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宣城市旌德縣、黔東南臺(tái)江縣、昭通市水富市、合肥市肥東縣、吉安市青原區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、朔州市山陰縣
宜昌市猇亭區(qū)、孝感市云夢(mèng)縣、杭州市富陽(yáng)區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、湘西州保靖縣、韶關(guān)市武江區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、陽(yáng)泉市盂縣、甘南合作市、樂山市沙灣區(qū)
三門峽市陜州區(qū)、吉安市永豐縣、雞西市雞東縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、東方市天安鄉(xiāng)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、阜陽(yáng)市太和縣、吉安市廬陵新區(qū)、許昌市襄城縣、新鄉(xiāng)市封丘縣
成都市錦江區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、黔南獨(dú)山縣、榆林市綏德縣、三明市將樂縣、三明市建寧縣、洛陽(yáng)市西工區(qū)
廣西柳州市柳南區(qū)、臨夏臨夏市、廣西崇左市寧明縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、北京市通州區(qū)
七臺(tái)河市茄子河區(qū)、臨沂市蒙陰縣、雅安市雨城區(qū)、株洲市淥口區(qū)、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、隴南市康縣
吉安市廬陵新區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、聊城市臨清市、銅陵市義安區(qū)、寧夏銀川市靈武市
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、定西市臨洮縣、張家界市桑植縣、定西市隴西縣、湘西州吉首市、錦州市黑山縣、玉樹雜多縣、濰坊市青州市、孝感市云夢(mèng)縣
景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、日照市東港區(qū)、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、湘潭市湘潭縣、渭南市富平縣
濟(jì)南市天橋區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、池州市青陽(yáng)縣、樂山市五通橋區(qū)、臨高縣博厚鎮(zhèn)、錦州市義縣
大慶市肇州縣、丹東市東港市、廣西南寧市上林縣、畢節(jié)市赫章縣、青島市李滄區(qū)
漯河市郾城區(qū)、四平市鐵西區(qū)、安陽(yáng)市林州市、昆明市石林彝族自治縣、銅川市耀州區(qū)、哈爾濱市方正縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)、五指山市番陽(yáng)、鶴壁市山城區(qū)、臨沂市蘭陵縣
銅川市耀州區(qū)、廣元市蒼溪縣、廣西桂林市雁山區(qū)、黃山市歙縣、北京市懷柔區(qū)、洛陽(yáng)市宜陽(yáng)縣、荊門市掇刀區(qū)、九江市潯陽(yáng)區(qū)、營(yíng)口市鲅魚圈區(qū)
阜新市細(xì)河區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、眉山市青神縣、北京市朝陽(yáng)區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、遵義市播州區(qū)、文山西疇縣
樂山市沐川縣、清遠(yuǎn)市英德市、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)、麗水市青田縣、樂山市井研縣、河源市東源縣、茂名市電白區(qū)、營(yíng)口市老邊區(qū)
上海市閔行區(qū)、懷化市鶴城區(qū)、清遠(yuǎn)市英德市、甘南迭部縣、晉中市平遙縣
雙鴨山市尖山區(qū)、漳州市龍文區(qū)、信陽(yáng)市平橋區(qū)、嘉興市海鹽縣、西安市蓮湖區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、德州市齊河縣、徐州市豐縣
天津市西青區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、臨沂市蘭陵縣、合肥市瑤海區(qū)、濟(jì)南市市中區(qū)、龍巖市永定區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、運(yùn)城市垣曲縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣
