“算法崩潰”時(shí)分：從可供性視角理解用戶與算法的互動(dòng)

“算法崩潰”時(shí)分：從可供性視角理解用戶與算法的互動(dòng)01一、算法崩潰的原因三、如何應(yīng)對(duì)算法崩潰二、可供性視角下的用戶與算法互動(dòng)參考內(nèi)容目錄030204內(nèi)容摘要在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)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(dòng)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(shí)到算法并非完美無(wú)缺，有時(shí)候會(huì)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(lái)理解用戶與算法的互動(dòng)，以更好地應(yīng)對(duì)算法崩潰帶來(lái)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(gè)方面：1、數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：如果算法訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)存在質(zhì)量問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)造假等，那么算法就無(wú)法從中學(xué)習(xí)到正確的規(guī)律和知識(shí)，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)或分類結(jié)果的偏差。一、算法崩潰的原因2、算法設(shè)計(jì)不合理：如果算法的設(shè)計(jì)存在問(wèn)題，例如參數(shù)設(shè)置不合理、模型結(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜或過(guò)于簡(jiǎn)單、缺乏足夠的優(yōu)化等，那么算法就無(wú)法很好地適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)或分類結(jié)果的偏差。一、算法崩潰的原因3、算法過(guò)擬合：如果算法過(guò)于適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而忽略了數(shù)據(jù)背后的真實(shí)規(guī)律和知識(shí)，那么算法就容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，從而無(wú)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(huì)引起算法崩潰，例如市場(chǎng)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(dòng)二、可供性視角下的用戶與算法互動(dòng)從可供性視角來(lái)看，用戶與算法的互動(dòng)可以被分為以下幾個(gè)層次：1、基礎(chǔ)層次：用戶通過(guò)算法提供的基礎(chǔ)服務(wù)來(lái)滿足自己的需求，例如通過(guò)搜索引擎搜索信息、通過(guò)推薦系統(tǒng)獲取個(gè)性化內(nèi)容等。在這個(gè)層次上，用戶對(duì)二、可供性視角下的用戶與算法互動(dòng)算法的依賴程度較高，但同時(shí)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(dòng)2、參與層次：用戶參與到算法的訓(xùn)練和優(yōu)化過(guò)程中來(lái)，例如為算法提供更多的數(shù)據(jù)、為算法提出改進(jìn)意見(jiàn)等。在這個(gè)層次上，用戶的參與程度較高，可以對(duì)算法產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的影響。二、可供性視角下的用戶與算法互動(dòng)3、反思層次：用戶開(kāi)始思考算法的局限性和潛在風(fēng)險(xiǎn)，例如算法偏見(jiàn)、信息繭房等問(wèn)題。在這個(gè)層次上，用戶開(kāi)始意識(shí)到算法并非萬(wàn)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(dòng)4、抗議層次：當(dāng)算法出現(xiàn)嚴(yán)重問(wèn)題或者用戶認(rèn)為自己受到不公正對(duì)待時(shí)，他們會(huì)采取抗議行動(dòng)，例如投訴、舉報(bào)等。在這個(gè)層次上，用戶對(duì)算法的不滿程度較高，需要通過(guò)一定手段來(lái)維護(hù)自己的權(quán)益。三、如何應(yīng)對(duì)算法崩潰三、如何應(yīng)對(duì)算法崩潰面對(duì)算法崩潰，我們需要采取以下措施來(lái)應(yīng)對(duì)：1、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過(guò)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(cuò)誤、數(shù)據(jù)造假等問(wèn)題對(duì)算法的影響。例如建立更加完善的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)采集機(jī)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(duì)算法崩潰2、優(yōu)化算法設(shè)計(jì)：通過(guò)對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，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(duì)算法崩潰3、防止過(guò)擬合：通過(guò)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(guò)擬合現(xiàn)象。例如采用集成學(xué)習(xí)、使用正則化項(xiàng)等。三、如何應(yīng)對(duì)算法崩潰4、建立反饋機(jī)制：通過(guò)建立用戶對(duì)算法的反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決算法存在的問(wèn)題。例如設(shè)置專門(mén)的投訴渠道、建立用戶評(píng)價(jià)體系等。三、如何應(yīng)對(duì)算法崩潰5、加強(qiáng)監(jiān)管和審查：通過(guò)加強(qiáng)對(duì)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(qiáng)行業(yè)自律等。