基于算法推荐模式的社会性反思:个体困境、群体极化与媒体公共性

刘友芝; 胡青山

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基于算法推荐模式的社会性反思:个体困境、群体极化与媒体公共性

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互联网信息过载,催生了算法推荐信息分发模式的产生与发展。然而,算法推荐的实践应用,日渐凸显了一些不容忽视的社会性问题:对于个体而言,算法推荐在个体选择性接触和媒体“流量为王”思维的共同作用下,信息分发的“千人千面”,演变为个体信息获取的“信息茧房”困境;对于群体而言,算法推荐对个体的“信息茧房”,加剧了群体成员间“千人一面”的“回音室”效应,并与网络群体中“判断型话题”、同质性群体结构、网络传播的匿名性等“群体极化”互动影响因素共同作用,产生“群体极化”现象,进而消解算法时代的“媒体公共性”。优化现有算法推荐模式,是突破其社会困境的可行之路:首先,赋予算法推荐正确的价值观,在满足用户兴趣的前提下,优先推荐正能量的优质信息内容;其次,将“编辑算法”与“推荐算法”相结合,实行兼具信息分发多样化与个性化的混合推荐算法,将媒体公共性重建与个性化需求满足有机结合。

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来源
《传媒经济与管理研究》 |2021年第1期|192-212|共21页
作者
刘友芝; 胡青山;
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作者单位

武汉大学新闻与传播学院;

武汉大学媒体发展研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
算法推荐; 信息茧房; 群体极化; 媒体公共性; 算法优化;

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