東營(yíng)市利津縣、呂梁市汾陽(yáng)市、蕪湖市無(wú)為市、濱州市沾化區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、廣西百色市西林縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、四平市公主嶺市、濮陽(yáng)市濮陽(yáng)縣、廣西貴港市桂平市、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)
天津市西青區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、西雙版納勐?？h、臨高縣新盈鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、大理南澗彝族自治縣、阜陽(yáng)市太和縣
舟山市普陀區(qū)、重慶市合川區(qū)、十堰市竹溪縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、平?jīng)鍪袥艽h、寧德市福鼎市、棗莊市嶧城區(qū)、樂東黎族自治縣萬(wàn)沖鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)
杭州市富陽(yáng)區(qū)、北京市西城區(qū)、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、甘孜九龍縣、中山市南頭鎮(zhèn)、松原市扶余市、東方市板橋鎮(zhèn)、廣西來(lái)賓市忻城縣、渭南市白水縣、淄博市淄川區(qū)
長(zhǎng)春市綠園區(qū)、三明市明溪縣、沈陽(yáng)市皇姑區(qū)、哈爾濱市雙城區(qū)、中山市民眾鎮(zhèn)、阜陽(yáng)市臨泉縣、揭陽(yáng)市揭東區(qū)、廈門市集美區(qū)
重慶市永川區(qū)、遵義市綏陽(yáng)縣、北京市豐臺(tái)區(qū)、大理大理市、安慶市桐城市
酒泉市玉門市、北京市海淀區(qū)、宜昌市興山縣、沈陽(yáng)市遼中區(qū)、焦作市山陽(yáng)區(qū)、邵陽(yáng)市大祥區(qū)、濟(jì)南市市中區(qū)、寧德市壽寧縣、漯河市臨潁縣
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宿州市靈璧縣、上海市徐匯區(qū)、綏化市明水縣、許昌市鄢陵縣、漢中市城固縣、東方市新龍鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗
萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)、麗江市玉龍納西族自治縣、濟(jì)寧市嘉祥縣、楚雄姚安縣、青島市嶗山區(qū)
鷹潭市余江區(qū)、咸寧市赤壁市、廣西南寧市武鳴區(qū)、寧波市慈溪市、寧夏吳忠市青銅峽市、寧德市霞浦縣、中山市南頭鎮(zhèn)、大同市天鎮(zhèn)縣
青島市市南區(qū)、無(wú)錫市新吳區(qū)、咸陽(yáng)市永壽縣、畢節(jié)市納雍縣、濮陽(yáng)市清豐縣、文山麻栗坡縣、黔南貴定縣、九江市瑞昌市、綏化市望奎縣、自貢市自流井區(qū)
宿遷市泗陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、無(wú)錫市江陰市、牡丹江市海林市、煙臺(tái)市芝罘區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、南京市棲霞區(qū)、溫州市泰順縣、南平市松溪縣
廣西防城港市東興市、文昌市馮坡鎮(zhèn)、岳陽(yáng)市臨湘市、洛陽(yáng)市新安縣、襄陽(yáng)市襄州區(qū)、宿遷市泗陽(yáng)縣
棗莊市市中區(qū)、漢中市勉縣、儋州市王五鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、益陽(yáng)市桃江縣、西安市周至縣、合肥市肥東縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、宣城市郎溪縣
吉安市永新縣、青島市平度市、廣西北海市銀海區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、濱州市無(wú)棣縣、昆明市盤龍區(qū)、寧夏銀川市永寧縣
漢中市鎮(zhèn)巴縣、永州市寧遠(yuǎn)縣、滁州市南譙區(qū)、莆田市仙游縣、銅陵市郊區(qū)、延安市延長(zhǎng)縣、海西蒙古族都蘭縣、重慶市城口縣
揭陽(yáng)市普寧市、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、臨夏永靖縣、洛陽(yáng)市新安縣、鹽城市建湖縣、安康市漢濱區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、泉州市晉江市、南充市儀隴縣、福州市鼓樓區(qū)
懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、撫州市金溪縣、中山市石岐街道、大同市渾源縣、洛陽(yáng)市老城區(qū)、臨沂市莒南縣、廣西河池市天峨縣、南昌市安義縣、東方市三家鎮(zhèn)
