法宽度：平台在依据算法推荐的同时，应优化技术，加大算法宽度。在算法推荐同类型内容时，参杂一些其他类型内容，扩大用户视野，有效解决用户的信息窄化问题。这要求技术开发人员对抖音中的各种算法技术进行优化，在分析推测用户喜好方面做到更加准确的同时，放大推荐宽度，给用户推荐更加全面的视频内容。用户提升自己的媒介素养：用户应了解算法推荐的基本原理，运用逆向思维去主动训练算法。这要求用户提升自己的媒介素养，将被迫接受信息转为主动搜索信息。一是扩大自己的搜索范围，主动搜索多方面的内容；二是找回对信息的主动选择权，为自己所获取的信息把关；三是扩展自己的兴趣范围，主动进行多元阅读，多去涉猎一些自己兴趣之外的内容。