喻国明:算法是信息茧房的缔造者 还是打破者?_IM体育

发布者: 发布时间:2021-04-13
本文摘要:

在人工智能主导信息分发的时代所谓把关的权力并未轻易让渡给智能算法而是通过开放算法原理、增强人工审核、优化推荐系统、引入专业内容生产团队为算法连续注入了人本与理性的价值。

在人工智能主导信息分发的时代所谓把关的权力并未轻易让渡给智能算法而是通过开放算法原理、增强人工审核、优化推荐系统、引入专业内容生产团队为算法连续注入了人本与理性的价值。

实际上随着前言的深度融合有相当多的传统媒体以PGC(Professional Generated Content)内容提供者的身份入驻新闻聚合平台在涉及重要社会内容的报道与处置惩罚上引导民众价值。

一是信息吸收渠道的收窄和固化。

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算法加剧了信息茧房的发生与泛化?

信息茧房(Information Cocoons)是美国学者凯斯·桑斯坦(Cass R. Sunstein)在《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提出的观点即用户在海量信息中只选择感兴趣和悦己的主题从而组成一套“小我私家日报”式的信息系统进而排挤或无视其他看法与内容。恒久以往这将阻碍个体信息的全面生长阻断看法的自由交流形成所谓“回声室”(Echo Chamber)效应并导致群体极化(Group Polarization)。

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随着算法推荐成为信息分发的重要途径与方式有一种说法甚嚣尘上即算法加剧了信息茧房的发生与泛化。如算法自动过滤“不感兴趣”“不认同”的异质信息久而久之信息吸收维度变窄资讯获取渠道单一。

如今算法险些根植于所有主流移动应用中社交媒体推荐着趣味相投的朋侪音乐APP自动播放喜爱的音乐电商网站提示着昨晚影戏中的“明星同款”用户似乎在毫无觉察的情况下被包裹进个体与机械共筑的温柔却严丝合缝的茧蛹。

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较之于教育良好的“精英分子”普罗公共更容易盲从和不思考当沉醉在同质化的信息情况中更难会基于理性焦虑和质疑精神实现自主“破茧”。

因此针对暮年人、已婚人士、教育与收入水平较低者需要依据其用户画像在个性化推荐中做分外的适配处置惩罚包罗导流更多泉源的信息并增加异质性内容的分发权重。

算法会使 传统前言“压舱石”功效失灵?

以今日头条为例从2012年9月第1版开发运行已经经由四次大的调整和修改。

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算法型信息分发在不停迭代中提升着“有界限的调适”并增强了其社会的适应度与正当性。

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内容有删节。

在信息供应端当前传统前言、社交型前言、算法型前言等差别模式的流传渠道并存。

差别前言的信息分发各有偏重满足着用户差别维度的信息需求。例如倚重人工的传统前言强调社会共性信息解决通常饰演了“压舱石”的角色。

而社交前言则成为各种偶发性信息与意见交流的重要场所。因此前言使用的多样性意味着用户有时机接触到差别的信息与看法为相识和评估事实提供了多维度的参照。有观察结论则反映2019年仅有2%的美国人是靠单一渠道获取资讯大多数用户会倾向于接纳多种前言来获取新闻内容。

本文剖析了信息茧房的公认特征从渠道和内容两个方面分析当前算法型前言的使用对用户前言多样性和信源信任的影响。

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基于此本文提出假设:算法型前言的使用频率负。


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