智能推薦系統(tǒng)被廣泛用以實(shí)現(xiàn)用戶和電影資源之間的精準(zhǔn)匹配,它在針對(duì)不同用戶的趣味進(jìn)行個(gè)性化推送的同時(shí),也會(huì)加劇審美品格的物化、類型化以及在不同群體間的區(qū)隔。算法的推送結(jié)果較之人工推薦也更多映射出人的潛意識(shí)欲望,而無論是基于內(nèi)容還是基于協(xié)同過濾的推薦算法,都會(huì)促成擁有同類型趣味和偏好的用戶的聚集,弱化潛意識(shí)欲望表達(dá)的負(fù)罪感,并會(huì)加劇文化的祛魅及個(gè)人的原子化。 

【文章來源】：電影藝術(shù). 2020年01期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
一、對(duì)象屬性的向量化：對(duì)標(biāo)注文本的依賴及類型化處理
二、主體趣味的類型化：算法推動(dòng)的“聚類”與“區(qū)隔”
三、“物化的意識(shí)”：文化的祛魅與個(gè)體的原子化
    （一）算法推薦領(lǐng)域的“物化”現(xiàn)象
    （二）文化的“祛魅”與個(gè)體的“原子化”
四、算法背后的權(quán)力與欲望：文化權(quán)力的遷移及欲望表達(dá)
    （一）文化權(quán)力的遷移：算法背后的權(quán)力關(guān)系
    （二）無意識(shí)欲望的泛化表達(dá)



本文編號(hào)：2933019