“新大众文艺要有回响，就像我们在剧场当中一样，听到了回音，这个回音的持续时间和持续热度，往往才是文化发展中很重要的社会效应。”8月20日，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，清华大学新闻与传播学院院长、教授周庆安用“回响”形容算法与新大众文艺应当形成的关系。

算法向善激活全民创造力：从“低粉爆款”看结构性变化

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，新大众文艺的繁荣是全民创造力与算法向善协同演化的结果，算法向善正从价值主张转化为工程机制。周庆安认为，算法为新大众文艺的“新”提供了技术底座，没有算法的推荐，草根创作者很难有机会进入公众视野。

报告披露了一组关键数据：抖音平台日活跃用户超过6亿，粉丝不足1万的素人创作者已贡献数量可观的播放量破百万作品，“低粉爆款”从偶然事件变为常态结构；平台帮助超过5万位音乐人完成粉丝1万突破，1.9万首歌曲实现热度跃迁。周庆安评价，这正是算法向善激活全民创造力的直接印证。报告也将这一现象归因于冷启动算法的结构性设计：每条新发布的内容都会获得初始小范围曝光机会，系统根据第一轮测试中的完播率、点赞率和评论率逐轮扩大推送，打破了“先有粉丝才有流量”的马太效应。

“算法以真实用户反馈而非身份背书作为分发依据，使普通人的表达能否被看见，脱离了社会既有印象的约束，转而由大众的真实偏好来决定。”周庆安表示，报告进一步显示，新大众文艺的海量优质内容又为算法提供了真实的正向训练信号，素人创作者持续输出真诚、有温度的内容，激发用户产生点赞、收藏、评论等丰富行为，直接反哺了多目标建模，使算法在一次次匹配与修正中学会把“被更多人真心喜爱”和“更有文化价值”对齐起来。

抖音平台沟通运营经理芦垚在现场印证了这一判断：“如果是一个新的创作者到抖音，只要内容足够好，普通的创作者也有机会被更多人看到，成为被大家欢迎的新大众文艺创作者。”

算法向善从价值主张走向工程机制：不再是一句口号

报告指出，算法向善并非停留在理念倡导层面，多目标推荐体系、Wide&Deep模型、优质内容独立赛道等一系列具体工程实践，正在把“算法向善”从价值主张转化为可验证、可度量、可优化的机制。

周庆安阐释，这一转化的关键在于推荐系统将用户行为拆解为分享、关注、评论、收藏等不同目标，每个目标对应内容不同维度的价值特征——分享捕捉罕见与共鸣，收藏识别深度与回访价值，评论聚焦公共讨论，关注锁定持续输出优质表达的创作者。

报告特别提到，抖音将收藏按钮移到更显眼位置并优化收藏内容的推荐逻辑后，算法能够更好地识别高信息价值内容，形成“用户找到好内容、留下清晰信号、好内容获得稳定流量、创作者愿意持续深耕”的正向循环。

周庆安认为，这标志着算法向善已从抽象的价值坐标，落地为可以持续优化的工程训练工具。他表示，算法向善不仅是价值倡导，更应成为工程机制。报告将算法助力新大众文艺的价值归纳为赋能、文化、和谐、开放四个维度，周庆安以“ECHO”概括：“这个ECHO像一个回声壁，把普通人的热爱、创作者的声音准确传递出来。”回声的意义在于反馈，新大众文艺由此形成“发声—反馈—再发声”的循环。

芦垚坦言，算法探索曾走过弯路：早期用户反馈“看抖音很过瘾，但很空虚”，平台尝试将有价值内容单独增加权重，却因无效推荐产生“脏”数据而走不通。后来团队提升“收藏”在算法中的权重，以用户主动沉淀的行为信号引导有价值内容精准分发，创作者收到正反馈，最终形成正向循环。

从内容流量到文化资产：新大众文艺如何借算法走得更远

报告在长期愿景部分明确提出，新大众文艺的持续繁荣，关键不在于制造更多爆款，而在于能否形成多主体间稳定、可持续的协同结构，推动“文艺内容流量”向“时代文化资产”转化。

周庆安认为，这要求平台和市场鼓励挖掘深度内容的多轮开发，使真正具有文化厚度、情感密度和时代气息的作品，逐步沉淀为可持续开发的公共文化资源和文化创意资产。

报告以微短剧为例：2025年底市场规模突破1000亿，端原生模式进入爆发式增长阶段；网络文学IP转化延伸至影视、动画、衍生品与图书出版，260余部作品实体出版、累计销量突破911万册。

周庆安表示，这些数据的背后，是算法在冷启动扶持、长尾保护、知识分发和专业匹配等环节上有意识地围绕新大众文艺价值取向进行设计和校准，形成了一个面向普通创作者和普通受众的“数字文化动力引擎”。

谈到长期愿景，周庆安表示，“我们希望未来新大众文艺这个概念，不仅仅是算法助力下的新大众文艺，同时还是算法助力到了文艺的大众化。”在他看来，文艺大众化意味着点状的创作者成长为带有记忆性、长期性的文艺力量，摆脱短时期的技术影响或区域限制，变成“长期可持续性的回响”。“这需要政府、市场、平台、创作者与受众共同完成，而非平台单方面发力。”

文/北京青年报记者 王浩雄
编辑/王鹏
校对/葛冬春