2011年之后，史鐵生一度“隱身”在了作品里，透過《病隙碎筆》、《我與地壇》、《命若琴弦》等文學作品，一代人試圖去拼湊他的一生。
但在過去一年，史鐵生和他的作品“出圈”，走向了更大范圍的群體。數(shù)據(jù)顯示抖音平臺上，過去一年史鐵生相關(guān)視頻累計達到了18.6萬個，增長192%，視頻總時長增長415%，總分享的次數(shù)增加了51%。
圖源備注：圖片由AI生成，圖片授權(quán)服務商Midjourney
他的個人經(jīng)歷以及筆下那些跨越代際的優(yōu)秀作品，通過短視頻的傳播，被越來越多的人看到、并喜愛上了史鐵生。《2024年抖音讀書生態(tài)數(shù)據(jù)報告》顯示，史鐵生已經(jīng)成為了抖音最受歡迎的作家，其中00后成為最愛看史鐵生的讀者年齡段。
有觀點認為，史鐵生的“出圈”與“翻紅”，離不開推薦算法的作用。促成其“出圈翻紅”的必要條件是，越來越多的人因為推薦算法而“看見”了史鐵生。史鐵生和作品是基礎(chǔ)，算法是推力，而短視頻平臺則是陣地，三者緊密結(jié)合，共同促成了這次“出圈翻紅”。
如今，史鐵生與讀者跨越了物理空間，越來越多的人從其作品中找到了共鳴。而作為信息社會一項劃時代的技術(shù)，算法同樣獲得了正名，在這個信息過載的時代，算法作為一個高效的技術(shù)工具，讓無數(shù)在互聯(lián)網(wǎng)上的用戶和“史鐵生們”實現(xiàn)了廣泛的連接。
走出誤區(qū):個性化推薦≠信息繭房
算法引路，很多年輕人在短視頻平臺認識了史鐵生，通過他們的傳播，史鐵生成為了當代青年的“嘴替”和“人間清醒。
這是算法的正向例子。但似乎在幾年之前，有關(guān)“算法”的另一些聲音，曾被廣泛討論，即:算法導致“信息繭房”，這個當下占據(jù)各主流網(wǎng)絡平臺的技術(shù)，一度飽受質(zhì)疑。
但毫無疑問，這個觀點是錯誤的。事實上，算法的個性化推薦不會造就繭房，反而能破除繭房。
舉個簡單的例子:一份報紙16個版100篇文章，這些文章都是編輯給你選擇的，你所看到的世界，因為編輯的篩選，變得千篇一律，所有的讀者，所看到的世界，也和編輯、和你所看到的一樣。并且，它的范圍永遠超不出這16個版的100篇文章里。
新浪網(wǎng)易等占據(jù)信息主流的門戶時代，道理也是如此，編輯們已經(jīng)讓信息過濾了一遍。你所看到的，原本就是有限的、被挑選和引導的信息。
在微博的早期時代，用戶只能刷到“你所關(guān)注的人”所發(fā)的信息，你的眼界也只能因為自己關(guān)注的人的行業(yè)、類別、多少而有所區(qū)別，無法超越自己所關(guān)注的那些人。
這符合“信息繭房”的定義，這個概念早于算法，2006年就由美國一位學者所提出。其本意正是指的個人的信息需求和信息選擇趨向窄化、封閉化。
但算法出現(xiàn)后，你會發(fā)現(xiàn)，個人的信息需求和信息選擇顯然變得更寬泛、更開放化。算法技術(shù)不僅能幫助用戶在特定領(lǐng)域獲取信息，還能提供更廣泛的參考信息，幫助用戶探索原本不熟悉的領(lǐng)域。
還是舉例說明——可能很少人會想到，考古這門“小眾”學科，竟然通過短視頻和直播的傳播方式變得“平易近人”。
著名考古學家許宏，曾通過抖音持續(xù)分享了自己的考古歷程、科普考古知識，吸引了眾多粉絲。
他們中，除了既往的歷史、考古愛好者外，不乏大量從未接觸過考古的用戶。在許宏的每條短視頻和直播的留言中，都能看到一些有趣的提問。越來越多的網(wǎng)友透過許宏的分享，激發(fā)出對上古中國的興趣。
對比上述例子，“個性化推薦=信息繭房”的說法不攻自破。
所以，回到史鐵生本身，如果沒有算法，史鐵生的美好文字、觸動人心的那一條條熱門話題詞，也只能局限在原本就關(guān)注或熱愛它的網(wǎng)友圈子之內(nèi)，又如何能夠出圈成為現(xiàn)象級文化事件、打動億萬網(wǎng)友?
信息過載時代，為什么更需要算法?
