1. 引言
随着互联网技术迭代升级与移动终端的全面普及，人类社会正经历着前所未有的信息传播范式变革。电商平台作为数字经济的重要载体，其算法推荐机制在传统文化传播中扮演着双重角色。算法技术在激活传统文化市场价值方面的巨大潜力，但其弊端同样值得警惕，我们不得不重新审视这场技术革命对文化传承的深层影响。
当前学界对算法推荐机制的研究多聚焦于新闻传播、电子商务等领域，针对其在传统文化传播中的特殊作用机制尚缺乏系统性探讨。既有成果或停留于现象层面的批判，将算法视为消解文化深度的罪魁祸首；或将传统文化数字化简单等同于技术赋能，忽视传播过程中产生的价值重构问题。事实上，电商平台算法推荐机制对传统文化的影响呈现多维度的辩证关系：在文化调适层面，算法通过用户画像重构传统文化的话语表达方式；在市场适配维度，算法驱动的文化IP孵化正在改变传统手工艺的价值评估体系；在传播生态格局方面，算法形成的信息茧房效应可能导致文化多样性的流失。本研究旨在系统考察电商平台算法推荐机制对于传统文化传播的影响，探究其作用于传统文化传播的具体路径，厘清技术理性与人文价值在数字时代的互动边界。
2. 电商平台算法推荐机制的工作原理与目标
2.1. 算法推荐的基本原理
电商平台算法推荐系统是实现个性化信息分发的核心技术，其基本目标是通过对用户行为、物品属性及上下文环境等多源数据的综合分析，预测用户的潜在兴趣，进而实现商品与内容的高效匹配。该系统主要依赖于以下几类推荐模型：协同过滤是最经典且广泛使用的推荐方法之一，其核心思想是利用用户或物品之间的相似性进行推荐。基于用户的协同过滤通过识别具有相似行为模式的用户群体，将某一用户偏好推荐给另一相似用户；基于物品的协同过滤则依据物品本身的相似度进行推荐，如“购买了X商品的用户也购买了Y”。尽管协同过滤不依赖内容语义，具有良好的跨领域适用性，但其也面临“冷启动”问题——即新用户或新商品由于缺乏历史数据而难以被准确推荐。为弥补这一缺陷，基于内容的推荐通过提取用户历史偏好物品的特征(如文本描述、图像视觉特征、类目标签等)，构建用户兴趣画像，并推荐具有相似特征的新物品。例如，若用户多次浏览紫砂壶相关商品，系统将倾向于推荐更多传统手工艺品类商品。然而，单一方法往往存在局限性，因此现代电商平台普遍采用混合推荐系统，将协同过滤、基于内容的方法与深度学习等先进技术相结合，以提升推荐的准确性、多样性和鲁棒性。近年来，深度学习技术在推荐系统中得到广泛应用。此外，图神经网络也开始被用于处理用户–物品交互图中复杂的拓扑结构，进一步优化长尾物品的推荐效果[1]。
2.2. 算法推荐的核心目标
电商平台引入算法推荐机制的核心目标是通过技术手段实现资源的高效配置和用户体验的显著提升，最终达到平台、用户与商家的多方共赢。其首要目标是提升信息匹配效率。在信息过载的数字经济环境中，用户常面临选择困难，而算法系统通过分析海量行为数据，能够精准识别用户偏好，将最有可能感兴趣的商品或内容优先展示，极大降低了用户的搜索和决策成本。这种“货找人”的模式显著提高了交易达成的效率，尤其在大规模商品库中体现其技术优势。其次，增强用户黏性与活跃度是平台持续运营的关键。通过不断优化推荐内容的吸引力和相关性，系统能够使用户停留时间延长、复访频率增加，从而形成稳定的使用习惯和平台忠诚度。高黏性用户不仅贡献更多的交易额，还可能积极参与内容生产、社区互动和口碑传播，进一步丰富平台生态和价值链。算法推荐的第三个核心目标是实现商业价值最大化。系统通过提高转化率、客单价和复购率，直接推动平台总交易额增长。此外，推荐系统为精准营销提供了强大支持，通过对用户分层和兴趣标签的细化，广告和促销活动能够更精确地触达目标人群，从而提升营销投入回报率。最后，算法推荐助力平台实现规模化下的个性化服务。传统人工运营方式难以应对亿级用户和商品的管理需求，而算法系统可自动化、高效地为每一用户生成独一无二的浏览和购买建议，真正实现“千人千面”的个性化体验。这种能力不仅强化了用户体验，也成为平台核心竞争力的重要组成部分。
