【摘 要】
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算法与社交相结合形成的智能化社交分发模式打通了社交分发和算法分发的壁垒,继颠覆传统的大众传播模式之后,正逐渐改写人际传播和群体传播的规则。本文基于对智能化社交信息
【机 构】
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清华大学地球系统科学系,清华大学新闻与传播学院
【基金项目】
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清华大学自主科研项目“智能时代的媒介价值观引领研究”阶段性成果,编号:2017W01881001.
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算法与社交相结合形成的智能化社交分发模式打通了社交分发和算法分发的壁垒,继颠覆传统的大众传播模式之后,正逐渐改写人际传播和群体传播的规则。本文基于对智能化社交信息流算法原理的剖析,分析兴趣加权、关系加权、互动加权及混合加权算法的隐含逻辑及价值风险。研究发现,对兴趣的加权容易加剧用户信息环境与客观现实的错位,对关系的加权需要妥善平衡"强连接"和"弱连接"在群体传播中的角色,对互动指标加权可以促进公共讨论,但有诱发黄色新闻潮的风险,而混合型算法则最含透明性隐忧,或许会导致技术权力对社交平台公共领域的"再封建化"。
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