南京航空航天大学金城学院马克思主义学院学生团队完成“算法的隐形天平——抖音推荐算法意识形态偏向的创新实验”实践项目。团队以抖音平台为真实场景，通过多账号对照实验、反向干预实验和内容编码分析，尝试回答推荐算法如何响应用户行为、是否在内容分发中形成隐性价值偏向。
项目由袁苏担任负责人，卜俊兰老师、杨霄老师分别提供理论和技术的指导，8名思想政治教育专业学生参与。当前短视频算法深度嵌入青年信息获取，但相关研究多停留在理论思辨层面，缺少真实平台场景下的实证检验。为此，团队以“用户行为诱发—算法推荐形塑—意识形态偏向—价值观念强化”为主线，围绕“国货消费”“躺平与内卷”两大青年关注议题展开研究。
在方法上，团队搭建6组实验账号，包括4个实验组和2个对照组，分别培养情感支持、理性评估、拼搏进取、温和躺平等不同立场，连续10天采集各账号推荐流前40条视频，并对高互动视频评论进行编码分析。随后，实验组切换对立立场互动7天，开展反向干预实验，再次采集数据，纵向对比干预前后推荐流变化。团队还对抖音《社区自律公约》等约4.5万字官方文本进行编码，梳理平台算法运行边界与价值约束框架。
预实验显示，不同互动立场账号的推荐流内容差异明显：实验组国货内容推送占比达65.5%、就业议题推送占比达81.5%，远高于对照组0.5%、1.5%的自然推荐水平;情感支持组正向国货内容推送占比达72.5%。团队完成6条高热度视频、1492条评论精细化编码，编码Kappa值达0.89。基于预实验，团队将“就业”议题调整为更贴合意识形态研究的“躺平与奋斗”议题，并将观测样本由6条扩容至24条。
团队表示，项目重点检验抖音算法是否存在“去议题化”“重情感轻理性”等隐性倾向，并尝试形成一套标准化、可复用的短视频算法实证研究流程包，为平台算法治理、高校网络思政教育和网络意识形态安全研究提供实证参考。