《全國數(shù)據(jù)資源調(diào)查報告》顯示，2023年中國每天產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)量高達900億GB，信息已海量過載。
信息過載社會，過往低效的“人找信息”模式，已經(jīng)不適應人們需求。假設沒有算法，你所看到的世界會是以下的場景:
新聞資訊，來自編輯精心挑選過、符合編輯個人價值傾向與喜好;購物，都是廣告費交得多的店鋪和商品;外賣，難以看到真實的用戶消費與評價;短視頻，始終是千篇一律自己關(guān)注的內(nèi)容……
而另一端，無數(shù)好的文章、個性商品、優(yōu)質(zhì)店鋪、創(chuàng)意短視頻，卻無法被看到、被消費，他們都被淹沒在這900億GB之中。
算法的出現(xiàn)，個性化推薦技術(shù)，改變了這種場景演變——簡單來講，實現(xiàn)了數(shù)字時代從“人找信息”到“信息找人”的進化，有了更高效的人與信息間的鏈接方式。
推薦算法通過對用戶的瀏覽歷史、搜索關(guān)鍵詞、點贊、評論等行為數(shù)據(jù)的分析，能夠精準地了解用戶的興趣偏好和需求，從而為用戶篩選并推薦相關(guān)的內(nèi)容。
通過推薦算法，用戶能夠快速獲取與自己需求相關(guān)的信息，節(jié)省了大量時間和精力。
有一本特別小眾的線裝古籍，北宋建筑大師李誡所著的《營造法式》，內(nèi)容是中國古代建筑、審美、格局、規(guī)制的匯編，此前在庫房中積壓很久少有問津。但抖音讀者創(chuàng)作者@趙健的讀書筆記 在直播間里講述了它的故事后，竟然被賣斷了貨。
這說明，這本書并非沒人喜歡，而是之前沒有讓人知道的路徑。因為算法的高效推薦與分發(fā)，讓喜歡《營造法式》的人看到了@趙健的讀書筆記 直播、了解了這本書，實現(xiàn)了書與讀者之間的有效鏈接。
類似的小眾圖書被賣斷貨的情況，在短視頻平臺上有無數(shù)例子。因為4條推薦視頻，40年前的老書《畫魂》被加印了5次。冷門懸疑推理小說《不可以》原本只是想清掉1000冊庫存，沒想到推薦視頻獲得了110萬多的點贊，最后加印了15萬冊……
不僅是短視頻平臺，當你需要打車時，推薦算法迅速匹配司機;當你尋找酒店時，它能根據(jù)行為推薦你可能喜歡的酒店;當訂外賣時，算法能夠讓配送員和餐品配送實現(xiàn)高效連接;甚至在電商平臺上，它能通過買家喜好推薦，幫助賣家加快銷售。
毫無疑問的是，推薦算法已經(jīng)是在當下海量、碎片、紛雜的信息時代的必然選擇。
算法在萬千場景中“破繭”
依托算法“走紅”，不止史鐵生、不止天水和淄博。
在成都，有個名為“三花”的民間川劇團，原本瀕臨倒閉。創(chuàng)辦劇團的“三姐妹”，藝齡均超過40年，憑著一腔熱情演出，但常年入不敷出。直到去年9月，一條名為“探訪‘三花’劇團開放式化妝間”的短視頻，改變了她們的命運。很多網(wǎng)友被三姐妹對川劇的癡迷和堅守所感動，到現(xiàn)場觀看演出。短短三個月，“三花”川劇團通過網(wǎng)絡平臺賣出2.5萬張票，幾乎是過去兩年多的總和。
作為年輕人感受傳統(tǒng)文化魅力的入口，推薦算法深入到了中華傳統(tǒng)戲曲的場景中，發(fā)現(xiàn)了與現(xiàn)代生活的契合點，讓傳統(tǒng)的戲曲藝術(shù)再次觸達、并找對了新時代的觀眾。
在湖北鶴峰，81歲的退休農(nóng)技員梁振清開設“梁老師說農(nóng)業(yè)”直播間，把自己畢生所學的農(nóng)技知識，通過互聯(lián)網(wǎng)從湖北鶴峰推廣到全國各地。在推薦算法的幫助下，他的直播短視頻能被準確推薦給對三農(nóng)、鄉(xiāng)村、農(nóng)技感興趣的用戶。
在短視頻和直播成為主流內(nèi)容消費趨勢的當下，算法的價值從惠及個人，到如今已經(jīng)深入到了萬千場景之中。
一方面，算法和大眾生活共棲共生，信息獲取的方式發(fā)生了轉(zhuǎn)變，進入了“私人定制”時代，借助推薦算法，信息的傳播效率和精準度大幅提升，每個人都可以擁有專屬的“新聞報刊”。
另一方面，學者尼克·西弗曾提出了 “算法文化”的概念，認為在數(shù)字經(jīng)濟日益發(fā)達的今天，算法已不再僅僅是文化建構(gòu)的一部分，而已然變成了文化實踐本身。在堅守公共價值觀、社會道德之下，推薦算法的確正在為社會的各行各業(yè)帶來新的可能。
一些文旅景區(qū)借力于推薦算法，正在將流量轉(zhuǎn)化為實實在在的效益，吸引著來自全國各地的旅客;一些下沉到鄉(xiāng)村、帶動貧困村脫貧致富的企業(yè)，也在發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)平臺公司的算法優(yōu)勢幫助農(nóng)產(chǎn)品走出農(nóng)村、走向更廣闊的消費市場;一些小眾硬核知識如甲骨文、考古知識、弦理論、星際化學等在推薦算法的助力下，為廣大網(wǎng)友尤其是青少年朋友打開一扇了解科學、探索世界的窗口;甚至還有一些關(guān)乎到家庭幸福和社會安定的公益項目，通過推薦算法，團圓了無數(shù)個曾經(jīng)支離破碎的家庭......
由此可見，當各行各業(yè)善用推薦算法后，算法將不再只是一個追求效率的工具，而是成為了帶領(lǐng)個體、行業(yè)去認知無限世界的“連接者”。
這些正向案例之下，每一個人都能看到，算法已然成為數(shù)字經(jīng)濟時代最主要的生產(chǎn)工具，它推動著社會資源的再分配，讓分散資源實現(xiàn)了整合、傳播，也重構(gòu)了消費的版圖。