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算法推荐技术有效解决了信息超载危机下内容与用户的精准适配问题,深刻改变了人类信息生产、分发和传播实践,同时也造成用户传播权利被隐性收缴、媒介信息传播中“人”的主体性缺失、传播场域公共属性减弱等异化现象。为此,应当从制度建设、技术升级、价值导向、风险防范四方面寻求对算法推荐技术向善发展的规制策略,完善网络媒介生态治理建设。 相似文献
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智能化媒体时代,算法推荐作为一种满足用户个性化信息需求的新兴技术,其应用为用户提供了便捷的服务,提高内容分发效率,实现"群体智慧",提高个体的专业性,但是算法推荐技术也不可避免地存在着陷阱和漏洞.因此在人机互动的过程中,人应该超越算法,保持自身对现实世界的洞察力与判断力.文章主要对算法推荐技术的价值与陷阱进行分析,并就... 相似文献
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一种基于加权关联规则的协同推荐算法 总被引:3,自引:0,他引:3
协同过滤技术不需要分析待推荐资源的内容信息,在电影、音乐、图书等非结构化数据占主流的电子商务推荐领域得到了广泛的应用,成为电子商务推荐领域的主流技术.针对基于项目的协同过滤算法不能实现"跨类型"推荐的缺点,本文提出了一种新的基于关联性评分预测的协同过滤算法IAPCF.区别于传统的算法,IAPCF算法根据项目之间的关联规则,而不是根据多用户对项目评分形成的向量间的相似度来寻找项目的最近邻居集合.该算法能较好地实现"跨类型"项目的推荐.实验结果表明,IAPCF算法具有更好的推荐精度. 相似文献
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当前以算法为代表的人工智能,对传媒业行动者即主流媒体、商业平台及用户之间的关系进行了重构.具体体现在算法导致主流媒体的传播权力发生转移,传统新闻生态受到挑战;算法使商业平台的商业模式得以优化,但算法黑箱凸显社会负面影响;算法在提升用户地位的同时,也使用户处于随时可被监控的"圆形监狱"里.在算法风险治理方面,主流媒体应以主流价值观引领算法,实施平衡社会信息的党媒算法;商业平台要提升技术的价值理性,推进算法分发的公共性;用户要提高算法素养,警惕信息窄化和算法拟态环境. 相似文献
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姚敏 《中国广播电视学刊》2020,(4):51-54
智能化技术渗透到了传媒业的方方面面,推动了新闻采集、生产、分发等环节的全面升级,而以算法为核心的分发制度虽然可以满足受众的个性化需求、帮助各类新闻平台获取利益,但也会导致"信息茧房""公共性缺位"等问题。这种状况下,新闻工作者应作为专业的"把关者",发挥主体性,用自己的专业知识完善算法推荐模式。本文在简述算法推荐模式的定义、分类的基础上,总结算法推荐模式的优缺点,并深入剖析了算法推荐模式下新闻工作者应如何发挥其主体性才能扬长避短。 相似文献
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人工智能是主流意识形态话语权建设的重要驱动力。以信息投喂、机器学习、虚拟现实等技术为核心的人工智能,在提升我国主流意识形态话语准度、深度、广度的同时,也使用户面临被智慧算法叙事侵蚀、数字鸿沟扩大、把关缺位漏洞等现实困境。为进一步提高主流意识形态话语权建设实效,必须强化主流引领、优化内容供给,提升媒介素养、加强法治约束,推动人工智能服务于主流意识形态话语权建设。 相似文献
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短视频平台算法推荐的设计和运用,有效解决了视频信息内容与用户的精准适配问题.随着各大短视频平台对算法推荐技术的推崇和对技术中立价值取向的标榜,平台算法悄然遵循了只向用户推荐高适配性的视频内容,而无视视频信息价值重要性的算法逻辑.平台算法推荐的不透明性,还增强了算法权力的垄断,加速了视频分发环节中传统编辑人员的退场.短视... 相似文献
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新闻分发经历了三种模式——依靠人工编辑的媒体型分发模式、依托社交链传播的关系型分发模式和依靠算法推荐的算法型分发模式。与前两种模式相比,算法推荐新闻在生产、分配、交换、消费环节呈现了新样态。程序代替人工,重置产品的生产过程与社会关系;多种分配并行,推动生产的高效率和低成本;交换过程简化,扩大交换活动范围和对象;定向推送消费,实现个性化消费体验和产品再生产。但是,这种生产关系的变革也暗含了风险,生产私有化带来了网络安全风险与资本积累,分配不均等与交换扩大化导致用户劳工化和社会阶层重塑,消费非自主化造成信息茧房与人的异化。对算法推荐新闻的政治经济学解读可以帮助我们理解隐藏在技术发展背后的生产关系和社会关系的变化,思考如何重塑算法的公共性。 相似文献
