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头部短视频平台如快手、头条用户日活量破亿，海量UGC信息流输出，如果平台没有强大算法机制针对每个用户不同的属性匹配的话，即使短视频的时长再短，用户根本刷不过来，所以，算法就是短视频的生产力。通过算法向用户推荐内容，平台无须招那么多编辑进行“内容运营”。

如果一个人看某短视频内容觉得low，可能是个人的品味差异，如果不同群体的人都指责平台low，那一定是算法有问题。从“技术没有价值观”争论到某权威官媒三次评点算法推荐，到底算法是否有原罪，“信息茧房”又是如何影响用户体验的？需要分情况探讨：

对待新用户，平台在没有抓取到用户任何数据情况下，一般是由用户根据“推荐”漫无目的点击，在算法还没识别用户之前，其分发效率还不如秒拍等社交推荐方式。在快手之中，甚至没有“搜索”功能，依靠用户在“发现”栏目去找，这样分发机制很容易鼓励用户为吸引流量而发布大量猎奇内容。

对待活跃用户，平台对用户感兴趣内容的相关性推荐过于密集让人“吃不消”，比如某用户看美女视频，系统默认用户喜欢这样风格的美女天天推荐，有些头条用户表示自从下载了头条，身体一天不如一天，这不是“茧房”而是“温柔乡”。在抖音之中有很多提供给用户模仿音乐和舞蹈模板，如果用户点过一次，接下来很多短视频全是相同的配乐，堪比洗脑循环；所以，即使有效的算法机制，也无力解决用户的“审美疲劳”。

用户在某一段时间内关注某一个信息不代表其一直感兴趣，比如一个新媒体热点刷屏，或许只是出于“围观”点击；比如我在某宝买机械键盘，系统天天推给我机械键盘，这是白白浪费流量位。另外，用户兴趣标签本身并不一定代表其态度和价值倾向，哪天我出于好奇点击了残障人士表演，要是算法天天给我推荐残疾人视频，那我很快就有心理阴影了。

所以，现在很多短视频平台的算法推荐还做不到场景化洞察，谁能在技术上突破，就有可能用户不一样的新体验。

快视频的分发机制既不是用户去找（搜索机制）、跟人（社交机制）、PUSH（推荐机制），而是强化用户情绪感知和自由探索，在克服“审美疲劳”问题上，如果用户探索某一类话题的数据在减弱，系统会复位再探索幅度更广的其他领域，从而让用户活跃在快视频平台中，或许能给当前被算法绑架的短视频平台带来些许改变。