“算法崩潰”時分：從可供性視角理解用戶與算法的互動

“算法崩潰”時分：從可供性視角理解用戶與算法的互動01一、算法崩潰的原因三、如何應(yīng)對算法崩潰二、可供性視角下的用戶與算法互動參考內(nèi)容目錄030204內(nèi)容摘要在當(dāng)今數(shù)字化時代，算法在許多領(lǐng)域都扮演著重要角色，尤其在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推動下，算法已經(jīng)深深地影響了我們的生活和工作。然而，隨著算法的廣泛應(yīng)用，我們也逐漸意識到算法并非完美無缺，有時候會出現(xiàn)“崩潰”的情況。在這種情況下，我們內(nèi)容摘要需要從可供性視角來理解用戶與算法的互動，以更好地應(yīng)對算法崩潰帶來的挑戰(zhàn)。一、算法崩潰的原因一、算法崩潰的原因算法崩潰的原因可能有很多種，主要包括以下幾個方面：1、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：如果算法訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)存在質(zhì)量問題，例如數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)錯誤、數(shù)據(jù)造假等，那么算法就無法從中學(xué)習(xí)到正確的規(guī)律和知識，從而導(dǎo)致預(yù)測或分類結(jié)果的偏差。一、算法崩潰的原因2、算法設(shè)計不合理：如果算法的設(shè)計存在問題，例如參數(shù)設(shè)置不合理、模型結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜或過于簡單、缺乏足夠的優(yōu)化等，那么算法就無法很好地適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致預(yù)測或分類結(jié)果的偏差。一、算法崩潰的原因3、算法過擬合：如果算法過于適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而忽略了數(shù)據(jù)背后的真實規(guī)律和知識，那么算法就容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，從而無法很好地泛化新的樣本。一、算法崩潰的原因4、外部環(huán)境變化：除了上述原因外，外部環(huán)境的變化也可能會引起算法崩潰，例如市場環(huán)境的變化、政策法規(guī)的變化等。二、可供性視角下的用戶與算法互動二、可供性視角下的用戶與算法互動從可供性視角來看，用戶與算法的互動可以被分為以下幾個層次：1、基礎(chǔ)層次：用戶通過算法提供的基礎(chǔ)服務(wù)來滿足自己的需求，例如通過搜索引擎搜索信息、通過推薦系統(tǒng)獲取個性化內(nèi)容等。在這個層次上，用戶對二、可供性視角下的用戶與算法互動算法的依賴程度較高，但同時也具備一定的選擇權(quán)。二、可供性視角下的用戶與算法互動2、參與層次：用戶參與到算法的訓(xùn)練和優(yōu)化過程中來，例如為算法提供更多的數(shù)據(jù)、為算法提出改進(jìn)意見等。在這個層次上，用戶的參與程度較高，可以對算法產(chǎn)生實質(zhì)性的影響。二、可供性視角下的用戶與算法互動3、反思層次：用戶開始思考算法的局限性和潛在風(fēng)險，例如算法偏見、信息繭房等問題。在這個層次上，用戶開始意識到算法并非萬能，需要具備一定的批判性思維和反思能力。二、可供性視角下的用戶與算法互動4、抗議層次：當(dāng)算法出現(xiàn)嚴(yán)重問題或者用戶認(rèn)為自己受到不公正對待時，他們會采取抗議行動，例如投訴、舉報等。在這個層次上，用戶對算法的不滿程度較高，需要通過一定手段來維護(hù)自己的權(quán)益。三、如何應(yīng)對算法崩潰三、如何應(yīng)對算法崩潰面對算法崩潰，我們需要采取以下措施來應(yīng)對：1、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，減少數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)錯誤、數(shù)據(jù)造假等問題對算法的影響。例如建立更加完善的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)采集機制，提高數(shù)據(jù)清洗和去重技術(shù)的水平等。