布赖恩·阿瑟（Brian Arthur）提出了经济的报酬递增与路径依赖理论——没有一个行业能像科技行业那样将这一理论体现得更加明显 ， 在这个行业当中 ， 第一个实现产品市场匹配的竞争对手可能会脱颖而出；如果市场给人的感觉是越来越赢家通吃的话 ， 那是因为在一个日益紧密相连的世界里 ， 赢家的确会通吃 。
字节跳动往往被说成是一家算法公司 ， 而TikTok在过去几周则被描述成了只靠这种算法的黑魔力而取得成功；很多人甚至认为 ， 如果收购不包含算法在内的话 ， TikTok就不值得买 。
我认为这是错误的 。
是的 ， 重新训练FYP的推荐算法可能需要很长时间 ， 以至于部分用户会流失 ， 我并不认为这项工作是鸡毛蒜皮；但是 ， 真正的魔力在于TikTok的设计和流程里面的每一个元素是怎么互相关联到一起 ， 从而创建出一个数据集 ， 再通过这个数据集 ， 把算法训练达到最佳性能的——这个反馈回环里面没有一步是超出了美国众多追求者的能力范围之内的 ， 你所需要做的只是要了解这个飞轮的机制 ， 并保证让每一个要素和流程都正常运转 。
我遇到过的产品或服务似乎在算法推荐的质量上都遇到了天花板：这里面包括Yelp、OpenTable、Google、Netflix等；不要误会我的意思 ， 这里有些日子过得还很不错 ， 我只是禁不住想他们当中的一些是不是可以更上一层楼 ， 对算法更友好的设计也许就是可能的解决方案之一 。
回顾一下 ， 在我关于TikTok的系列文章的第一篇当中 ， 我讨论了它的算法是如何充当了一种匹配机制 ， 使得TikTok成为了如此具有可扩性的娱乐网络的 。
相比之下 ， 社交网络必须用社交图谱来逼近兴趣图谱 ， 然后就带来了这种种问题；在有关TikTok的第二篇文章中 ， 我重点介绍了它的设计是如何有效地帮助其机器学习FYP算法“看到”完成其工作所需的东西的；对算法友好的设计理念可能会成为其他垂直领域的其他公司在机器学习时代取得优势需要采用的一种模式 。
但是 ， 作为案例研究TikTok之所以那么的迷人而且异类 ， 还有最后一个原因——这跟软件和算法的关系不大 ， 而跟我孜孜不倦的文化决定论关系更大 ， 那就是创意的网络效应（这会是本TikTok系列第三部分 ， 也是最后一部分要讨论的主题） 。
译者：boxi；原作者播客标题：Seeing Like an Algorithm
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