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智媒时代,主流媒体建立新闻平台、实现融合发展成为传递党的声音、展现真实故事、引导正向能量的关键.主流媒体在融合发展过程中,可借鉴短视频平台的算法推荐经验,充分发挥算法推荐机制的高效投递优势,深化新闻数据思维,细化新闻生产结构,强化新闻内容引导,优化新闻分发策略.文章主要探讨主流媒体新闻平台在发展过程中如何运用算法推荐机制,创新传播路径,以期为行业发展增添助力. 相似文献
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算法是人工智能技术的核心技术,目前广泛使用于信息分发、信息推荐等领域。通过对网络中个人踪迹的追踪和收集,算法可以生成精准用户画像,根据受众兴趣推送相关内容。算法分发在重塑我们的信息传播方式的同时,也带来了很多媒介伦理问题,如虚假新闻、隐私侵权、信息茧房、知沟扩大、阶层两极分化等。笔者立足于算法技术的积极作用,辩证思考其目前引发的媒介伦理冲突,并从算法的“把关分发”机制、“他律+自律”的双约束机制、算法工程师和受众三个角度提出相应的建设性措施,为算法分发技术引发的伦理问题的解决提供参考。 相似文献
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在算法主导信息分发的传播中,技术与资本合谋下的算法权力日益隐秘地扩张.不同于传统文化工业的规模复制,短视频的工业化生产表现出个性化规模定制的特点.通过技术实现升级的短视频文化工业受控于算法权力,算法权力在个性化推荐的表象下实施符合资本意志的控制.本文以文化工业理论作为研究路径,力图揭示算法分发下短视频工业化生产的新特征,并对算法权力进行反思. 相似文献
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算法推荐被运用到信息生产、分发、反馈等环节,用户往往根据使用体验去获得认知,容易在信息接收过程中产生对算法推荐的误读。本文从技术视角入手,引导用户对算法推荐的结果进行客观理性的判断,避免陷入依赖与价值迷失的伦理困境中。 相似文献
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推荐算法已经渗入信息生产的各环节,它带来的技术、社会和伦理等问题成为学界关注的焦点.运用Citespace分析软件对2010—2019年国内新闻传播学领域个性化算法推荐共453篇文献进行科学知识图谱分析后发现,学界有关算法推荐问题的研究成果呈逐年上升趋势,并随着运用算法推荐的新闻分发平台的崛起而出现爆发式增长;研究热点... 相似文献
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作为连接信息和受众中介的算法推荐技术,在重构了短视频生产和分发图景的同时,也因自我异化及监管机制不完善引发了算法操控问题。算法运用符号暴力手段施加符号操控,形成品位固化及圈群文化区隔;由算法的政治内嵌和资本外扩所导致的舆论操控行为,损害了公众的知情权、媒体公信力及市场平等竞争。依据多元主体协同治理模式,建立健全算法推荐服务的嵌入式自我监管体系及“知情同意”机制、推动算法推荐技术标准及算法推荐伦理建设,是规制短视频推荐中的算法操控行为、提升用户自主性的有效途径。 相似文献
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算法推荐作为一项新技术,在当前互联网购物领域已经得到较多应用.该技术在精准洞察用户需求的基础上,提高了内容分发效率,也节约了用户时间.但其高度私人定制容易为用户带来"自我封闭"的危险.相较于算法对某几类产品的重复推荐,人们似乎更容易接受KOL的强烈"安利".以网红直播带货为例,越来越多的用户愿意购买网红推荐的产品,即使... 相似文献
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平台算法推荐分发模式引发用户隐私风险,一方面因算法内在功能设计而触发隐私泄露风险,另一方面因算法在智能传播领域的不当使用,易导致舆论操纵,产生虚假流量,助推虚假信息泛滥,加速涉私信息传播二次伤害.算法推荐消解传统区分公众人物和普通用户的隐私保护制度,无法应对用户面临的隐私风险;消解平台信息内容审核制度,无法规制涉私非法信息的传播;消解传统法律追责思路,导致平台推卸隐私保护责任.应当建立算法推荐风险管理和日常管理机制,完善算法选择技术机制,以防算法推荐不当涉私信息,增强平台对用户隐私权益的保护. 相似文献
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算法新闻个性化推荐不仅让用户的新闻阅读体验不断改善,也重塑了个体的阅读习惯.本文在分析算法新闻个性化推荐理念与意义的基础上,肯定了算法技术的应用价值及其前瞻性.在着眼于人与信息之间关系变革的背后,重点分析了算法新闻面临的伦理风险.人们在享受算法技术带来的阅读体验的同时,应警惕其可能带来的信息茧化、算法控制、主流价值引导缺失等方面的技术陷阱.在算法新闻实践中,发挥技术价值理性的同时也必须重视技术伦理. 相似文献