三、如何應(yīng)對算法崩潰2、優(yōu)化算法設(shè)計：通過對算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，提高算法的準(zhǔn)確性和效率。例如選擇合適的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置、優(yōu)化損失函數(shù)等。三、如何應(yīng)對算法崩潰3、防止過擬合：通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)，避免算法出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。例如采用集成學(xué)習(xí)、使用正則化項等。三、如何應(yīng)對算法崩潰4、建立反饋機制：通過建立用戶對算法的反饋機制，及時發(fā)現(xiàn)和解決算法存在的問題。例如設(shè)置專門的投訴渠道、建立用戶評價體系等。三、如何應(yīng)對算法崩潰5、加強監(jiān)管和審查：通過加強對算法的監(jiān)管和審查力度，確保算法的安全性和公正性。例如制定相關(guān)法律法規(guī)、加強行業(yè)自律等。三、如何應(yīng)對算法崩潰總之，在應(yīng)對算法崩潰的過程中，我們需要從可供性視角出發(fā)，充分理解用戶與算法之間的互動關(guān)系，并采取有效措施來維護(hù)用戶的權(quán)益和提高算法的可靠性和可持續(xù)性。參考內(nèi)容內(nèi)容摘要隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，新聞算法已經(jīng)成為了現(xiàn)代信息傳播的重要工具。然而，算法的介入也引發(fā)了一系列的問題，其中最引人的便是信息可見性、用戶主動性和信息繭房效應(yīng)。本次演示將從算法與用戶互動的視角，對這些問題進(jìn)行探討。一、新聞算法的信息可見性一、新聞算法的信息可見性新聞算法的核心是根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，推送個性化的新聞內(nèi)容。這種個性化推薦的準(zhǔn)確性，取決于算法對用戶行為和偏好的準(zhǔn)確理解和預(yù)測。如果算法能夠準(zhǔn)確地把握用戶的興趣和需求，那么用戶將更容易接收到自己感興趣的新聞內(nèi)容，這也就提高了信息的可見性。一、新聞算法的信息可見性然而，問題的關(guān)鍵在于，算法是否真的能準(zhǔn)確把握用戶的興趣和需求？研究表明，算法雖然可以有效地預(yù)測用戶的興趣，但在面對用戶的多元化和動態(tài)變化的需求時，其預(yù)測能力可能會受限。這就意味著，盡管算法可以提高信息的可見性，但這種提高可能是有限的。二、用戶的主動性與信息繭房效應(yīng)二、用戶的主動性與信息繭房效應(yīng)新聞算法的使用無疑增強了用戶的主動性。用戶不再是被動的信息接收者，而是可以通過主動選擇和互動，影響信息的傳播。然而，這種主動性也可能會導(dǎo)致一種被稱為“信息繭房效應(yīng)”的現(xiàn)象。二、用戶的主動性與信息繭房效應(yīng)信息繭房效應(yīng)是指，當(dāng)用戶過多地自己感興趣的話題時，他們可能會忽視其他不同的觀點和信息，從而造成視野的狹窄。這種現(xiàn)象可能會導(dǎo)致用戶的知識和觀點變得片面，甚至可能引發(fā)社會的分化。三、算法與用戶互動的視角三、算法與用戶互動的視角從算法與用戶互動的視角看，新聞算法的信息可見性、用戶主動性和信息繭房效應(yīng)并不是孤立的，而是相互關(guān)聯(lián)的。用戶的主動性既可以通過選擇感興趣的新聞來影響信息的可見性，又可以影響自身對信息的接受和理解（即信息繭房效應(yīng)）。而新聞算法則在這兩種影響中起到了中介的作用。三、算法與用戶互動的視角首先，算法通過分析用戶的歷史行為和偏好，預(yù)測其可能感興趣的新聞內(nèi)容，從而提高信息的可見性。然而，如果用戶過多地自己感興趣的話題，那么算法可能會加劇信息繭房效應(yīng)。三、算法與用戶互動的視角其次，用戶的反饋和行為也會影響算法的準(zhǔn)確性。如果用戶發(fā)現(xiàn)算法推薦的新聞內(nèi)容不夠準(zhǔn)確或者不符合自己的興趣，那么他們可能會調(diào)整自己的行為，如調(diào)整搜索關(guān)鍵詞或者對推薦內(nèi)容進(jìn)行篩選。