平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、沈陽(yáng)市和平區(qū)、隴南市武都區(qū)、重慶市武隆區(qū)、沈陽(yáng)市沈河區(qū)、九江市瑞昌市、阜陽(yáng)市潁上縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)
東莞市沙田鎮(zhèn)、海西蒙古族天峻縣、漢中市寧強(qiáng)縣、玉樹曲麻萊縣、長(zhǎng)沙市開福區(qū)、湘西州保靖縣、贛州市尋烏縣、株洲市石峰區(qū)
雅安市天全縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、鶴崗市南山區(qū)、荊州市松滋市、西安市藍(lán)田縣
重慶市石柱土家族自治縣、瓊海市陽(yáng)江鎮(zhèn)、運(yùn)城市絳縣、廣西北海市銀海區(qū)、德州市寧津縣
黃山市黟縣、佛山市高明區(qū)、贛州市尋烏縣、焦作市博愛縣、天津市和平區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、南陽(yáng)市桐柏縣、宜昌市秭歸縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、鄭州市新密市
舟山市嵊泗縣、咸寧市嘉魚縣、大理巍山彝族回族自治縣、大同市左云縣、鹽城市濱海縣、雙鴨山市尖山區(qū)、通化市二道江區(qū)、濰坊市壽光市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)
廣西柳州市鹿寨縣、延邊安圖縣、池州市青陽(yáng)縣、宣城市郎溪縣、重慶市江北區(qū)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、南京市秦淮區(qū)、錦州市古塔區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、寧波市江北區(qū)
汕頭市潮陽(yáng)區(qū)、潮州市湘橋區(qū)、渭南市富平縣、南京市浦口區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、恩施州巴東縣
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曲靖市羅平縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)、黑河市北安市、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、雅安市天全縣、西安市臨潼區(qū)
日照市嵐山區(qū)、昆明市嵩明縣、天津市和平區(qū)、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、榆林市定邊縣、普洱市西盟佤族自治縣
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宜昌市伍家崗區(qū)、濱州市沾化區(qū)、溫州市龍港市、宜昌市宜都市、海東市樂都區(qū)、懷化市辰溪縣、廣西南寧市興寧區(qū)、五指山市毛陽(yáng)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、周口市川匯區(qū)
樂山市金口河區(qū)、臨汾市永和縣、天津市西青區(qū)、大理大理市、牡丹江市穆棱市
廈門市同安區(qū)、河源市紫金縣、中山市中山港街道、昆明市安寧市、晉中市左權(quán)縣、西安市閻良區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
首次公開算法原理，抖音能否破解算法爭(zhēng)議？|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
多次因?yàn)?/span>熱點(diǎn)事件的處理引發(fā)爭(zhēng)議之后，抖音近日首次公開了算法原理。
據(jù)界面新聞了解，抖音安全與信任中心網(wǎng)站已上線試運(yùn)營(yíng)，正向用戶、創(chuàng)作者、社會(huì)各界征集意見。該網(wǎng)站公開了抖音算法推薦系統(tǒng)的原理、用戶行為背后的算法推薦邏輯以及平臺(tái)人工治理識(shí)別各類風(fēng)險(xiǎn)等內(nèi)容。
在此前舉辦的2025中國(guó)網(wǎng)絡(luò)媒體論壇上，抖音總裁韓尚佑解釋了公開算法推薦系統(tǒng)原理的原因。他表示，很多人對(duì)推薦算法技術(shù)存在誤解，認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，再給用戶打上對(duì)應(yīng)的屬性，最后通過(guò)數(shù)據(jù)運(yùn)算，把對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對(duì)應(yīng)屬性的用戶。實(shí)際上，抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對(duì)內(nèi)容或者用戶打標(biāo)簽，而是通過(guò)一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，直接預(yù)估每一個(gè)用戶對(duì)每一個(gè)內(nèi)容的目標(biāo)行為，并挑選出概率最大的一部分內(nèi)容，推薦給用戶。
