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，北京大学中文系教授张颐武表示，新大众文艺与互联网条件完全共生，算法是打通这一共生关系的底层逻辑；算法向善不能停留于价值倡导，必须落实为以用户行为为核心的工程机制。

　　算法向善激活全民创造力：定位器、润滑剂与黏合剂

　　清华大学新闻与传播学院与抖音联合发布的《算法推动下新大众文艺发展研究报告》显示，以抖音为代表的推荐算法已基本不依赖内容标签或用户画像的先验匹配，而以用户的真实行为作为核心信号，预估点赞、评论、收藏、分享等行为的概率。算法不再依赖身份背景和粉丝基础，普通人的创造力被激活——早餐店主@江南好 写下50万字生命记录、非科班年轻人把语文课文拍成感动千万人的短片，这些创作经由算法公平通道进入公共视野，成为新大众文艺最鲜活的组成部分。

　　张颐武在发言中用三个比喻描述算法在新大众文艺中的功能：定位器，让每一种小众趣味都能精准找到它的受众；润滑剂，打通了创作者与受众之间“躲在深闺无人识”的通道；黏合剂，让创作与反馈“水乳交融”，形成持续循环。这一观点与报告中的技术分析形成精确映射：报告指出，推荐算法的底层逻辑以用户真实行为作为核心信号，冷启动算法保证每条新内容都获得初始曝光机会，多目标推荐体系让深度、有价值、多元的内容不被单一流量指标压制。

　　张颐武用“算无遗策、法无定法”概括算法意义：算法能汇聚优质作品，路径灵活，精准推荐，成为文艺为人民服务的重要工具。

　　抖音平台沟通运营经理芦垚详细拆解了多目标推荐体系的设计逻辑：“不同目标会关联不同类型的内容特征。评论权重较高的内容，往往具有公共讨论价值，新闻事件就很典型；收藏权重高的，往往具有深度和可回访价值，能给用户带来收获感；分享对应的是强烈的情感共鸣；关注则关联有优质人格化表达的创作者。”这套体系让不同维度的内容价值都能在算法中获得对应的成长空间。

　　算法+AI让经典作品、传统文化等内容流行：从博物馆走向日常

　　谈及传统文化在算法时代的传播，张颐武指出，报告揭示了一条关键路径：算法通过长尾保护权重和冷启动扶持，让非遗、传统技艺、经典文学等内容摆脱了“短期流量劣势”的结构性困境，获得了持续可见的文化空间。

　　报告数据显示，抖音平台非遗相关短视频年播放量已达8065亿次，日均非遗直播7.9万场；三十岁以下非遗传承人同比增长24%，发布非遗内容的零零后用户同比增长63%。更值得关注的是，算法+AI正在加速传统文化的内容形态变革：报告披露，AI类非遗视频数量同比增长1625%，创作者数量增长1155%；朱铁雄的国风短视频凭借对戏曲、汉服等元素的创造性转化，在懂行用户的专业讨论中获得更高推荐权重；@米三汉的450分钟《深度解读红楼梦》全网播放超3亿，收藏量接近点赞量的八成，显示出经典作品在知识赛道中的长尾生命力。

　　张颐武认为，这些案例表明，算法不只是让传统文化“被看见”，更在推动它从博物馆语境走向日常消费场景，从静态保护走向活态传承。

　　当日常生活成为“新大众文艺”：亿万人通过算法获得精神食粮

　　报告中的“生活万象”赛道数据显示，“#看见100种生活”活动吸引约1.5万人投稿，累计播放量近15亿；五十六岁家政女工阿蔚将路费、脸面与亲情之间的微妙平衡写进归途叙事，农民工林殷秀的“你带回了一身风霜，他们早已备好一整炉的暖”成为无数读者投射返乡经验的情感节点。

　　张颐武认为，这些内容不依赖戏剧性事件或精致制作，而是以日常的真实密度，在陌生人之间构建起具有厚度的情感纽带。“好好吃饭”在电影《欢迎来龙餐馆》里不光是饭菜，更是精神上的需要，新大众文艺就是亿万普通人通过算法获得的精神食粮。

　　他解释，报告揭示了这种“日常生活成为新大众文艺”的机制性基础：算法通过正向评论目标与恶评目标的双重优化，将赞美鼓励、经历分享等“为他人创造价值”的评论视作质量信号，对引发此类评论的内容给予加权，同时压缩引战对立、低俗冒犯内容的分发空间，由此形成“优质内容—正向评论—更多分发”的友善循环，使普通人的真实经验在公共空间中获得表达尊严。

　　张颐武进一步指出，算法向善首先要有算法，没算法不能向善；其次是向善，通过正向积极的社会作用让新大众文艺不断向上提升。过去有人担心算法推荐必然走向庸俗，但事实是，人民大众汇聚起来的智慧和趣味，正是算法形成的基础条件，“新大众文艺是精神盛宴，算法让这桌盛宴被更多人看见、享用。”

　　（张颐武系民进中央常委、文化艺术委员会主任，原标题为《北大教授张颐武：算法向善让新大众文艺成为共享盛宴》）