這些反饋會作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分，幫助算法改進(jìn)其預(yù)測能力。四、結(jié)論與展望四、結(jié)論與展望總的來說，新聞算法的信息可見性、用戶主動性和信息繭房效應(yīng)是一個相互、相互影響的問題。為了實現(xiàn)更好的信息傳播效果，我們需要從算法和用戶兩個角度出發(fā)進(jìn)行思考。四、結(jié)論與展望對于算法方面，我們需要進(jìn)一步提升算法的個性化推薦能力。這包括提高算法對用戶興趣和需求的準(zhǔn)確理解，以及考慮如何處理用戶的多元化和動態(tài)變化的需求。此外，也可以考慮引入一些機制，鼓勵用戶接觸不同的觀點和信息，以減輕信息繭房效應(yīng)。四、結(jié)論與展望對于用戶方面，我們需要提高用戶的媒介素養(yǎng)，培養(yǎng)其批判性思維。這意味著用戶需要了解自己的興趣和需求是如何被算法所理解的，同時也要意識到過度自己感興趣的話題可能帶來的視野狹窄和觀點片面化的問題。四、結(jié)論與展望最后，我們需要認(rèn)識到新聞算法并不是問題的全部。新聞傳播是一個復(fù)雜的社會過程，涉及到許多因素，包括社會、政治、經(jīng)濟(jì)和文化等。因此，我們需要從更廣闊的視角出發(fā)，綜合考慮各種因素，以實現(xiàn)更公正、更全面的信息傳播。內(nèi)容摘要隨著新聞推薦系統(tǒng)的普及，用戶在享受個性化信息的也面臨著信息過載和信息繭房效應(yīng)等問題。本次演示從算法推薦和用戶互動的視角，探討新聞算法推薦的信息可見性和用戶主動性對信息繭房效應(yīng)的影響。內(nèi)容摘要在新聞推薦系統(tǒng)中，基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過濾推薦算法是兩種常見的技術(shù)?；趦?nèi)容的推薦算法通過分析用戶歷史交互過的物品的內(nèi)容特征，將與這些物品在內(nèi)容上類似的物品推送給用戶。協(xié)同過濾推薦算法則通過分析其他用戶的瀏覽記錄，內(nèi)容摘要找出與當(dāng)前用戶興趣相似的用戶，然后將這些相似用戶喜歡的物品推薦給當(dāng)前用戶。這兩種算法各有優(yōu)點和局限性。內(nèi)容摘要基于內(nèi)容的推薦算法可以很好地解決冷啟動問題，即新用戶在初次使用推薦系統(tǒng)時，由于缺乏足夠的交互記錄，導(dǎo)致系統(tǒng)無法準(zhǔn)確推薦物品的問題。此外，該算法還可以利用物品的內(nèi)容特征，為用戶提供更加豐富的推薦選擇。然而，內(nèi)容摘要這種算法只考慮了物品之間的相似度，忽略了用戶之間的差異，可能導(dǎo)致部分用戶的興趣被忽視。內(nèi)容摘要協(xié)同過濾推薦算法通過分析其他用戶的瀏覽記錄來預(yù)測用戶的興趣，可以很好地解決數(shù)據(jù)稀疏性問題，即由于用戶數(shù)量較少或者物品數(shù)量較少導(dǎo)致的推薦精度下降的問題。然而，這種算法忽略了用戶和物品之間復(fù)雜的關(guān)系，以及用戶自身的興趣變化，從而可能導(dǎo)致推薦的準(zhǔn)確性和多樣性不足。內(nèi)容摘要在新聞推薦系統(tǒng)中，信息可見性主要是指用戶獲取到的信息的數(shù)量和種類。用戶主動性主要是指用戶在獲取信息過程中的參與程度。信息可見性和用戶主動性對信息繭房效應(yīng)有著重要的影響。內(nèi)容摘要首先，信息可見性對信息繭房效應(yīng)的影響。如果新聞推薦系統(tǒng)中只推薦某一類或者某幾類新聞，那么用戶獲取到的信息就會比較單一，長時間下來就容易形成信息繭房效應(yīng)。因此，在推薦算法中，需要盡可能地增加信息的多樣性，避免用戶只接觸到某內(nèi)容摘要一類或者某幾類信息。這可以通過增加物品相似度的計算方法、調(diào)整物品的排序等方式來實現(xiàn)。內(nèi)容摘要其次，用戶主動性對信息繭房效應(yīng)的影響。在新聞推薦系統(tǒng)中，用戶可以通過反饋來影響推薦結(jié)果。如果用戶經(jīng)常只選擇自己感興趣的新聞進(jìn)行反饋，那么系統(tǒng)就會越來越偏向于推薦這類新聞，從而使得信息繭房效應(yīng)更加嚴(yán)重。因此，在推薦算法中，內(nèi)容摘要需要引導(dǎo)用戶積極參與反饋，讓用戶對不感興趣的新聞也進(jìn)行反饋，從而讓系統(tǒng)能夠更加準(zhǔn)確地了解用戶的興趣愛好，避免信息繭房效應(yīng)的產(chǎn)生。內(nèi)容摘要此外，混合推薦算法也是一種有效的方法來提高推薦的多樣性和準(zhǔn)確性。