抖音安全與信任中心網(wǎng)站也著重介紹了這部分內(nèi)容：當(dāng)用戶打開抖音時(shí)，抖音的推薦算法會(huì)給候選視頻打分，并把得分最高的視頻推送給用戶。用戶在觀看時(shí)可以對(duì)看到的視頻做出各種互動(dòng)，這些互動(dòng)體現(xiàn)了用戶對(duì)這個(gè)視頻的感興趣程度。比如，“看完了”就是一次反饋動(dòng)作，“點(diǎn)贊”也是一次反饋動(dòng)作。用戶對(duì)觀看的視頻的每一次反饋，都會(huì)對(duì)內(nèi)容流量產(chǎn)生影響。
抖音算法的核心邏輯就是通過(guò)預(yù)測(cè)用戶行為概率和用戶不同行為的價(jià)值權(quán)重來(lái)確定視頻推薦優(yōu)先級(jí)。
雖然推薦算法已并非新生事物，圍繞它的爭(zhēng)議卻從未間斷。這些爭(zhēng)議包括推薦算法帶來(lái)標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房的問題。但算法也有積極的一面，其提升了信息分發(fā)效率、促進(jìn)信息流動(dòng)，不能因?yàn)?/span>存在問題就被一棒子打死。
今年以來(lái)，抖音和今日頭條陸續(xù)釋放算法和平臺(tái)治理的相關(guān)信息，試圖通過(guò)增加透明性來(lái)破解算法引發(fā)的種種爭(zhēng)議。
首次解釋抖音算法不追求平臺(tái)短期數(shù)據(jù)
從抖音公開的算法原理和算法特點(diǎn)來(lái)看，抖音的推薦算法與國(guó)內(nèi)外大部分內(nèi)容推薦平臺(tái)相似，包含召回、過(guò)濾、排序等環(huán)節(jié)，重點(diǎn)是學(xué)習(xí)用戶行為。
抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術(shù)模型，如協(xié)同過(guò)濾、雙塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解內(nèi)容”的情況下，找到興趣相似的用戶，把其他人感興趣的內(nèi)容推薦給該用戶。
其中，協(xié)同過(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典的推薦算法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，協(xié)同過(guò)濾就是協(xié)同用戶的行為，一起對(duì)海量的信息進(jìn)行過(guò)濾，從中更加快速篩選出用戶可能會(huì)產(chǎn)生行為（比如完播、點(diǎn)贊）的內(nèi)容。比如，用戶 A 觀看了內(nèi)容 X、Y、Z，用戶 B 觀看了內(nèi)容 X、Z、W，這意味著X 和 Z 之間就有較高的相似度，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶對(duì)已觀看或已評(píng)分內(nèi)容的偏好，為用戶推薦與這些內(nèi)容相似的其他內(nèi)容。其原理就是，找到和你興趣相似的用戶，把他們感興趣的內(nèi)容也推薦給你。
Wide&Deep模型是抖音推薦算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是讓模型具有較強(qiáng)的“記憶能力”，模型可直接學(xué)習(xí)并利用歷史數(shù)據(jù)中物品或者特征的“共現(xiàn)頻率”；Deep部分的主要作用是讓模型具有“泛化能力”，能夠發(fā)掘稀疏甚至從未出現(xiàn)過(guò)的稀有特征與最終標(biāo)簽相關(guān)性。這個(gè)模型能夠解決協(xié)同過(guò)濾算法推薦結(jié)果頭部效應(yīng)比較明顯的問題。
算法能學(xué)習(xí)、預(yù)估用戶行為，但因其無(wú)法理解內(nèi)容語(yǔ)義，對(duì)內(nèi)容的理解存在不足，可能導(dǎo)致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。因此，算法在真實(shí)使用場(chǎng)景中，必須由平臺(tái)治理對(duì)其進(jìn)行約束和規(guī)范。抖音平臺(tái)治理體系包括異常感知、標(biāo)準(zhǔn)定義、機(jī)器識(shí)別、人工研判、風(fēng)險(xiǎn)處置等過(guò)程。其中，人工主要負(fù)責(zé)“深度”，確保專業(yè)、敏感或疑難等問題盡可能精準(zhǔn)研判。
在很多用戶的認(rèn)知中，算法會(huì)推薦一些博眼球甚至擦邊的內(nèi)容來(lái)提升用戶使用時(shí)長(zhǎng)和用戶留存率。在4月15日舉辦的抖音開放日上，抖音方面首次對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了解釋。
