算法的两个底层逻辑
算法无论设计多么复杂，其本质仅依赖两大底层逻辑：赛马机制与流量池机制。
赛马机制：量化选拔的核心流程
赛马机制是算法的量化选拔逻辑，分为四个关键步骤：数据化处理、分类归类、赋予权重、基于贝叶斯概率汇总排序。该机制与高考类似——高考以科目分数累加决定升学路径，算法则依据“转化-评价-点赞”或“曝光-点击-付款”等可量化行为，决定个体所能获取的社会资源份额。
所有参与算法权重计算的数据，本质上分为两类：固定基础数据（如商品标题关键词、类目属性、视频标签）和动态筛选数据（如转化率、成交量、“转评赞”）。唯有动态数据决定最终资源分配结果。
- 电商排名：标题关键词、类目属性为固定数据；转化率与成交量为动态数据，直接决定商品在平台的流量获取能力。
- 视频推荐：内容类型、视频标签为固定数据；“转评赞”为动态数据，决定短视频在抖音等平台的播放量上限。
流量池机制：圈层分隔与破圈逻辑
流量的本质是人群触达，流量池背后反映的是社会圈层结构。社会通过“横切”与“竖切”形成多重圈层：
- 横切：按社会阶层划分，如中管干部等顶层群体；
- 竖切：同一阶层内按职业、兴趣、城市产业等进一步细分小圈层；
- 圈层壁：14亿人口因阶级、职业、地域等因素被框定于无数封闭圈层之中；
- 破圈：营销需打破圈层壁，实现跨圈层触达。
典型案例包括郭德纲、陈丽君——二人从相声、越剧等小众领域逐步进入大众娱乐视野，完成典型“破圈”过程。
算法的资源分配效应
算法通过“赛马机制+流量池破圈”协同作用，决定资源流向：转化率与成交额达标后，商品被推入更大流量池，排名提升；点赞、评论数据优异的视频，则获得更广范围的分发。
算法衍生的社会问题
优绩主义与社会达尔文主义倾向
算法逻辑与资本主义效率观高度同构：以量化标准（考试分数、绩效、证书）配置资源。若照此逻辑推行“271法则”，将10%人群系统性边缘化，其公平性质疑直指人性底线——人之为人，在于对公平与平等的坚守，而非动物式的生存竞争。
算法滥用引发的普遍掠夺感
外卖骑手困于算法调度已广为人知；近年拼多多商家、外卖商家、滴滴司机、货拉拉司机等群体亦普遍感知“辛苦一年实为平台打工”的剥夺感。
部分隐性不公更值得警惕：
- 红绿灯系统优先保障汽车通行，电动自行车通勤者权益让渡；
- 银行风控模型倾向服务国企、公务员及事业单位员工；
随着社会数智化转型加速，算法模型广泛嵌入公共系统，其滥用正推动社会资源持续向头部少数群体集中。
展望2026年，期待“技术向善、科技普惠”切实落地，而非止于口号。