混合推薦算法結(jié)合了基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過濾推薦算法的優(yōu)點，通過對用戶和物品之間復(fù)雜的關(guān)系進(jìn)行分析，可以更加全面地了解用戶的興趣愛好，提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。內(nèi)容摘要總之，新聞算法推薦的信息可見性、用戶主動性和信息繭房效應(yīng)是一個相互關(guān)聯(lián)的問題。通過改進(jìn)推薦算法、增加信息多樣性和引導(dǎo)用戶積極參與反饋等措施可以有效地提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性，避免信息繭房效應(yīng)的產(chǎn)生。未來，內(nèi)容摘要隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，新聞推薦系統(tǒng)的研究和實踐將會取得更多的突破。內(nèi)容摘要語境崩潰是一個多層面、多維度的概念，涉及到社會、文化、技術(shù)等多個領(lǐng)域。在當(dāng)今數(shù)字化的時代，語境崩潰的現(xiàn)象更加普遍和明顯。本次演示將從平臺可供性和新社會情境概念兩個角度來探討語境崩潰的溯源與理論激發(fā)。一、平臺可供性一、平臺可供性平臺可供性指的是平臺提供的功能和可能性，用戶可以在平臺上進(jìn)行各種活動，如社交、購物、學(xué)習(xí)等。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，平臺可供性得到了極大的擴展和豐富。然而，這也導(dǎo)致了語境崩潰的現(xiàn)象越來越嚴(yán)重。一、平臺可供性首先，平臺的開放性和自由性使得用戶可以隨時隨地參與其中，但這也帶來了信息過載和干擾的問題。在社交媒體平臺上，人們可以和互動的人和事越來越多，但是這種廣泛的連接也容易使人感到焦慮和孤獨。此外，平臺上的廣告和推薦信息也經(jīng)常與用戶的需求和興趣不符，導(dǎo)致用戶體驗的下降。一、平臺可供性其次，平臺的算法推薦也加劇了語境崩潰的現(xiàn)象。許多平臺采用機器學(xué)習(xí)算法來推薦內(nèi)容，這些算法會根據(jù)用戶的反饋和其他信息來優(yōu)化推薦結(jié)果。然而，這些算法往往會推薦相似或重復(fù)的內(nèi)容，導(dǎo)致了信息繭房效應(yīng)和偏見加強的問題。一、平臺可供性此外，算法推薦還可能導(dǎo)致用戶的心理依賴和對平臺的過度依賴，從而影響用戶的心理健康。二、新社會情境概念二、新社會情境概念新社會情境概念指的是數(shù)字技術(shù)和社交媒體等新興技術(shù)的發(fā)展所帶來的社會變革和人們的生活方式的改變。這些變化包括社交關(guān)系的改變、信息傳播方式的變革以及文化價值觀念的變化等。二、新社會情境概念首先，社交媒體的普及使得人們的社交方式發(fā)生了巨大的變化。在傳統(tǒng)的社交方式中，人們通過面對面的交流來建立和維護(hù)關(guān)系，但是在社交媒體上，人們可以通過、評論等方式來表達(dá)情感和互動。然而，這種新的社交方式也帶來了一些問題。內(nèi)容摘要隨著數(shù)字化時代的到來，新聞分發(fā)逐漸依賴于算法技術(shù)。然而，算法在新聞分發(fā)中的角色和作用并沒有得到充分的探討和理解。在本次演示中，我們將探討從“算法神話”到“算法調(diào)節(jié)”的轉(zhuǎn)變，以及新聞透明性原則在算法分發(fā)平臺的實踐限度。一、算法與新聞分發(fā)一、算法與新聞分發(fā)算法是指一套由計算機運行的明確的指令和步驟，人們可以按此得出目標(biāo)結(jié)果從而解決特定問題。在新聞分發(fā)領(lǐng)域，算法主要被用于新聞內(nèi)容的整合、過濾和篩選。然而，算法在新聞分發(fā)的實踐中并非沒有問題。二、從“算法神話”到“算法調(diào)節(jié)”二、從“算法神話”到“算法調(diào)節(jié)”“算法神話”是指人們將算法視為一種神秘、超自然力量的觀念。在這種觀念下，人被視為算法的主體，而算法則被視為需要被馴化的客體。然而，這種二元對立關(guān)系并不利于我們對算法在新聞分發(fā)中的真正作用進(jìn)行深入研究。二、從“算法神話”到“算法調(diào)節(jié)”與之相反，“算法調(diào)節(jié)”強調(diào)對算法進(jìn)行“全盤了解