Ella Langley创纪录的乡村热单引发了互联网上一个难以释怀的问题：一首许多人表示从未听过、由一位他们不认识的歌手演唱的歌曲，为何能在Billboard Hot 100长达68年的历史中，比任何其他歌曲在冠军位置停留更久？

Langley的《Choosin' Texas》在榜首停留了24周，超越了Mariah Carey《All I Want for Christmas Is You》保持的22周纪录。Carey的这首节日歌曲是每年冬天都会重返公众话题的季节性常客。Langley的纪录终结于10月10日榜单，Taylor Swift的《Patient Zero》在该周以首周登顶的方式夺冠。据Billboard及Billboard关于Swift首周夺冠的报道，Carey的歌曲通常每年12月都会重返冠军位置，若要夺回纪录，还需在榜首再停留三周。

然而，据向Fortune提供数据的娱乐数据与研究公司Luminate称，2026年第二季度仅有24%的美国音乐听众知道Ella Langley是谁。这一认知度已从2025年第四季度的13%和2026年第一季度的17%有所上升，但仍未覆盖四分之一的美国音乐听众。

换言之，一首冠军单曲仍可能让大部分公众发问：“这是谁？”这种落差引出了一个更宏观的问题：单一文化怎么了？

单一文化指的是一套共享的文化参照——人们可以默认他人都了解的歌曲、电视节目和电影，无论他们个人是否喜欢。近年来，评论人士也以几乎相反的含义使用这个词，用来描述算法和人工智能如何将文化压平为同质化。

当人们观看和收听的内容大多来自少数几家电视网、广播电台和MTV时，共享参照要容易得多。行业守门人决定什么能触达大众。人们不必是粉丝，也能知道大家在讨论什么。

这种共享受众从未涵盖所有人，而且在TikTok出现之前就已开始碎片化。但个性化信息流加剧了这种分化：用户能看到什么，越来越取决于平台的系统认为这个特定的人想看什么。Fortune曾在另一篇报道中探讨过算法人工智能与单一文化之间的关系。

反馈循环的实际运作

TikTok强调其“For You”信息流的个性化。正如该公司在关于推荐机制的说明中所解释的，“没有一个人人相同的For You信息流”。

例如，用户可能看了一个Olivia Rodrigo演唱会片段，随后感觉每五个视频中就有一个是这位歌手的片段。TikTok表示，其系统会考虑用户点赞和分享的内容、关注的人，以及是否完整看完一段视频。它还会评估视频本身，包括字幕、声音和话题标签。语言偏好、国家设置和设备类型也在考量之列，不过TikTok表示这些因素权重较低。

这些信号共同帮助系统决定哪些内容应获得用户更多的注意力。TikTok还表示，它努力保持信息流的多样性，例如通常避免连续展示使用相同声音或来自同一创作者的两个视频。

在美国，这套推荐系统目前由1月接管TikTok美国业务的、由Oracle支持的合资企业监管。该合资企业表示，将使用美国用户数据重新训练推荐算法。Fortune曾于2025年12月报道了这一所有权安排。

持续观看某类内容，算法可能会继续推送更多同类内容。研究人员在2月发表于《EPJ Data Science》的一项研究中观察到了这种反馈循环。研究人员使用围绕不同兴趣设定的自动化账户测试了TikTok的For You信息流。

研究发现，TikTok越来越多地推荐与这些兴趣相符的视频，这种强化通常在观看的前200个视频内就开始显现。信息流保持了一定的多样性，但账户的兴趣被放大得越强，其接触到的话题标签就越少。这些实验于2024年进行，即TikTok美国所有权变更之前。该研究可通过Springer查阅。

这些发现有助于解释为什么一个人可能认为某个话题正在席卷互联网，而邻居接收到的却是完全不同的信息流，完全不明白对方在说什么。

用户也可以自行缩小选择范围。TikTok及其他平台提供诸如TikTok“管理主题”（Manage Topics）设置之类的控制选项，允许用户指明希望多看或少看哪些主题。TechCrunch曾报道该功能的详情。

来自全方位的观察

用于个性化信息流的信息甚至可以来自应用之外。Meta于6月宣布，将利用其他企业已与其共享的信息，包括用户在其他网站上的购买记录，来个性化用户的信息流和AI回复——而不仅仅是广告。

Meta举的例子很直观：在网上购买一顶帐篷后，用户可能会开始看到更多露营相关的Reels。用户可以通过一项名为“来自其他商家的活动”（Activity from other businesses）的设置进行管理，详见该公司的公告。

用户观看的内容和购买的商品参与计算，塑造出一个专属于个人的互联网角落。

并非所有人都欢迎这种便利。《纽约客》作家Kyle Chayka曾专门写了一本书阐述他的担忧——《Filterworld: How Algorithms Flattened Culture》。

“这些数字平台和信息流，它们某种程度上承诺了一种很棒的共同体验……但我认为它们实际上在某种意义上使我们的体验原子化，因为我们永远无法知道其他人在自己的信息流里看到了什么，”Chayka于2024年接受NPR《Fresh Air》节目采访时表示。该访谈可通过NPR查阅。

Chayka认为，这种碎片化剥夺了艺术带来的部分乐趣，也让人们更难为同样的事物感到兴奋。更先进的推荐系统可能让我们身处各自的信息茧房。但矛盾依然存在：如果某样东西并不能引起一个人的兴趣，仅仅为了营造共同的文化体验，它就应该出现在这个人的信息流里吗？而如果内容从未触达某人，那个人又如何知道自己是否会喜欢它呢？

本文最初发表于Fortune.com。