三、如何應(yīng)對(duì)算法崩潰總之，在應(yīng)對(duì)算法崩潰的過(guò)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(dòng)關(guān)系，并采取有效措施來(lái)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(wèn)題，其中最引人的便是信息可見(jiàn)性、用戶主動(dòng)性和信息繭房效應(yīng)。本次演示將從算法與用戶互動(dòng)的視角，對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行探討。一、新聞算法的信息可見(jiàn)性一、新聞算法的信息可見(jiàn)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(gè)性化的新聞內(nèi)容。這種個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確性，取決于算法對(duì)用戶行為和偏好的準(zhǔn)確理解和預(yù)測(cè)。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(jiàn)性。一、新聞算法的信息可見(jiàn)性然而，問(wèn)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(cè)用戶的興趣，但在面對(duì)用戶的多元化和動(dòng)態(tài)變化的需求時(shí)，其預(yù)測(cè)能力可能會(huì)受限。這就意味著，盡管算法可以提高信息的可見(jiàn)性，但這種提高可能是有限的。二、用戶的主動(dòng)性與信息繭房效應(yīng)二、用戶的主動(dòng)性與信息繭房效應(yīng)新聞算法的使用無(wú)疑增強(qiáng)了用戶的主動(dòng)性。用戶不再是被動(dòng)的信息接收者，而是可以通過(guò)主動(dòng)選擇和互動(dòng)，影響信息的傳播。然而，這種主動(dòng)性也可能會(huì)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(dòng)性與信息繭房效應(yīng)信息繭房效應(yīng)是指，當(dāng)用戶過(guò)多地自己感興趣的話題時(shí)，他們可能會(huì)忽視其他不同的觀點(diǎn)和信息，從而造成視野的狹窄。這種現(xiàn)象可能會(huì)導(dǎo)致用戶的知識(shí)和觀點(diǎn)變得片面，甚至可能引發(fā)社會(huì)的分化。三、算法與用戶互動(dòng)的視角三、算法與用戶互動(dòng)的視角從算法與用戶互動(dòng)的視角看，新聞算法的信息可見(jiàn)性、用戶主動(dòng)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(dòng)性既可以通過(guò)選擇感興趣的新聞來(lái)影響信息的可見(jiàn)性，又可以影響自身對(duì)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(dòng)的視角首先，算法通過(guò)分析用戶的歷史行為和偏好，預(yù)測(cè)其可能感興趣的新聞內(nèi)容，從而提高信息的可見(jiàn)性。然而，如果用戶過(guò)多地自己感興趣的話題，那么算法可能會(huì)加劇信息繭房效應(yīng)。三、算法與用戶互動(dòng)的視角其次，用戶的反饋和行為也會(huì)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(huì)調(diào)整自己的行為，如調(diào)整搜索關(guān)鍵詞或者對(duì)推薦內(nèi)容進(jìn)行篩選。這些反饋會(huì)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分，幫助算法改進(jìn)其預(yù)測(cè)能力。四、結(jié)論與展望四、結(jié)論與展望總的來(lái)說(shuō)，新聞算法的信息可見(jiàn)性、用戶主動(dòng)性和信息繭房效應(yīng)是一個(gè)相互、相互影響的問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)更好的信息傳播效果，我們需要從算法和用戶兩個(gè)角度出發(fā)進(jìn)行思考。四、結(jié)論與展望對(duì)于算法方面，我們需要進(jìn)一步提升算法的個(gè)性化推薦能力。這包括提高算法對(duì)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(dòng)態(tài)變化的需求。此外，也可以考慮引入一些機(jī)制，鼓勵(lì)用戶接觸不同的觀點(diǎn)和信息，以減輕信息繭房效應(yīng)。四、結(jié)論與展望對(duì)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(shí)也要意識(shí)到過(guò)度自己感興趣的話題可能帶來(lái)的視野狹窄和觀點(diǎn)片面化的問(wèn)題。四、結(jié)論與展望最后，我們需要認(rèn)識(shí)到新聞算法并不是問(wèn)題的全部。新聞傳播是一個(gè)復(fù)雜的社會(huì)過(guò)程，涉及到許多因素，包括社會(huì)、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(shí)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(gè)性化信息的也面臨著信息過(guò)載和信息繭房效應(yīng)等問(wèn)題。本次演示從算法推薦和用戶互動(dòng)的視角，探討新聞算法推薦的信息可見(jiàn)性和用戶主動(dòng)性對(duì)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(guò)濾推薦算法是兩種常見(jiàn)的技術(shù)?；趦?nèi)容的推薦算法通過(guò)分析用戶歷史交互過(guò)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(guò)濾推薦算法則通過(guò)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(diǎn)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(dòng)問(wèn)題，即新用戶在初次使用推薦系統(tǒng)時(shí)，由于缺乏足夠的交互記錄，導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法準(zhǔn)確推薦物品的問(wèn)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(guò)濾推薦算法通過(guò)分析其他用戶的瀏覽記錄來(lái)預(yù)測(cè)用戶的興趣，可以很好地解決數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)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(wèn)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(jiàn)性主要是指用戶獲取到的信息的數(shù)量和種類。