2.3. 算法推荐在电商平台中的具体应用
在电商平台中，算法推荐系统已深入嵌入各类业务场景，成为驱动交易增长和用户体验升级的重要引擎。首页个性化推荐是其中最为典型的应用。平台通常通过在首页设置“猜你喜欢”“热门推荐”等模块，根据用户的历史行为、实时点击数据及其他画像信息，动态生成并展示个性化的商品流。其次，在商品详情页中，平台往往设置“同类推荐”“搭配购买”“看了又看”等关联推荐模块，通过物品协同过滤和语义相关性分析，引导用户延伸浏览，有效提升交叉销售与客单价表现。
搜索与排序优化是推荐技术的另一重要应用场景。用户通过关键词发起搜索后，系统不仅依赖文本匹配，还融合用户个性化信号、商品热度、销量、评价等多维特征，借助算法对结果进行重排序，使结果更贴合用户意图，从而提高搜索转化率。在内容电商和直播电商场景中，推荐算法的作用进一步凸显。平台如抖音电商、快手电商等通过分析短视频和直播内容的视觉、语音、文本等，识别商品与用户兴趣之间的潜在关联。传统文化内容如非遗技艺展示、传统服饰穿搭、民间艺术表演等，可借此精准触达兴趣用户，实现文化传播与商业转化的有机结合。
此外，推荐系统还广泛应用于社群与圈子运营中。电商平台通过构建兴趣社区，利用算法识别用户兴趣标签，为其推荐相关创作者、讨论话题和用户群组，促进同类偏好用户之间的互动，形成高活跃度的文化社群。在大规模促销活动期间，算法推荐也发挥着关键作用。系统通过预测用户可能感兴趣的会场、优惠券和秒杀商品，实现营销资源的精准投放和流量高效分配，从而提升整体活动效能。综上所述，算法推荐已渗透至电商业务的各个环节，其应用不仅提升了平台的运营效率和用户体验，也为传统文化在数字时代的传播与商业化提供了新的路径与可能性。
3. 电商平台算法推荐机制赋能传统文化传播的积极影响
3.1. 激活沉睡资源，实现精准触达
电商平台算法推荐机制通过高效的数据处理和智能匹配能力，为传统文化资源的数字化活化与精准传播提供了强大技术支撑。传统文化内容与商品长期以来面临“养在深闺人未识”的传播困境，尤其许多非物质文化遗产、传统手工艺及地方特色文化项目，因受限于地域性强、受众范围窄、推广渠道单一等因素，未能实现广泛传播与价值转化。算法推荐系统通过用户画像构建、兴趣标签挖掘与行为轨迹分析，能够精准识别出对传统文化具有潜在兴趣的用户群体，进而实现文化内容的定向推送与有效触达。
传统传播模式下，热门文化产品往往占据绝大多数流量，而众多小众、冷门的传统文化项目难以获得展示机会。算法推荐通过挖掘用户多样化、个性化兴趣，能够将这些边缘性文化资源重新纳入传播链条，实现“沉睡资源”的唤醒与价值重估。例如，一些传统地方戏曲、少数民族手工艺、古代农具复制品等小众文化商品，通过算法匹配对其感兴趣的用户群体，不仅实现了跨地域销售，还形成了稳定的兴趣社群。此外，算法系统具备持续学习与实时反馈能力，可根据用户的点击、停留、互动及购买行为动态调整推荐策略，不断优化内容与用户之间的匹配精度，从而显著提高传统文化内容的曝光率与转化效果。这种传播机制，极大拓展了传统文化的受众范围，尤其吸引大量年轻群体的关注与参与，为传统文化在数字时代的存续与复兴注入了新动力。
3.2. 创新表达形式，增强文化吸引力
算法推荐机制在推动传统文化传播的过程中，显著促进了文化表达形式的创新与重构，极大增强了传统文化对现代受众、特别是年轻用户的吸引力。电商平台依托算法技术，积极推动传统文化元素的视觉化、互动化、场景化重构，使其更契合数字原住民的审美偏好与消费习惯。短视频、直播、虚拟体验等新型内容形式，成为传统文化传播的重要载体。例如，非遗技艺通过短视频展示制作过程、直播带货中融入文化讲解、AR试穿传统服饰等方式，将静态的文化遗产转化为动态的、可交互的数字体验，显著提升了用户参与感和沉浸感。
