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本文译者：施言，宋军兵来自：Kunming

独立分析师Eugene Wei围绕TikTok先后写了两篇该文，分别从三个角度来阐述他对这个“新物种”的认知：

所推荐演算法同时实现文本精准分发和使用者多层/分野；

翅茎结构设计有效搜集使用者的负意见反馈并强化演算法；

便捷的生产工具和功能操作激活了使用者的创造力和迷因的病性传播。

纵览两篇该文，Eugene Wei对TikTok是相当推崇的，其中也不乏对Facebook、Instagram、Twitter、Youtube等传统头部商品创新衰竭的聊著。

特别是，作为一名英国互联网的从业者和评论创译者，Eugene Wei对TikTok的分析视点和国内前辈同学对tiktok快手的分析视点有众多差异。因此我将自己对这两篇该文的阅读思考整理如下，做个记录和分享，也便于我们交流讨论。

书名是英文，加上我是如前所述自己的逻辑重新梳理萨德基，难免会有认知不到位和重要信息遗漏的地方，有浓厚兴趣有条件的读者建议看看书名。

他的代表者作是对SNS资本、SNS地位Staas（Status as a Service）的系列研究该文。（西昂翔同学曾将其校对为《禅与SNS互联网维修艺术》一文）

《TikTok和分所帽》（TikTok and the Sorting Hat）

潘乱同学的《乱翻书》对这篇该文已经做了中文校对。

第一篇该文，Eugene Wei主要回顾了Musical.ly到TikTok的发展历史，这部分和我们在众多国内媒体看到的版本相比没什么重要信息增量，不再赘述。

他强调了TikTok是如何通过演算法同时实现个性化所推荐，从而有效地对使用者进行多层和分野，缓解了SNS/街道社区商品中差异化人群的SNS磨擦——即《哈利波特》中的“分所帽”功能，特别是在英国这样多元文化异质性很强的国家。

聊著了Facebook、Instagram、Twitter、YouTube等同价位长期迟钝的创新能力和混乱的商品战略方向。也反思了Facebook、Twitter此种依靠SNS图表（单向/单向高度关注）拓展浓厚兴趣图表的不足之处——当SNS互联网达到一定规模，使用者在文本消费需求上就可能受到此种SNS联络的正面影响：

Facebook上是弱亲密关系向强亲密关系转变导致的SNS压力。比如说你认识但不熟的人向你发出挚友邀请，你该如何是好；即使单向高度关注的“挚友”也不一定是真正的熟人朋友亲密关系，面对此种尴尬的SNS联络会有很多现实困扰。

Twitter上是“高度关注文本还是高度关注人”的意见分歧。单向高度关注虽然更灵活，但是早期没提供更多足够的意见反馈机制去规范使用者发什么文本，所以会导致“我高度关注一个大V，但并不是对ta所有文本都感浓厚兴趣”的选择麻烦。

相比之下，TikTok的优势在于晋朝人完全没SNS联络的纯粹浓厚兴趣图表，完全如前所述使用者和演算法之间的互动（“当你在看TikTok时，TikTok也在看你”）：

演算法高效率，使用者可以沉浸在自己的浓厚兴趣圈子；

音频十分钟，使用者在单位时间提供更多的训练信息量很大；

音频具有娱乐性，使用者乐在其中。

在最后也简单提了TikTok的不足之处：

所推荐演算法导致异质性文本（此处没使用“重要信息茧房”的争议性词汇，目前我们对于这一概念的表述和成因还存在意见分歧）；

W850i不利于宽幅画面的展示。

《像演算法一样看》（Seeing Like an Algorithm）

这篇主要是从三个对比来肯定TikTok（tiktok）的翅茎结构设计是怎么协助演算法高效率辨识使用者的负意见反馈：

苹果为代表者的使用者亲善型结构设计核心是：顺滑（消除可视化磨擦，最基本需求）和感到喜悦（时尚、优雅、有品味等，使用者的精神需求） ；

TikTok为代表者的演算法亲善型结构设计，先服务/强化演算法再更好地服务使用者，是打地基、铸造陀螺核心，推动业务可持续发展和同时实现消费需求规模。

Facebook和Twitter为代表者的重要信息流商品的可视化结构设计是无限W850i滚动流，优点是为使用者提供更多一种不受约束的消费需求节奏控制感，缺点是难以定位使用者及同一条文本的情绪意见反馈；

TikTok为代表者的短音频商品是翅茎全屏幕分页，协助演算法搜集来自使用者的各种讯号和意见反馈，特别是协助判定使用者的顽固意见反馈。

SNS图表（Facebook）如前所述SNS互联网构筑，会避免使用dislike按键等直接的正面讯号意见反馈结构设计来增加可视化磨擦；

浓厚兴趣图表（Reddit）是以（有趣的）文本为依据构筑，需要直接的正面讯号意见反馈来保证街道社区文本的质量与调性；

SNS图表和浓厚兴趣图表存在偏差，你感浓厚兴趣的文本和你认识的人感浓厚兴趣的文本可能不一致（比如说Twitter，译者将其表述为如前所述SNS图表构筑的浓厚兴趣图表），从时序排列到演算法所推荐就是解决手段；