用戶主動(dòng)性主要是指用戶在獲取信息過(guò)程中的參與程度。信息可見(jiàn)性和用戶主動(dòng)性對(duì)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(jiàn)性對(duì)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(huì)比較單一，長(zhǎng)時(shí)間下來(lái)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(guò)增加物品相似度的計(jì)算方法、調(diào)整物品的排序等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。內(nèi)容摘要其次，用戶主動(dòng)性對(duì)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(guò)反饋來(lái)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(huì)越來(lái)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(duì)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(ài)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(lái)提高推薦的多樣性和準(zhǔn)確性?；旌贤扑]算法結(jié)合了基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過(guò)濾推薦算法的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)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(ài)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(jiàn)性、用戶主動(dòng)性和信息繭房效應(yīng)是一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的問(wèn)題。通過(guò)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(lái)，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(shí)踐將會(huì)取得更多的突破。內(nèi)容摘要語(yǔ)境崩潰是一個(gè)多層面、多維度的概念，涉及到社會(huì)、文化、技術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域。在當(dāng)今數(shù)字化的時(shí)代，語(yǔ)境崩潰的現(xiàn)象更加普遍和明顯。本次演示將從平臺(tái)可供性和新社會(huì)情境概念兩個(gè)角度來(lái)探討語(yǔ)境崩潰的溯源與理論激發(fā)。一、平臺(tái)可供性一、平臺(tái)可供性平臺(tái)可供性指的是平臺(tái)提供的功能和可能性，用戶可以在平臺(tái)上進(jìn)行各種活動(dòng)，如社交、購(gòu)物、學(xué)習(xí)等。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，平臺(tái)可供性得到了極大的擴(kuò)展和豐富。然而，這也導(dǎo)致了語(yǔ)境崩潰的現(xiàn)象越來(lái)越嚴(yán)重。一、平臺(tái)可供性首先，平臺(tái)的開(kāi)放性和自由性使得用戶可以隨時(shí)隨地參與其中，但這也帶來(lái)了信息過(guò)載和干擾的問(wèn)題。在社交媒體平臺(tái)上，人們可以和互動(dòng)的人和事越來(lái)越多，但是這種廣泛的連接也容易使人感到焦慮和孤獨(dú)。此外，平臺(tái)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(yàn)的下降。一、平臺(tái)可供性其次，平臺(tái)的算法推薦也加劇了語(yǔ)境崩潰的現(xiàn)象。許多平臺(tái)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)推薦內(nèi)容，這些算法會(huì)根據(jù)用戶的反饋和其他信息來(lái)優(yōu)化推薦結(jié)果。然而，這些算法往往會(huì)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(jiàn)加強(qiáng)的問(wèn)題。一、平臺(tái)可供性此外，算法推薦還可能導(dǎo)致用戶的心理依賴和對(duì)平臺(tái)的過(guò)度依賴，從而影響用戶的心理健康。二、新社會(huì)情境概念二、新社會(huì)情境概念新社會(huì)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(lái)的社會(huì)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(jià)值觀念的變化等。二、新社會(huì)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(guò)面對(duì)面的交流來(lái)建立和維護(hù)關(guān)系，但是在社交媒體上，人們可以通過(guò)、評(píng)論等方式來(lái)表達(dá)情感和互動(dòng)。然而，這種新的社交方式也帶來(lái)了一些問(wèn)題。內(nèi)容摘要隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，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(méi)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(tái)的實(shí)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(jì)算機(jī)運(yùn)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(wèn)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(guò)濾和篩選。然而，算法在新聞分發(fā)的實(shí)踐中并非沒(méi)有問(wèn)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(duì)立關(guān)系并不利于我們對(duì)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(qiáng)調(diào)對(duì)算法進(jìn)行“全盤(pán)了解