算法系统不仅优化内容分发，还深刻影响内容生产环节。创作者和商家为获得更多推荐曝光，会主动调整传统文化内容的呈现方式，运用快节奏剪辑、国潮视觉设计、故事化叙事等手法，使文化内容更加贴合平台用户的观看习惯与审美趋势。这种算法适应性创作在某种程度上推动了传统文化的现代转型，使其在保持内核的基础上，外在表现形式更富时代气息。同时，算法还能够实时测试不同内容形式的用户反馈，识别出更受用户欢迎的表达方式，从而推动内容优化与迭代。这种反馈机制使得传统文化传播不再依赖于主观判断，而是建立在实时数据与用户真实偏好之上，显著提高了传播的有效性和可持续性。由此可见，算法推荐不仅是一种分发工具，更是推动传统文化创造性转化与创新性发展的重要催化力量。
3.3. 重构产销链条，激发市场活力
电商平台算法推荐机制通过重塑传统文化产品的生产、销售与消费模式，显著激发了传统文化市场的内在活力，为其可持续发展提供了经济支撑。传统模式下，许多传统文化产品因销售渠道有限、市场信息不对称等问题，面临产销脱节、价值被低估等问题。算法推荐系统通过精准匹配供需，缩短了传统文化产品从创作者到消费者的路径，实现了更高效的市场资源配置。
算法机制还助力挖掘和培育传统文化IP，推动其实现品牌化与商业化增值[2]。系统通过分析用户关注热点、消费趋势及社交互动数据，能够识别具有市场潜力的传统文化元素或创作者，并对其进行流量扶持与资源倾斜。某些传统纹样、地方传说、历史人物等文化符号，经算法识别其热度后，可被迅速开发为系列文创产品、联名商品或主题内容，形成规模化的IP运营效应[3]。电商平台算法推荐机制为传统文化创造了一个正向循环：文化传播带动消费增长，消费增长反哺文化传承，从而形成经济收益与文化保护相互促进的良好生态[4]。
3.4. 塑造文化社群，促进代际沟通
算法推荐机制在电商平台中的广泛应用，显著促进了基于传统文化兴趣的社群构建与代际沟通，为文化传承提供了新的社会基础与文化空间。在快速城镇化和数字化的社会背景下，年轻一代与传统文化的疏离感日益增强。算法系统通过精准识别和连接具有共同文化兴趣的用户，有效促进了跨地域、跨年龄层的文化社群的形成。平台通过分析用户行为，将分散的传统文化爱好者推荐给彼此，并推动相关社群、圈子或小组的建立，形成具有高度认同感的文化共同体。
这些算法促成的文化社群不仅扩大了传统文化的传播范围，还增强了文化实践的参与性与传承性。用户在这些社群中不仅作为被动的消费者，更成为文化内容的共同创作者、讨论者与传播者。年轻用户通过平台接触并喜爱上传统文化后，往往自发进行二次创作、分享体验、组织线上线下活动，从而形成良性循环。更为重要的是，算法平台在一定程度上充当了代际文化对话的媒介。年长的文化传承人、手工艺者通过直播、短视频等形式展示技艺、讲述文化背景，直接触达年轻受众；而年轻人则通过弹幕、评论、打赏等方式反馈交流，形成跨越年龄的双向互动。
4. 电商平台算法推荐机制对传统文化传播的挑战与异化
4.1. 算法逻辑下的文化窄化与“模板化”
电商平台算法推荐机制在提升传统文化传播效率的同时，也不可避免地导致文化呈现的窄化与模板化趋势。算法系统的本质是通过量化指标来评估内容价值，这种效率至上的评价体系促使内容创作者倾向于生产更符合算法偏好的“标准化”文化产品。传统文化原本具有丰富多样性、地域差异性和历史厚重感，但在算法框架下，其传播内容往往被简化为易于识别和分发的标签化元素。这种文化筛选机制下，只有符合短平快、强视觉冲击、情绪唤起度高等特征的内容才容易获得大规模推荐。其结果是非遗技艺中耗时漫长的制作过程被快进展示，传统礼仪的复杂程序被剪辑为碎片化片段，传统文化呈现出日益趋同的表达方式。更深远的影响在于，算法通过不断强化某些模板，导致文化创作的同质化现象。当某类传统文化形式(如汉服穿搭、茶道演示)被证明具有较高流量价值时，大量创作者会纷纷模仿类似风格、叙事节奏甚至视觉呈现。这种趋势一方面挤压了那些不擅长视觉化、节奏较慢、需要深度理解的传统文化形式的传播空间；另一方面也在无形中建立了新的文化等级秩序：易于算法传播的文化形式获得更多资源，而其他形式则面临进一步边缘化[5]。
4.2. “信息茧房”效应
