撰文 | Skin
在短视频平台，你几乎能刷到无限的内容：只要手指一直滑动，就能源源不断地看下去。而且在如今的算法推荐下，你就能看到各种你感兴趣的内容。
不过，有时，你刷到的东西可能会超出你的意料。
有一段时间，短视频平台上一个莫名其妙的蜜蜂拉大提琴的视频就忽然成为了热议的话题。｜tiktok
一种在互联网上流传的说法称，如果在某个时间刷短视频平台，刷得足够久，就很有可能看到之前从未看过的一些奇怪视频。有些更为天马行空，也有人们觉得比较恐怖的内容，有些视频则是像素化的，还有一些是真实的物体变了形。
关于这种奇怪视频的讨论，在互联网上被称为“Farlands”。Farlands这个词原本是游戏《我的世界》中的一个小Bug，当玩家在虚拟世界中走得足够远，就会走到“边界”：一个未被设计好的世界，里面充满了奇怪的建筑结构。
如今，这些在互联网上偶然间刷到的古怪内容也被称为一种Farlands，这些视频没有特定的标签，也不符合用户的喜好，看起来模糊不清。人们对此议论纷纷，认为这是什么互联网深处某个不为人知的角落。不过如今，暂时没有什么资料能证明短视频平台的Farlands 是一个真实存在、具有明确技术机制的功能或 Bug。
但从短视频的推荐机制而言，偶尔刷到古怪视频，或者不太喜欢的视频，你可能会感到疑惑。但着可能并不意味着算法在做一些奇怪的事情，有可能是算法在做另一件重要的事：探索。
2024年华盛顿大学的一项研究，将我们日常刷的短视频分成了两个大类：探索（exploration）和利用（exploitation）。
“利用”类短视频，就是那些踩在你兴趣点上的视频，比如你最近看了很多猫视频，算法知道你爱看，就会给你推更多的猫。而“探索”类，则是算法在探索你还会对什么感兴趣。
这些“探索”类视频未必是你喜欢的，不过你的任何反馈，都会让算法加深对你的理解。研究发现，在用户最初看到的 1000 条视频中，TikTok 根据已经掌握的用户兴趣进行“利用”的比例大约为 30%～50%。而剩下的那部分，则是平台给你的新东西。
康涅狄格大学2025年的一篇文章也解释了短视频算法是如何知道你喜欢什么的。这里用到的是推荐系统中一种经典的协同过滤的思路。
当你刚到一个短视频平台，平台还对你一无所知，而平台上有成千上万的视频。刚开始，平台发现你喜欢看猫猫视频。此时，平台会找找，其他喜欢看同一条猫猫视频的人还会喜欢什么，比如小狗、其他动物等，于是这些内容也会出现在你的推荐页面中，平台便以此来预测你的偏好。
喜欢看猫猫视频的人，有可能也喜欢狗或者其他动物，所以他们的首页也可能出现这些内容。｜tiktok
而随着你刷得越来越多，这种判断也会越来越详细。而它的主要逻辑，就是先找到一群和你行为相似的人，靠他们的特征来猜你的特征。
当然，这只是简化的解释，真正的算法会将用户和视频都建立为一张大的矩阵。在你不断刷视频的过程中，一些隐藏的联系会渐渐被算法发现：假如你喜欢A、B、C视频，有可能也会喜欢D。矩阵分解会将你和视频都理解为一组数字，再通过关联来预估你的兴趣。
在算法中，你和视频都是一串数字，靠着一些特征被关联在一起。｜plannthat
因此，对于算法来说，它并不是完全神秘的黑箱，那些看似Farlands的视频，或许也并没有人们讨论的那么神秘。有时，一个古怪的视频，也可以理解为，推荐并不完全精准，你也能看到算法“不确定”的一面。
而你接下来的每次观看和点赞，都为平台的推荐留下了新的线索。
当然，这也意味着你可以积极地使用这种反馈机制。比如，看到不愿意看的，就选择“不喜欢”，而不只是被动地接受。
看这些视频的时候，也可以想一想，为什么自己一直在看这些东西？它是平台推给你的，还是你真正感兴趣的？另一种好方法，就是主动搜索一些推荐页之外的内容。因为算法并不能真正决定你喜欢什么内容。
不是要被动接受每一条内容，可以主动使用平台，寻找自己感兴趣的领域。｜brown.edu
参考资料
[1]https://www.washington.edu/news/2024/04/24/tiktok-black-box-algorithm-and-design-user-behavior-recommendation/
[2]https://digitalcommons.lib.uconn.edu/srhonors_theses/1102/
[3]https://sites.brown.edu/publichealthjournal/2021/12/13/tiktok/
[4]https://www.bbc.com/future/article/20260618-the-terrifying-world-of-the-tiktok-farlands
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本文来自微信公众号“把科学带回家”（ID：steamforkids），作者：万物杂志，36氪经授权发布。