原创 中国学者国际顶刊发文:短视频算法2024新澳免费资料公式显著提升推荐内容多样性

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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