本文以今日頭條新聞推薦算法為例,結(jié)合議程設(shè)置理論,梳理出了算法推薦新聞對(duì)于用戶的傳播流程圖,分析出算法推薦新聞傳播把關(guān)模式為人工把關(guān)+算法匹配模式,其議程設(shè)置模式為用戶偏好+平臺(tái)議程的動(dòng)態(tài)模式,算法推薦新聞的核心就是給用戶了一個(gè)流動(dòng)的新聞候選集。新聞內(nèi)容和分發(fā)平臺(tái)的分離,讓算法聚合類新聞客戶端不單是信息處理工具,還同時(shí)扮演著網(wǎng)絡(luò)新聞傳播者和傳播中介的角色,這種角色的集中給了算法編輯議程的權(quán)力,在商業(yè)思維的主導(dǎo)下,新聞場(chǎng)域和政治、經(jīng)濟(jì)、文化等場(chǎng)域不斷地在互動(dòng),平臺(tái)算法根據(jù)不同的目的去設(shè)置算法,通過這樣有偏向的算法來影響議程,從而影響用戶的認(rèn)知偏向。在此基礎(chǔ)上也引發(fā)了一些算法推薦新聞引發(fā)的倫理現(xiàn)象及問題:一是算法推薦新聞平臺(tái)通過對(duì)議程的設(shè)計(jì)來滿足用戶,給用戶營(yíng)造了一個(gè)充滿隱性誘導(dǎo)的“算法擬態(tài)環(huán)境”,讓網(wǎng)絡(luò)新聞本身存在的倫理問題進(jìn)一步復(fù)雜化,如算法推薦新聞對(duì)偏見的延續(xù)和激化、對(duì)新聞失實(shí)影響存在進(jìn)一步擴(kuò)大的風(fēng)險(xiǎn),隱私權(quán)界定邊界也更加的模糊。二是在“本我、自我與超我”的層面上,算法推薦新聞通過對(duì)用戶“本我”上的滿足來增強(qiáng)用戶的粘性,但是用戶“自我”和“超我”的層面得不到平衡的培養(yǎng),隱性的消費(fèi)誘導(dǎo)... 

【文章來源】：四川省社會(huì)科學(xué)院四川省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

算法推薦新聞對(duì)于個(gè)體用戶的傳播流程圖

三、算法偏向、議程偏向和用戶認(rèn)知偏向不少人認(rèn)為在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，千人一面的信息呈現(xiàn)難以滿足用戶的個(gè)性需求，大數(shù)據(jù)和算法的聯(lián)合作用下，算法推薦新聞在一定程度上解決用戶面對(duì)海量信息時(shí)的矛盾，另一方面可以滿足用戶對(duì)于個(gè)性化定制服務(wù)的心理。但是千人千面的“個(gè)性化日?qǐng)?bào)”是技術(shù)和人性都能呈現(xiàn)理想化狀態(tài)的產(chǎn)物，在實(shí)際操作中會(huì)產(chǎn)生和理想化狀態(tài)不一樣的偏向，人有立場(chǎng)就會(huì)有偏向，由文獻(xiàn)整理可知算法也是具有偏向的，在推送新聞過程中會(huì)影響到平臺(tái)的議程設(shè)置，進(jìn)而會(huì)影響到用戶的認(rèn)知。


本文編號(hào)：3511225