算法推荐App中“过滤气泡”的成因及规避研究——以抖音为例

张 贤维
湖北大学

摘要

在互联网迅猛发展的今天，算法推荐类 App 抖音以一种强大的算法过滤机制（基于大数据，根据用户的特点和兴趣，对其个性化推荐信息内容），不断捕捉用户黏性，成为中国网民获取信息、增长知识、舆论监督以及休闲娱乐的重要平台。本文以抖音为研究对象，着重考察抖音用户和该媒介之间的交互关系，阐释其中“过滤气泡”现象的成因，分析其对个人及社会带来的负面效应，并从可供性视角就如何克服这一负面效应提出规避之道。

关键词

抖音；算法过滤机制；过滤气泡；可供性视角。

参考

[1] 喻国明，韩婷 . 算法型信息分发：技术原理、机制创新与未来发展 [J]. 新闻爱好者，2018（4）：8-13.

[2] 王斌 . 算法推送新闻中的认知窄化及其规避 [J]. 新闻与写作，2018（9）.

[3] 尼尔·波兹曼 . 娱乐至死 [M]. 章艳译 . 北京：中信出版社，2015.

[4] 潘忠党，刘于思 . 以何为新？“新媒体”话语中的权力陷阱与研究者的理论自省 [J]. 新闻与传播评论，2017（1）.

[5] 景义新 . 新媒体可供性概念的引入与拓展 [J]. 当代传播，2019（1）.

[6] 张耀兰，原平方 . 智媒体生态中人工智能技术的可供性理论探究 [J]. 中国传媒科技，2019（5）.