8月20日，中国人民大学新闻学院教授、《国际新闻界》副主编王斌在清华大学新闻与传播学院举办的“算法与新大众文艺论坛”上提出，算法帮助大众深度参与文化生产，让有文化厚度的作品获得更长的生命周期。

清华大学新闻与传播学院与抖音联合推出的《算法推动下新大众文艺发展研究报告》中提到，平台不再只是把既有内容更高效地送到受众面前，而是在创作激励、价值识别、长尾扶持、多元探索和优质内容放大等环节中，持续参与新大众文艺的生产条件重构、评价标准重塑与传播秩序再组织。

新大众文艺如何从“内容流量”走向“文化资产”？王斌指出，算法的每一次校准，都在参与决定哪些内容有机会沉淀为时代记忆。当平台通过多目标推荐、长尾保护和优质内容放大等机制，让有文化厚度的作品获得更长的生命周期，流量便不再是转瞬即逝的数字，而可能转化为可以被反复回访、持续开发的文化资产。

这正是王斌所说的“文化行动者”的实质：平台通过算法在事实上参与着社会可见性的分配和文化再生产。

抖音平台沟通运营经理芦垚在论坛上介绍了算法的具体运作方式：当前的推荐系统已不再依赖传统的标签匹配逻辑，而是建立在机器学习，特别是深度学习技术的基础之上。他说，“核心逻辑是给样本、找规律、做预测——学习过往用户的行为数据，建立用户行为特征与所观看内容特征之间的数学统计关联，进而预测用户对某条内容可能产生点赞、评论、收藏、分享等交互行为的概率。”

王斌认为，这种多目标体系恰恰说明平台的角色——算法的每一次校准，都在改变哪些内容有机会进入公共视野，哪些讲述能够沉淀为时代记忆。

图为中国人民大学新闻学院教授、《国际新闻界》副主编王斌

他表示，这种建构不是单向的。“平台校准算法，每个用户和每个创作者又何尝不是在校准自己的文化生产和内容呈现呢？”当平台以算法参与文化资产的形成，创作者和用户也在反向校准自己的创作与消费。这种双向校准，构成了新大众文艺生态的动态平衡。

王斌强调，平台在新大众文艺中的角色，已不限于内容分发，而是文化资产的共同塑造者。“平台有责任也有能力参与社会文化的建构，而这种参与需要超越流量逻辑，面向更长期的文化价值。”只有当算法从追逐短期流量转向培育长期文化资产，新大众文艺才能从“一时热闹”走向“时代记忆”。

文/北京青年报记者 王浩雄
编辑/张丽
校对/葛冬春