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（奉献方式在文章最后）
耶和华以勒
【编译评论】
这篇文章类似一份实验报告或一片通俗的学术论文，以数学统计的分析方法对抖音平台的视频进行了完整的分析，建立了经验证合乎实际的预测视频浏览量的数学模型，验证了付费推广的广告效应，界定了17%的“过度宣传”的基准线，发现了音乐与舞蹈（19.4%），技术（22.8%）和教育与生产力（25%）等类型视频合理的“过度宣传”。
令人震惊的发现是政治类视频的平均“过度宣传”率高达55%，其中最热门的两个名字是“马姆达尼”（74%）和“库默”（79%），而且呈现出明显的“过度宣传”支持马姆达尼的视频、和压制支持库默的视频的算法策略。这充分证明，掌握着Tiktok算法TikTok公司正在秉承其主子中共当局的旨意，使用这款手机应用对美国选民施加影响、制造舆论，并且竭尽全力地支持马姆达尼这个穆斯林共产主义者出任美国最重要的城市——纽约的市长。
这令人不寒而栗！现在他们在操控纽约市的选举，以后他们还一定会试图操控联邦的选举。美国政府必须立刻采取行动，以美国掌控算法为主要条件收购TikTok公司，不然就禁止它！
作者：Yehonatan Dodeles / Medium 网站 / 2025.10.22
编译：约瑟 / 2025.10.24
发稿：2025.10.24
TikTok（抖音）的“For You”（为您推荐）真的适合你吗？
如果算法不只是提供你喜欢的东西，而是在塑造你的喜好呢？无止尽的滚动浏览让人感觉很个性化，但在定制的错觉背后，隐藏着一些更深层次的意图。这些系统不仅能反映你的品味，还能制造你的品味，在每次滑动时微调你的情绪和信念。当“推荐”开始与某些叙述过于一致时，人们不得不问：我们是在发现内容，还是被悄悄地引导着？
TikTok的算法正在扭曲纽约市市长竞选的竞争环境。我们的早期分析表明，支持佐赫兰·马姆达尼（Zohran Mamdani）的内容正在被放大，而支持安德鲁·库默（Andrew Cuomo）的视频正在被压制，这种模式可能会对公众的认知和选民的行为产生重大影响。
我们现在公布这些初步调查结果，因为这个问题来得及时，也非常紧迫。早期的证据表明，算法的影响可能正在塑造选民对纽约选举的看法。
逆向工程推荐系统
我们的TikTok之旅始于对算法本身的深入技术研究。通过逆向工程、分析通信协议，以及研究TikTok及其他社交网络泄露的文件和公开资料，我们逐步揭开了其运作机制的奥秘。
有两个消息来源被证明特别有价值：一份泄露的入职文档，其中解释了TikTok向新工程师提供的推荐系统，以及推特 2023年发布的算法。这有助于我们理解不同的组件是如何协同工作，从而决定哪个视频接下来会出现在用户的动态中。
测评用户实际看到的内容
研究社交媒体内容的传统方法是通过抓取——捕捉平台上发布的所有内容。但知道网上存在的内容并不等同于了解人们实际看到的内容。这一差距一直很重要，而且现在变得至关重要，因为内容消费越来越少地受到用户意图的驱动，更多地受到算法推荐的驱动。换句话说，我们不再搜索内容，而是内容找到我们（想想YouTube搜索和TikTok的“for You”推荐）。
选择哪些视频到达哪些用户的算法不仅决定了哪些视频会像病毒一样传播。它正在塑造数百万人对世界真实的理解。
这种洞察使我们开发了一种完全不同的数据收集方法。我们不是抓取“存在的内容”，而是收集系统实际向特定用户配置文件交付的内容。我们捕捉与真实用户和合成用户的互动，重点关注算法根据用户特征实际推荐的内容。
通过预测建模检测算法操纵
基于我们对推荐系统的深入了解以及与视频的数百万次互动，我们开发了一个人工智能回归模型，该模型可以使用视频的元数据来预测视频的观看次数。我们的分析表明，该模型对观看次数超过1000次的视频具有很强的预测准确率，如下图所示：
回归模型的R²值为0.928，该模型的预测可以作为可靠的基准线：实际观看次数与预测值有显著差异的视频可以怀疑为被提升或降级了。在此基础上，我们训练了第二个模型，这次是一个分类模型，它仅使用视频元数据直接预测视频是否被推广。我们称之为“过度宣传”分类模型。