信息茧房是指个体局限于算法根据其过往行为构建的信息环境中，不断接收相似观点和内容，而难以接触多元化信息的现象。在传统文化传播领域，这一效应表现为：对传统文化感兴趣的用户会持续接收到更多同类内容，而对传统文化缺乏显性兴趣的用户则几乎接触不到相关推荐，导致文化传播的受众范围固化和文化偏好的进一步极化[6]。算法通过持续优化用户参与度指标，天然倾向于推荐那些已经证明受欢迎的内容类型，而非尝试拓展用户的兴趣边界。例如，一个曾经观看过紫砂壶制作视频的用户，可能会不断收到各种传统手工艺相关内容，但却很少接触到与之相关的历史背景、美学理论或批判性讨论等深度内容。这种横向扩展而非纵向深入的推荐模式，使用户对传统文化的理解停留在表面层次，难以形成系统性的文化认知。同时，信息茧房也加剧了文化传播的代际和群体隔阂。年轻人可能沉浸在国潮、汉服等时尚化传统文化表达中，而年长群体则更倾向于传统戏曲、民俗活动等原生态形式，算法通过强化这些群体各自的内容偏好，无形中减少了不同年龄、背景人群之间的文化对话与交流机会[7]。
除此之外，信息茧房效应可能导致传统文化传播的表面繁荣。传统文化相关内容观看量和互动量增长，但实际上只是在同一群体内循环传播，未能真正破圈触达新受众[8]。这种状况长期持续，将使传统文化传播陷入内卷化困境：内容生产者为了在有限的目标用户群体中争夺注意力，不得不进一步迎合该群体的特定偏好，导致内容创作方向越来越窄，最终影响传统文化生命力的可持续性。
4.3. 商业价值对文化价值的侵蚀
电商平台算法推荐机制本质上服务于商业目标，这一属性导致传统文化在传播过程中面临商业价值对文化价值的系统性侵蚀。算法优先推荐那些具有强变现能力的内容和商品，使得传统文化元素不可避免地被纳入商业化评估体系，其文化价值被转化为可量化的市场价值。在这种机制下，传统文化的传播不再以文化本身的意义传承为首要目标，而是追求最大化的商业回报，导致文化传播方向的扭曲和深层次价值的流失。那些易于包装成商品的文化元素获得更多流量支持，而难以商业化的文化形式则逐渐淡出推荐视野。例如，传统手工艺中，适合作为装饰品、礼品的项目往往比那些具有实用价值但缺乏观赏性的项目获得更多曝光；传统文化内容中，带有直接购买链接的短视频比纯粹的教育性内容更容易得到算法推荐。这种商业化筛选机制正在悄然重塑传统文化传承的优先级，一些缺乏即时商业价值但具有重要文化意义的项目面临被忽视的风险。
创作者为了获得更好的推荐效果，往往强调文化的视觉吸引力和娱乐价值，而非其历史深度和文化内涵。传统仪式被简化为拍照背景，神圣的文化符号被用作营销噱头，深刻的文化实践被包装为快速消费的体验产品[9]。这种商业化展示形式虽然在一定程度上提高了传统文化的可见度，但也可能导致文化的空心化。传统文化失去了其原有的语境和意义，成为空洞的视觉符号和消费标签。
4.4. 文化符号的误读与庸俗化
算法推荐机制对传统文化传播最深刻的异化之一体现在文化符号的误读与庸俗化趋势。算法驱动的传播环境鼓励内容的快速生产和消费，传统文化符号往往被抽离其历史背景和文化根基，成为可随意拼贴的视觉元素和营销工具。此类文化传播虽然增加了传统文化的曝光率，但也导致文化符号的意义被扁平化、碎片化，失去了与其原始文化系统的关联性。更严重的是，算法机制实际上奖励这种能够引发强烈情绪反应的内容，导致一些创作者故意采用夸张、扭曲甚至恶搞的方式处理传统文化元素，以获取更多流量和关注。
算法推荐基于相似性原理的内容分发模式，容易强化文化符号的刻板印象。某种特定的传统文化表现形式一旦被证明受欢迎，算法就会持续推荐类似内容，使用户接触到的传统文化形象趋于单一化[10]。比如中国传统文化在算法推送中可能被简化为汉服、故宫、书法等符号，而忽略了其内部巨大的多样性和复杂性。这种算法强化的文化刻板印象不仅影响了国内外受众对传统文化的理解，也可能反过来影响文化创作者的生产方向，形成一种自我强化的文化简化闭环。传统文化在算法环境中面临被降维为一系列可识别、可分类、可消费的符号标签的风险，其丰富的意义系统和价值内涵在数据化的传播过程中被不断稀释和庸俗化。