TikTok没不赞成/不喜欢的降格按键，但是通过翅茎结构设计，由较少的使用者可视化磨擦（一次只能刷一条）为代价换来演算法对使用者顽固意见反馈的高效率辨识，从而强化底层所推荐演算法，让陀螺跑起来。

《美式虚闲》（American Idle）

这篇讲创造力的互联网效应。

国内很多前辈同学讲抖快在规模效应和互联网效应上的对比，但是Eugene Wei这里分析的互联网效应不是指SNS亲密关系链接的互联网，而是讲文化迷因（meme）作为一种复制因子是如何通过TT的商品功能+演算法被放大和扩散所形成的抽象互联网。

我个人认知两种互联网的差异在于：

前者的节点是使用者个体，链接是高度关注亲密关系；

后者的节点则是迷因（可以具象为引起病性传播的特定短音频，及其具备可复制性的画面、音乐元素），链接则是使用者的创造力（模仿/创新，对应迷因的遗传/变异）+TikTok商品功能和所推荐演算法（放大器，简化使用者操作便于创新同时实现和病性传播）。

Eugene Wei认为TikTok在功能结构设计的革命性在于：将传统编辑软件Pr/AE的复杂操作简化成功能模块，便于使用者使用（比如说剪映的一键和滤镜），同时可以对旧音频进行元素提取（画面剪辑和音乐提取等）和编辑修改。这样TikTok上的文本可以被分解成基本单元，也可以如前所述使用者创造力而重新组合。TikTok的美学就是创造力的证明。

使用者可以把TikTok文本上传到YouTube或Instagram Reels，但是这些平台都无法对短音频进行精细化编辑，所以只能成为分发平台，而创造力发生在TikTok上。

Instagram上的文本是表演性的，而TikTok上是兼具表演性和创译者主体意识的。Instagram可以抄袭Snapchat的stories功能而获得一时成功，但是使用者的创造力难以被复制，这是建立在TikTok商品功能+所推荐演算法之上的使用者生态的竞争力体现，并且形成了陀螺式的正意见反馈（“原子可以复制，但是魔力存在于分子水平”）。

还聊著了Youtube几乎没官方的音频生产工具。在第一篇和第两篇该文两度聊著这点，并指出这可能是让TikTok乘虚而入占领短音频市场的原因之一。

Eugene Wei重点提到TikTok的Duet（即tiktok的合拍，新旧音频分屏对称性展示）、Stitch（貌似tiktok没对应功能，就是将新旧音频的非对称性排布）功能，被欧美使用者玩出很多花样。

比如说图中的精彩case，使用者B只是扫把放头上来低劣模仿使用者A的奇怪发型，而使用者C是错位拍摄来表演自己在举着这扫把，自此开始，后边的使用者都在模仿+创新此种错位拍摄做套娃和叠加，最后若干个音频被整合剪辑成这样一个mosaic（人类的本质就是复读机）。相反国内使用者在模仿/创新上偏保守，这也是中美文化和生活方式的差异导致的创新力的差异。

此外粉丝在评论区@创译者来模仿“交作业”，也成为TikTok的一种街道社区规范形成并意见反馈循环。

从Musical.ly到tiktok到TikTok，都是主打音乐短音频。音乐的文化穿透力很强，歌词/旋律就可以作为特定迷因的起源，而音频化可以加速音乐的传播和流行（比如说TikTok/tiktok上的热歌热曲）。

音乐作为迷因的传播周期更长，而人作为视觉动物对图像更敏感，图像/音频可以成为坐标协助人们建立对音乐的持续记忆。

比如说你可能不会哼唱Celine Dion的《My Heart Will Go On》，但你肯定会条件反射式联想起Jack和Rose在甲板上伸手相拥的画面。TikTok就是现代的MTV。

注：Eugene Wei毕业于斯坦福，是Amazon的第一位战略分析师，后又就职于Hulu、Flipboard、Facebook旗下的VR业务Oculus。他在互联网商品方面有众多工作实践和研究，并在个人博客Remains of the Day上做输出。离开企业后，目前他专职TMT评论写作、咨询和天使投资的工作。

Eugene Wei提到自己之前该文过长而被读者聊著，所以如前所述使用者对短文本的消费需求需求和碎片化的消费需求习惯，将第两篇该文分割成多个彼此逻辑关联不大的章节（类似和王兴深度绑定的《有限与无限的游戏》），章节之间跳跃性很强，反而很难一气呵成读下来，集中性的阅读体验并不好。

本文译者：施言