TikTok 在美國的交易：「為你推薦」頁面如何運作，以及未來展望

中國科技巨頭字節跳動已簽署協議，將其影音平台TikTok的多數股權出售給一群美國投資者。唐納德·川普總統於2025年9月19日宣布了這項初步協議,此前他與中國領導人習近平進行了協商。

TikTok執行長周受資在新聞機構取得的備忘錄中告訴員工，公司正努力在2026年1月22日前完成交易。中國和美國當局也需要批准這項交易。

這項交易創建了一個僅限美國使用的應用程式版本，使其符合喬·拜登總統於2024年4月23日簽署、並於2025年1月17日獲最高法院維持的一項法律。交易的具體細節仍待敲定，但一些細節正逐漸浮現。其中包括這個影音分享應用程式的核心演算法將會如何處理，以及這對TikTok數百萬美國用戶意味著什麼。

中國政府已表示不會允許字節跳動出售演算法，因為根據中國法律，它被歸類為受控技術出口。與此同時，美國科技產業高層和一些立法者表示，遵守法律需要演算法由美國控制。提議的交易包括授權演算法，使其仍為中國智慧財產權，同時美國版本的應用程式繼續使用該技術。

TikTok的「為你推薦」頁面演算法被廣泛認為是該應用程式最重要的部分。正如一位分析師所說：「購買沒有演算法的TikTok就像購買沒有引擎的法拉利。」

演算法的價值在於其預測使用者內容偏好的驚人能力。許多使用者聲稱它比他們更了解自己——這種情感已演變成靈性信仰和陰謀論的奇特混合，正如我和我的同事所記錄的。其他學者也同樣注意到，使用者感覺TikTok的演算法比其他熱門平台的演算法更親密地看見和了解他們。

我研究社群媒體演算法近十年，探索隨著它們日益與日常生活交織，我們與它們的關係如何演變。作為社群媒體學者和TikTok愛好者，我想闡明演算法如何運作，以及應用程式在出售後可能如何改變。

TikTok演算法如何運作

在某些方面，TikTok演算法與其他社群媒體演算法沒有顯著差異。從本質上講，演算法只是用於實現特定目標的一系列步驟。它們執行數學運算以優化輸出，為該目標服務。

TikTok演算法有兩個層面。首先，有一個抽象層面定義開發人員希望實現的結果。與《紐約時報》分享的內部文件明確指出，TikTok的演算法針對四個目標進行優化：「使用者價值」、「長期使用者價值」、「創作者價值」和「平台價值」。

但如何將這些目標轉化為數學？像「使用者價值」這樣的抽象概念到底意味著什麼？每次使用者訪問網站時詢問他們是否重視自己的體驗並不實際。相反，TikTok依賴代理信號，將抽象結果轉化為可量化的指標——具體來說，按讚、評論、分享、追蹤、觀看特定影片的時間以及其他使用者行為資料。這些信號隨後成為方程式的一部分，用於預測兩個關鍵的具體結果：「留存率」，或使用者返回網站的可能性，以及在應用程式上「花費的時間」。

TikTok「為你推薦」頁面演算法依賴機器學習來預測留存率和花費的時間。機器學習是一個運算過程，演算法在幾乎沒有或完全沒有人為指導的情況下學習資料集中的模式，以產生預測結果的最佳方程式。透過學習模式，演算法確定個別資料信號對於得出精確預測有多重要。

《華爾街日報》的調查發現，使用者觀看每部影片所花費的時間在演算法選擇向使用者推薦的影片方面扮演重要角色。演算法使用其生成的方程式預測留存率和花費時間，為每部影片分配一個分數，並根據此分數對可能顯示給使用者的影片進行排名。個別使用者的分數越高，影片出現在其動態中的可能性就越大。

當然，內容特徵和其他使用者也會影響推薦，而且方程式中還包含其他子流程。這一步通常是演算法審核介入的地方。例如，如果影片看起來像互動誘餌或含有過度血腥內容，該內容的分數將被懲罰。

美國使用者可能面臨的變化

出售尚未完成，但演算法的命運正逐漸清晰。根據報導，僅限美國版本的演算法將僅基於美國使用者的資料進行重新訓練。使用者無需下載新版本的應用程式即可使用改變後的演算法。

儘管演算法本身與之前相同，但TikTok幾乎肯定會發生變化。我看到變化的兩個關鍵原因。

首先，擬議應用程式僅限美國的使用者群將持續改變演算法推薦所依據的基礎資料集組成。隨著內容類型開始反映美國文化偏好、價值觀和行為，演算法在「學習」新模式時可能會略有不同。

儘管使用者更有可能繼續使用該應用程式，因為他們無需下載新版本，但並非所有使用者都會選擇這樣做，特別是如果它被視為受川普盟友控制。根據目前的交易，Oracle公司和美國政府將監督演算法的重新訓練。這種安排表明美國政府可能對應用程式的運作方式具有重大影響。

該交易將使美國投資者獲得80%的股份，其中50%歸新投資者Oracle、Silver Lake和Andreessen Horowitz所有。這些投資者與川普有關聯，而交易的一項明顯條款允許美國政府選擇一名董事會成員。

這些影響使得左傾使用者和創作者可能發起抵制，類似於早前因回撤DEI措施而抵制Target，以及在吉米·金莫停職（後來撤銷）後抵制Disney。這可能導致使用者群——和資料——反映更狹窄的興趣和意識形態領域。

其次，新應用程式的多數股東可能決定調整演算法，特別是在內容審核方面。新所有者可能希望根據他們對可接受和不可接受言論的看法修改TikTok的社群準則。

例如，TikTok目前的社群準則禁止錯誤訊息，並與獨立事實查核員合作評估內容的準確性。雖然Meta過去對Instagram和Facebook採用類似方法，但在2025年1月，Meta宣布將終止與獨立事實查核員的關係並放寬內容限制。YouTube今年也同樣放寬了內容審核。

有報導稱美國政府將監督演算法的重新訓練，不僅新投資者，政府本身也可能影響內容的優先順序和審核方式。

底線是演算法對情境高度敏感。它們反映了建構它們的人的興趣、價值觀和世界觀，以及其資料為模型提供資訊的人的偏好和行為，以及它們運作的法律和經濟情境。

這意味著雖然很難準確預測僅限美國的TikTok會是什麼樣子，但可以肯定的是，它不會是當前應用程式的完美鏡像。– Rappler.com

本文最初發表於The Conversation。

Kelley Cotter，賓州州立大學資訊科學與技術助理教授