5. 优化路径与对策建议
5.1. 政策规制与引导
面对电商平台算法推荐机制对传统文化传播带来的挑战，需构建科学合理的政策规制与引导。政府部门应率先完善算法治理的法律框架，明确平台在传统文化传播中的责任与义务。出台相关算法推荐文化传播管理规章制度，要求平台建立传统文化内容识别机制，对非遗、传统技艺、民俗等特定类型内容实施差异化推荐策略，避免其完全受制于商业流量逻辑。同时，建立算法备案与透明度制度，强制平台披露影响文化内容分发的关键参数和权重设置，接受社会监督。文化主管部门应联合科技部门制定传统文化数字化传播指南，明确传统文化在数字环境中的表达规范和价值导向，为平台和创作者提供具体指引。此外，建议建立国家级传统文化内容数据库和数字资源平台，为算法训练提供高质量、多样化的文化语料，从源头上避免文化窄化和符号误读。政策制定应在鼓励创新的同时确立文化保护的红线，确保算法应用不损害文化的完整性和尊严性，推动形成技术赋能与文化传承相互促进的良性发展格局。
5.2. 优化算法模型结构
从技术层面优化算法模型结构是缓解当前问题的关键路径。平台应突破单纯以用户参与度和商业转化为核心的优化目标，构建多维度、长周期的价值评估体系。建议引入“文化价值指标”，将内容的文化深度、多样性、创新性等要素量化并纳入推荐模型，避免传统文化内容仅在能够引发即时互动时才获得推荐。在推荐系统中增加探索机制，主动向用户推荐有一定文化相关性但超出其常规偏好的内容，帮助用户突破兴趣边界。技术层面还应加强传统文化内容的深度理解能力，利用自然语言处理、计算机视觉等技术解析文化内容的深层语义，而非仅仅依赖表面特征和标签。平台可建立传统文化知识图谱，将文化元素、历史背景、地域特色、传承脉络等关系结构化，使算法能够理解文化内容之间的内在联系，实现更智能的推荐[11]。此外，应开发用户可控的算法调节功能，允许用户自主调整推荐内容的文化深度、地域来源、传统与现代比例等参数，增强用户在文化消费中的主动性和选择权。
5.3. 多元主体协同治理
构建多元主体协同治理机制是确保算法推荐机制健康发展的必然要求。首先应确立平台企业的主体责任，要求其建立内部算法伦理审查委员会，对推荐算法可能产生的文化影响进行定期评估和调整。平台应定期发布传统文化传播社会责任报告，接受公众监督。其次，应充分发挥文化机构、非遗保护单位、学术研究机构的专业作用，为平台算法优化提供专业指导，协助平台建立传统文化内容质量评估标准，识别需要特别保护和支持的文化类型，避免重要文化形式因缺乏流量价值而边缘化。此外，要建立用户反馈和参与机制，鼓励用户对推荐内容进行文化价值评价，举报低俗化、误读文化的内容，使用户成为算法治理的参与者和监督者。教育机构也应在数字素养教育中增加算法认知和文化辨别力培养，帮助用户特别是青少年理解算法工作原理，形成对传统文化内容的批判性思考能力。最后，建议成立跨部门联合工作组，统筹协调文化、科技、教育、网信等部门的政策和资源，形成治理合力。通过多元共治，确保算法推荐机制真正成为传播优秀传统文化的助力。
5.4. 内容创作传递文化价值
内容创作环节是维护传统文化价值传承的关键节点，应从创作理念、方法到传播策略进行全面优化。创作者应树立文化责任感，避免为了迎合算法偏好而过度简化或娱乐化传统文化内容。建议平台建立创作者培育计划，为传统文化领域的内容创作者提供专业培训，包括文化知识系统学习、数字表达能力提升、算法规律理解等方面，帮助其创作既保持文化深度又具有传播效力的优质内容。在创作方法上，鼓励采用深入浅出的表达策略，通过现代化方式降低理解门槛，但同时保留文化的核心价值和精神内涵。平台应建立传统文化优质内容认证和流量扶持机制，对那些正确传递文化价值、制作精良的内容给予额外推荐。同时，鼓励创作者在展示文化符号的同时说明其历史背景、文化含义和当代价值，避免符号的空洞化和碎片化传播。通过这些措施，使算法推荐环境中的传统文化内容既能获得广泛传播，又能保持其文化品格和价值内涵，实现传播效果与文化传承的统一。