抖音算法工程師劉暢表示，抖音更關(guān)注用戶長(zhǎng)期價(jià)值，而非追求平臺(tái)的短期數(shù)據(jù)。為此，抖音算法考慮了眾多目標(biāo)，如完播、評(píng)論、點(diǎn)贊、對(duì)作者長(zhǎng)期消費(fèi)、分享、跟拍等，力圖計(jì)算出更符合用戶長(zhǎng)期價(jià)值的目標(biāo)。
他同時(shí)還對(duì)引發(fā)爭(zhēng)議較多的信息繭房問題進(jìn)行了回應(yīng)：為引導(dǎo)算法打破信息繭房，抖音算法在多目標(biāo)建模體系下，設(shè)置了專門的探索維度。
一是對(duì)用戶在平臺(tái)上已經(jīng)表現(xiàn)出的興趣，盡可能推薦更多樣的內(nèi)容，通過(guò)多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾（長(zhǎng)尾）興趣等方法控制相似內(nèi)容出現(xiàn)的頻次。二是幫助用戶探索更多新興趣，采用隨機(jī)探索、基于用戶社交關(guān)系拓展興趣、搜索推薦聯(lián)動(dòng)、“不感興趣”不再展現(xiàn)等多種方式，讓用戶的主動(dòng)行為影響推薦系統(tǒng)，使推薦更加個(gè)性化和多樣化。
從抖音對(duì)算法原理的一系列解釋來(lái)看，其想強(qiáng)調(diào)的是算法的核心是以數(shù)學(xué)計(jì)算學(xué)習(xí)人類行為，它將用戶對(duì)內(nèi)容的具體偏好抽象為高維空間中的數(shù)學(xué)映射關(guān)系，而算法本身是沒有偏好的。
這種解釋并沒有錯(cuò)，但算法帶來(lái)的爭(zhēng)議并不是簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)問題，而是夾雜著諸多社會(huì)熱點(diǎn)事件本身引發(fā)的爭(zhēng)議以及公眾情緒，這才是消除公眾誤解的關(guān)鍵和難點(diǎn)。
打破算法爭(zhēng)議，抖音仍需提升熱點(diǎn)事件處置的透明性
回溯去年以來(lái)抖音和今日頭條算法引發(fā)的爭(zhēng)議，每一次都和具體的熱點(diǎn)事件相關(guān)。
比如，在郭有才等網(wǎng)紅走紅過(guò)程中，一些網(wǎng)友的疑問在于，網(wǎng)紅的走紅是否由平臺(tái)算法強(qiáng)推出來(lái)的。在一些熱點(diǎn)新聞中，公眾關(guān)心的是算法推薦是否加劇了謠言的傳播、讓謠言處理的難度提升。
在和界面新聞記者談及抖音算法引發(fā)的爭(zhēng)議時(shí)，多位抖音用戶表示，相比于算法的數(shù)學(xué)原理，他們更關(guān)心的是平臺(tái)對(duì)熱點(diǎn)事件處置的透明性。
實(shí)際上，平臺(tái)對(duì)熱點(diǎn)事件處置的不透明加劇了公眾對(duì)算法的誤解。比如，在吳柳芳事件中，很多用戶認(rèn)為是平臺(tái)通過(guò)算法推薦吳柳芳的擦邊內(nèi)容，帶動(dòng)其走紅，進(jìn)而質(zhì)疑平臺(tái)算法故意推薦擦邊內(nèi)容。而真實(shí)的情況是，在成為社會(huì)熱點(diǎn)事件之前，吳柳芳在抖音上的流量和粉絲量一直較少，平臺(tái)也并未對(duì)其進(jìn)行推薦。其流量的增長(zhǎng)是在該熱點(diǎn)引發(fā)社會(huì)關(guān)注后，用戶主動(dòng)搜索導(dǎo)致的。
去年12月以來(lái)，抖音集團(tuán)副總裁李亮開始在微博上活躍，多次解釋算法的相關(guān)問題，并對(duì)吳柳芳事件、抖音用戶把錢讀成米等熱點(diǎn)事件進(jìn)行了回應(yīng)，增加與公眾的溝通。
但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。比如在張?zhí)m封號(hào)事件中，雖然李亮在微博上解釋封號(hào)的原因是當(dāng)事人推薦不實(shí)信息進(jìn)行商業(yè)炒作，但網(wǎng)友們仍然對(duì)判罰的尺度存在疑問，爭(zhēng)議依然發(fā)酵數(shù)日。
針對(duì)公眾關(guān)心且爭(zhēng)議比較大的問題，抖音也在抖音安全與信任中心網(wǎng)站上進(jìn)行了解釋。目前，網(wǎng)站解釋的問題包括“抖音為何突出收藏按鈕”“App會(huì)竊聽用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺(tái)強(qiáng)推出來(lái)的嗎”等。據(jù)界面新聞了解，抖音后續(xù)還將在該網(wǎng)站解釋更多爭(zhēng)議性問題。
一位抖音內(nèi)部人士告訴界面新聞，抖音內(nèi)部收集到了很多反饋信息，最終決定上線一個(gè)網(wǎng)站來(lái)和外界溝通，把已經(jīng)做的工作向外界傳遞出去。
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