个性化推荐在移动新闻资讯传播中的应用、影响与反思

摘要：

个性化推荐决定着移动互联网信息的过滤和分发,发挥着类似于"把关人"的作用.文章从个性化推荐的原理入手,通过对推荐系统运作过程的剖析,指出个性化新闻推荐是人机交互的结果.与定制、新闻聚合相比,个性化推荐更为智能化,具有更强的交互性,并且用户在信息过滤中并不掌握主动权,这是个性化推荐有别于定制以及聚合的重要特征,因此在研究中应对它们加以区分,不可混淆.以移动应用"今日头条"和百度首页的个性化推荐模块为例,文章归纳了个性化推荐技术目前在国内外移动互联网新闻资讯传播中的应用现状.鉴于个性化推荐的广泛应用,其负面效应不可忽视.文章剖析了个性化推荐导致的过滤气泡在个人层面和社会层面的消极影响,并且分别从互联网公司、政府与社会的角度就如何克服这一消极影响提出了建议:互联网公司应强化信息把关机制、改进算法以及发展反过滤气泡技术;政府和社会应对算法的运作加强监管、推动立法保护用户的数据权、提升公众新媒体信息素养教育.最后,还对个性化新闻推荐的研究方向进行了展望,提出了可供继续深入探讨的研究问题.

关键词：个性化推荐、过滤气泡、算法把关

分类号：G206(信息与传播理论)

资助基金：教育部人文社会科学研究青年基金项目18YJC860042

在线出版日期：2020-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：47-58