徐志柳很多人真切感受到短视频可以成为“没有围墙的大学”、直播可以成为知识“传送门”，是从抖音上某条知识视频，或一场高校直播开始的。

　　不用跑到高校去，不用坐在教室内，在短视频中和直播间里，网友们也可以听北大教授戴锦华讲电影，听天文大咖苟利军讲天文知识，听物理大神曹则贤阐述读书方法论……许多网友由此感慨：“妈妈，我出息了，我在抖音上大学。”

　　定位学大师杰克·特劳特曾表示：过去30年人类社会产生的信息比之前5000年产生的信息还多。早在十多年前，词汇学家Jeffrey的研究结论也称，一份《纽约时报》包含的信息量比17世纪的人一辈子接收的信息都要多。

　　但在信息的海洋中，我们经常处在“弱水三千，未必能取一瓢饮”的境地，因为很多信息或是营养密度过低，或是“重金属”含量超标。

　　大学里的名师课干货多、内容实、营养足、思想含量高，无疑能满足许多人对高质量知识的需求。只不过，空间与时间的限制让这些线下的名师课对大众可望不可及。

　　好在，互联网帮人们消除了知识流通的空间局限与时间掣肘，降低了知识获取的现实门槛，扩大了知识传播的覆盖广度。

　　如果说，互联网打破了千百年来知识流通的封闭性，拓宽了人们获取知识的渠道，那推荐算法就是改变了知识单向传播的局面，促使知识生产者、接收者、传播者及信息环境形成了统一的知识体，助力了知识普惠。

　　《2023抖音公开课学习数据报告》就显示，全国147所双一流名校中，有137所入驻抖音平台，覆盖率达93.2%，400位教授、45位院士、4位诺奖得主在抖音传递知识，其中北京大学、清华大学、中国科学院大学位列抖音网友最喜欢的授课高校前三名，平均每天有超20万人次在观看高校直播课。

　　某种程度上，是推荐算法推倒了横亘在大众跟高质量知识之间的高墙。在算法推荐下，用户与优质知识之间的联系不再是单方面的搜寻，还能是让知识通过平台分发主动去触及用户，实现了知识内容与用户需求的高效匹配。

　　喜欢社科的，可以在清华大学“人文清华”论坛抖音号@人文清华下听大师们讲致学之道；喜欢历史的，可以在北大历史抖音号下疯狂追更；喜欢物理的，可以跟着中国科学院物理所抖音号研究热力学、电动力学、原子、分子和光学……所以才有千万网友争当高校“云学生”、名师课“课代表”的景象。

　　管理学中有个“知识流”的概念，意指知识流动过程和处理机制，其内容是个四元组(KL、KT、KFx、KV)，分别对应了知识层次、知识类型、知识流量、知识流速。知识普惠，本质上就是要通过多层次知识快速流动，继而充分激活知识的效用，实现知识价值的最大化。

　　推荐算法就用精准匹配将知识生产者、知识信息、潜在受众这些原本孤立的点连接了起来，激活了泛在式参与和接力式分享，加速了知识流动。

　　多向交互连接，使得知识可以轻易实现“1对100的N次方”式的裂变式传播。

　　非但如此，推荐算法支持下的“知识找人”，还让知识得以通过趣缘联结的网络实现价值传达，就算是冷门知识，算法也能帮其找到特定领域的发烧友，实现“冷”知识“热”传播。

　　无论是南京大学历史学院考古文物系教授张良仁的“万物皆可跟考古学奇妙结合”，趣味化科普“中国人2000年前就撸串了”“油条跟奸臣秦桧有关”等，让冰冷的文史知识冒出了“热气”，让冷门专业考古学进入了年轻网友的视野，还是理论物理博士后周思益在抖音号@弦论世界上利用水杯、卫生纸等道具讲解“黑洞信息佯谬”“游泳圈的曲率”“小学生如何理解P-V相变”，引发很多人对谢耳朵都不得不放弃的弦理论的兴趣，都是例证。

　　正是由于推荐算法的匹配，诸如考古、弦理论在内的小众和冷门知识才会在短视频直播平台上受到更多人的关注。

　　到头来，推荐算法推动了那些实用、新奇、有趣的高质量知识从“象牙塔”走向“百姓家”，营造了知识普惠生态，激发了全民学习热潮。

　　对网友、用户来说，推荐算法帮助他们提高了获取知识内容效率，拓展多元接收渠道和灵活学习方式，调动年轻人的科学兴趣和学习积极性，进而增强他们的科研活力和创新潜力。

　　在很多院士名家的知识科普下面，经常有网友评论“知识以意想不到的方式进入脑子”，很多学到知识、受到启发的网友还会参与到科学探索中来。比如，以“水火箭”为代表的科学小实验就在抖音上流行起来，不少老师自学后再教给学生，实现了知识由点及面的扩散式传播。在此过程中，短视频成了“云课件”，直播则扮演了“传递者”的角色。

　　对高校、教育工作者来说，推荐算法拓展了学习群体，能让其研究成果被更多人看见、学习和分享。

　　近年来，顶尖高校纷纷组团在抖音营业，开设公开课直播，将知识输送到更远的角落，让知识触达更广泛的人群。那些享受了顶尖名校和一流名师教育的网友们，也能将获得知识的满足感转化为对高校、老师的认同感。

　　正如著名传播学者张志安所说，短视频平台这种全新的知识交往场景，加速了知识网络的碰撞流通，让每个人都能共享知识精华，而受众的反馈，也经常会给下一轮知识分享反哺思路和灵感。随之而来的，是知识传播者与接受者相互增益的正向循环。

　　培根曾说过，知识的力量不仅取决于其自身价值的大小，更取决于它是否被传播，以及被传播的深度与广度。推荐算法就利用个性化、高效能的分发模式，助推了高质量知识的纵深和广泛传播，助益了知识普惠。可以预见的是，当推荐算法摁下促进知识流动、厚植学习氛围的“按钮”，更多人会从知识普惠生态中切实受益，全民终身学习的学习型社会图景也会愈发可期。(文/仲鸣)

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