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算法推荐技术有效解决了信息超载危机下内容与用户的精准适配问题,深刻改变了人类信息生产、分发和传播实践,同时也造成用户传播权利被隐性收缴、媒介信息传播中“人”的主体性缺失、传播场域公共属性减弱等异化现象。为此,应当从制度建设、技术升级、价值导向、风险防范四方面寻求对算法推荐技术向善发展的规制策略,完善网络媒介生态治理建设。 相似文献
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在以“大数据”为基础的智能媒体时代,5G技术得到了快速发展,精准算法技术也逐渐渗透到人们的生活中,促进了“千人千面”“我的日报”时代的到来,完美展现出了媒介技术发展给人们带来的便利。但是,无处不在的个性化信息推荐导致受众沉迷于“信息茧房”,从而加速了个人的时间危机。基于此,本文在阐述“信息茧房”概念的基础上,通过查找相关文献,力求找出媒介技术进步是如何消磨个人有效时间、使受众裹挟在“信息茧房”之中的,进而提出了有效的解决策略。 相似文献
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作为连接信息和受众中介的算法推荐技术,在重构了短视频生产和分发图景的同时,也因自我异化及监管机制不完善引发了算法操控问题。算法运用符号暴力手段施加符号操控,形成品位固化及圈群文化区隔;由算法的政治内嵌和资本外扩所导致的舆论操控行为,损害了公众的知情权、媒体公信力及市场平等竞争。依据多元主体协同治理模式,建立健全算法推荐服务的嵌入式自我监管体系及“知情同意”机制、推动算法推荐技术标准及算法推荐伦理建设,是规制短视频推荐中的算法操控行为、提升用户自主性的有效途径。 相似文献
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对于算法推荐,大致可以分为“积极乐观”“质疑批判”“需要检验”三种观点,笔者将其归纳为“技术派”“道德派”和“科学派”。“道德派”认为:失去了传统把关人的算法推荐在黑箱中完成信息分发,形成“信息茧房”“群体极化”等负面效果。对此,今日头条总编辑张辅评回应称“公众对新技术不了解,以讹传讹”,提出“信息茧房从一开始,质疑的就不是算法推荐,而是此前门户时代兴起的订阅模式”,那么,算法推荐和订阅模式之间的区别在哪里?算法推荐必然会引起“信息茧房”“群体极化”现象吗?针对算法推荐带来的社会效果,目前的实证研究有何发现?又存在哪些问题?本文从推荐算法的技术原理入手,对以上问题展开分析。 相似文献
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算法推荐技术目前被广泛应用于新闻领域,有利于满足用户的个性化内容需求,然而新闻算法推荐技术在为用户提供便捷服务的同时,也引发了人们对信息茧房问题、隐私安全问题以及对其公共价值的讨论。当下经常使用的今日头条、抖音等都在采用算法推荐机制,是否真的会导致马尔库塞所指出的问题--丧失人的主体性和自主性,带来技术异化?本文对此进行了探讨。 相似文献
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大数据时代,数据信息纷至沓来,算法技术逐渐被应用、深化于传播领域,使得基于个性化服务的算法推荐模式成为了新的信息发展方向。与此同时,算法推荐模式却导致了“信息茧房”效应的产生,并引发了一系列问题。本文以抖音的算法推荐为案例,总结了算法推荐的形式风格,对信息茧房的效应进行分析,明晰出抖音短视频中信息茧房的具体表征和产生诱因,并在此基础上对信息茧房产生的影响进行反思。 相似文献
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算法是人工智能技术的核心技术,目前广泛使用于信息分发、信息推荐等领域。通过对网络中个人踪迹的追踪和收集,算法可以生成精准用户画像,根据受众兴趣推送相关内容。算法分发在重塑我们的信息传播方式的同时,也带来了很多媒介伦理问题,如虚假新闻、隐私侵权、信息茧房、知沟扩大、阶层两极分化等。笔者立足于算法技术的积极作用,辩证思考其目前引发的媒介伦理冲突,并从算法的“把关分发”机制、“他律+自律”的双约束机制、算法工程师和受众三个角度提出相应的建设性措施,为算法分发技术引发的伦理问题的解决提供参考。 相似文献
