原创 中国学者国际顶刊发文:短视频算法显著提新奥门免费资料大全历史记录开马升推荐内容多样性

2025年1月,新闻学领域的国际顶刊《Digital Journalism》发表了一篇中国新闻学者的重要研究论文。该研究通过开发虚拟代理测试的实验方法,模拟人类用户与推荐算法互动,以国内某短视频平台为数据来源,探讨了算法与用户行为交互对新闻多样性的影响。

研究结果表明,相较于无算法的随机推荐,算法推荐的新闻类别显著更多样。“多样性”的测量基于类别的数量和元素分布两个维度,理想状态是类别均匀分布。结果显示,基于算法的个性化新闻消费更具多样性和平衡性,算法有助于用户接触到平时不易遇到的新闻来源。此现象可能是算法平台为避免用户对重复性内容产生厌倦,因此推荐更具差异性的新闻内容。

近年来,关于算法与“信息茧房”的关系备受关注,多个高校团队以此展开了实证研究。深圳大学新闻学院教授杨洸采用问卷调查方法,以新闻算法推荐平台今日头条的使用者为研究对象,发现算法推荐并没有导致信息茧房效应,反而扩大了受众接触资讯的范围,用户和算法之间处于相互响应、相互发展的状态。

深圳大学传播学院“百人计划”教授、博士生导师虞鑫构建了包括使用时间、媒介环境、媒介素养、社会资本、媒介期望五个方面的模型,通过对知乎平台的实证调研,发现算法媒介使用时间越久,信息茧房效应反而降低,打破了使用时间越长,用户就会越被困在茧房里的认知。

复旦大学的研究通过对十种网络媒介的检验与比较发现,网络媒介的“筑茧”并非推荐算法技术下的必然。传播结构的水平型抑或垂直型、用户联结的开放性抑或封闭性为网络媒介是否带来“信息茧房”的两项关键机制。其中,微信等“熟人社交型”媒介趋于“筑茧”,微博等“公共讨论型”媒介趋于“破茧”,短视频平台等“垂直传播型”媒介既未“筑茧”也未“破茧”。

这些研究表明,算法并非必然导致“信息茧房”,打破了算法制造“信息茧房”的论调。但因为用户对感兴趣内容的需求度不同,一旦觉得同一类内容“推多了”或“推少了”,就认为有信息茧房存在,而且是算法造成的。

然而一系列实证研究表明,比起用户自主选择,算法推荐更能有效促进用户接触多样化内容。订阅制下,人们仅接触已关注过的领域和内容,实际减少了“新闻偶遇”;算法则基于“兴趣探索机制”,推荐更多用户可能感兴趣的内容,呈现出更高的内容类别多样性。

对外经济贸易大学法学院副教授许可、中国人民大学经济学院副教授程华,通过问卷调研发现了民众对算法的认知、态度和行为之间存在背离。64.98%的用户对企业使用算法的内容和目的表示不太了解或完全不了解,但当被问到对企业使用算法的态度时,约80%的受访者认为,企业使用算法可能会损害用户权益、侵犯个人隐私;但相当比例的用户并不抵触用算法获得服务、产品和体验,40%的用户认为自动信息推送精准、对己有益,85%的用户表示不会因为自动推荐产生过度购买的行为。

在一项针对抖音个性化推荐的用户评价调研中,62%的参与调查者表示“一般喜欢”,越早开始使用抖音的参与调查者、每天花费时间越多的参与调查者,更有可能喜欢个性化推荐。

这意味着,一方面,有相当比例的用户对算法不了解,但另一方面,对算法使用却抱有明显的负面态度。究其原因,普通大众出于对技术的恐惧,对算法有着抹黑和污名化倾向。

2022年,网信办等4部门联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》,社交媒体APP先后上线算法关闭键,允许用户在后台一键关闭“个性化推荐”。该功能上线以来,不少用户进行了体验。据相关平台反馈,大部分尝试算法关闭的用户,觉得推荐内容质量不高,又重新打开了“个性化推荐”功能。这一用户反馈与学者研究结论一致,相较于随机推荐,基于算法的个性化新闻消费更具多样性和平衡性。

随着算法日益进入互联网产品,人们对推荐算法的接受程度和评价越来越高。对外经贸大学团队2024年和2022年分别对消费者算法评价做了调研,选择“推送精准、节省了我获取有用知识的时间”的受访者合计比例从40%上升到52%,相对应的,选择“推送内容过于娱乐化,容易上瘾”、“推动信息比较同质,限制了知识获取的多元性”这两个选项的比例从43%下降到了37%。

综上,算法在提升新闻多样性方面具有积极作用,指责其制造“信息茧房”是一种“偏见”。另一方面,相关平台也应不断优化算法,提升算法透明度和多样性,为用户提供更优质、多样的信息服务。

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评论
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