鉴于我们方法的统计性质，我们专注于分析视跨频组的行为，而非单个案例。通过对视频进行策略性分组，我们可以构建一个更稳健、更有语义意义的算法操纵测量方法。
付费推广测试
为了验证我们的方法，我们在一组肯定会被推广的视频——商业推广视频上测试了我们的“过度宣传”分类模型。我们的算法将76.4%的带有广告标签的视频分类为非自然“推广”。
这增强了我们的信心，该工具基于真实用户和合成用户观察到的用户参与数据，成功识别了视频的“非自然”放大，即使是在早期阶段也是如此。
界定过度宣传的基准线
在从我们的数据集当中删除所有广告视频后，我们开始将剩余的视频按叙事进行聚类。我们的目标是识别出那些被归类为“过度宣传”的视频比例异常高或低的叙事，并确定确定什么样的“过度宣传”比例应被视为正常或基准线。
我们最初的聚类方法很简单：我们分析了一系列趋势（热门）关键词，并根据每个关键词是否出现在视频的描述中（无论是作为标签还是其他方式）对视频进行分组。在整个数据集当中，17%的视频被标记为“过度宣传”。大多数基于关键词的群组都聚集在这个基准线附近——如果关键词本身与“过度宣传”不相关，这是一个预期的结果。
虽然有些关键词群组自然地对应于更热门或小众的话题——视频的平均浏览次数或更高或更低——但“过度宣传”的比例始终接近17%的基准线。这种区别强调了受欢迎程度和放大效应之间的区别：“过度宣传”衡量的是一个叙事获得了多少额外的、非自然的推广量，它的总体参与水平和受欢迎程度无关。
政治内容放大效应
在确定了大多数关键字都遵循17%的自然基准线之后，我们将注意力转向寻找例外情况：哪些关键词始终表现出较高的“过度宣传”率？
我们将关键词按主题分组，并计算每个类别中“过度宣传”视频的百分比。大多数主题仍然接近基准线：音乐与舞蹈（19.4%），技术（22.8%）和教育与生产力（25%）都显示出适度的变化。
政治视频是一个明显的例外，此类视频的“过度宣传”率为55%——是基准线的三倍多，是其他类别的两倍。这种戏剧性的反常现象促使我们调查哪些政治叙事被放大了。
在政治关键词中，两个名字占主导地位：“马姆达尼”（Mamdani）和“库默”（Cuomo），这两个在纽约市长竞选中领跑的候选人，在视频中被“过度宣传”的比例最高。
这一发现促使我们对纽约大选进行了更深入的调查。
区分支持与反对
我们开始将纽约选举相关的视频按叙事进行分类。因为单个标签可以出现在支持或反对某位候选人的视频中。我们使用一个模型将视频分类为支持或反对每个候选人。然后我们手动检查结果以确保分类的准确性。
我们对这四组视频进行了分析，并根据“过度宣传”模型检查了显示非自然推广的视频比例。
结果令人震惊。
与支持库默的内容相比，支持马姆达尼的视频和反对库默的视频的“过度宣传”率要高得多。虽然双方都显示出非自然推广的证据，但差距很明显：支持马姆达尼的内容始终比支持库默的内容得到更多的放大。
为在政治领域内隔离这种差异，我们将测量值以55%的政治基准线为参照进行了标准化处理。支持马姆达尼的内容大大超过了这个已经升高的基准线，而支持库默的内容则低于这个基线——这不仅表明了相对的劣势，而且表明了积极的压制。
有人可能会认为，这种模式只是反映了TikTok的年轻用户群更喜欢马姆达尼。但这没有抓住重点。我们并没有衡量每个候选人有多少内容，甚至也没有衡量这些内容有多受欢迎。我们测量的是与预期自然覆盖率的偏差。无论整体受欢迎程度或平台人口统计数据如何，这些视频的放大程度都超出了其用户参与度模式的预测。
结论：算法透明度的紧迫性
考虑到这些发现的时效性，我们选择现在分享这些发现，即使是在它们的早期形式。我们发现的证据对社交媒体算法的中立性及其影响公众看法的潜力提出了紧迫的问题。我们的研究表明，用户所看到的内容，以及由此延伸到他们所相信的内容，可能受到自然参与之外的力量的影响。
随着我们对算法操纵的理解不断加深，我们将继续完善模型、扩展数据集并发布更新。
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