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算法已成为当今数字媒体技术的决定性因素,新闻推荐平台借助算法技术连接人与信息,为人们提供个性化的新闻服务。本研究基于算法和用户互动的视角,采用问卷调查方法,以新闻算法推荐平台的使用者为研究对象,探讨算法推荐的信息可见性、用户主动性和信息茧房效应。结果显示,新闻算法推荐整体上以用户为中心,在新闻可见性上,用户对趣味新奇性价值的认知感最强,新闻个性化程度凸显;用户对新闻推荐的使用上,以被动浏览行为最为普遍,自主性总体不高;用户对推荐算法技术有一定了解,表现出一定的算法素养;算法推荐对用户并未造成单纯的信息茧房效应,它同样可扩大受众接触资讯的范围,将用户带入更广阔的世界。最后,本文讨论了用户和算法之间的关系,发现两者不是彼此孤立的存在,而是始终处于相互响应、相互发展的状态。 相似文献
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从受众视角出发,聚焦媒介平台对受众的剥削.研究发现:媒介平台受众剥削的基础是资本扩张形成的结构性霸权加剧了受众异化;媒介平台对受众剥削呈现出三重异化下三重剥削的新特点;媒介平台对受众剥削的布展逻辑是基于算法推荐机制下对受众进行的数据控制和驯化.当前,为使受众免受剥削,就必须为资本设置"红绿灯",厘清数据权力边界,培养受... 相似文献
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算法推荐被运用到信息生产、分发、反馈等环节,用户往往根据使用体验去获得认知,容易在信息接收过程中产生对算法推荐的误读。本文从技术视角入手,引导用户对算法推荐的结果进行客观理性的判断,避免陷入依赖与价值迷失的伦理困境中。 相似文献
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算法推荐技术的应用是智慧图书馆发展的重要组成部分,但算法推荐技术在为读者提供更精准优质文化服务的同时,也催生了信息茧房效应等风险。论文通过分析信息茧房效应对读者文化质量权的妨碍,并有悖于公共图书馆的使命价值,指出应采取措施对其进行规制。具体的规制方式包含进行符合公共图书馆自身特点的算法设计、在公共图书馆算法推荐的过程中进行双重监管和保障读者在图书馆应用算法推荐技术时的权利三个方面。 相似文献
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从20世纪90年代起,我国报业的整体格局发生了十分可喜的巨大变化。受众关注大事的“主流化”和信息获取的“规模化”,使得综合性报纸不断扩版加厚,“厚报”已成为当代报界的新趋势。另一方面,报纸扩版加厚导致的信息堆积使受众无所适从,大量“垃圾信息”也让受众厌烦。此外,由于生活节奏的加快,受众的阅读习惯也转变为“跳跃式阅读”,受众对信息的“质”的诉求远远超过对“量”的诉求。因此,眼下报纸的主题不再是收集、提供信息,而应该是整理、精选和解释信息。也就是说,报纸提供的新闻是受 相似文献
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随着“算法权力”应用场景和权力边界的不断扩大,内容推荐算法也经历“赋魅”“祛魅”到规制的历程,防止其技术异化和规避价值困境成为现实课题。把价值敏感设计理念引入内容推荐算法,有效识别并破除其主流价值观偏移、用户隐私侵犯、算法歧视与偏见等价值困境,确立其有用性、便捷性、无害性等价值理性,力求重塑“人与人造物”的正当关系和应有价值,从而实现内容推荐算法工具理性与价值理性的辩证统一。 相似文献
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基于信息项和用户群的信息推荐机制 总被引：2，自引：1，他引：2
如何准确高效地提供给用户需要的信息,是信息推荐研究的核心。本文提出了一种推荐机制———基于信息项和用户群的信息推荐机制,它综合考虑了用户自身和其邻居用户对推荐的影响。在计算用户自身对推荐的影响时,采用了基于信息项的方法。在计算邻居用户对推荐的影响时,首先寻找目标用户的邻居用户,形成一个用户群,根据用户群中其他用户对目标项目的推荐产生目标用户对目标项目的推荐。在MovieLens上的实验证明,本文提出的这种算法在预测精度上较传统的推荐算法有很大的提高。 相似文献
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个性化推荐系统的出现,可以让受众根据自己的兴趣、爱好选择信息。虽然它在一定程度上提高了信息的分发率,满足了受众的信息需求,但是另一方面,却造成了"信息茧房"现象。在"信息茧房"的影响下,易出现群体极化下的网络暴力,受众的全面发展和对现实社会的认知判断也受到一定程度的影响。 相似文献