治理算法突出问题 平台和用户怎样突破“信息茧房”？

养生类谣言为何像长了眼睛，专挑晚年人推送？刚搜索了某方面内容，类似推送为何源源一直向你“投喂”？似乎有一只看不见、摸不着的“手”，收罗行为、归纳习惯、掌握喜欢，这就是我们常说的“算法推荐”
。

去年11月，中央网信办等多部分开展“清朗·网络平台算法典范问题治理”专项行动，行动开展以来，针对网民反应强烈的算法推荐加热低俗信息、加剧“信息茧房”、加重看法极化等问题危害，中央网信办催促指导重点平台针对性优化信息推荐算法功效、调解信息推荐算规则则
。

现在，算法推荐最常见的问题是什么？相关重点平台围绕哪些方面举行了优化调解？效果怎样？

什么是“算法推荐手艺”？

算法的专业名词叫作“算法推荐手艺”
。它通过抓取用户一样平常的使用数据，剖析得出人们的行为、习惯和喜欢，进而精准化地提供信息、娱乐、消耗等种种效劳
。

2022年3月1日，《互联网信息效劳算法推荐治理划定》正式施行
。《划定》明确，应用算法推荐手艺，是指使用天生合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调理决议类等算法手艺向用户提供信息
。

种种提供算法推荐效劳的互联网公司险些都在羁系规模内，好比说种种短视频平台、电商平台、社交平台以及餐饮外卖平台等
。

算法推荐手艺导致

“信息茧房”等突出问题

个性化推荐手艺泛起的本意是帮人们应对信息过载，过滤掉不需要的信息，提高信息获取的效率，可是随着手艺的普遍应用，却袒露出一些突出问题
。

武汉大学信息治理学院信息治理科学系教授：主要问题就是“信息茧房”，内容同质化
。个性化推荐算法以用户既有偏好为导向，一直强化内容选择，这会使用户重复接触相似看法和信息，从而将自身困于“信息茧房”当中
。这种关闭的信息情形会限制用户对重大社会现实的周全认知，影响其对社会多样性的明确和容纳
。

第二个方面就是“劣币驱逐良币”，内容质量下降
。推荐算法往往凭证用户的点击率、停留时间这样的一些行为数据举行优化，这会导致部分创作者趋向于生产迎合眼球、情绪煽惑甚至是带有误导性的内容
。这样不但导致优质信息被边沿化，也会使得平台内容生态趋向浅薄、碎片化
。

第三个方面就是“算法黑箱”，缺乏透明度
。现在大大都个性化推荐系统的运作机制对用户来说是不可见的，以是用户有的时间并不知道自己为什么会吸收到特定内容
。这种“黑箱”操作不但削弱了用户对平台的信任，也使得算法有可能被用于使用舆论、控制热搜，从而影响信息的公正撒播
。

第四个方面是诱导着迷，导致伦理失范
。有一些手艺弱势群体，像未成年人和晚年人，他们由于缺乏辨识能力和自控能力相对较弱，更容易受到算法推荐的影响
。好比说未成年人可能在算法的指导下着迷于短视频或游戏，影响学习和身心康健
。

第五个方面是隐私侵占和数据滥用的问题
。为了实现精准推荐，平台通
；嵬绱笞谟没舾惺堇垂菇ㄓ没Щ，包括位置、浏览纪录、消耗纪录、社交关系等数据
。这些数据很容易被用于商业操控、价钱歧视或者第三方不法生意，这样会威胁用户的数字清静与信息自主权
。

重点平台围绕

哪些方面举行优化调解？

针对前面提到的系列问题，中央网信办催促指导重点平台针对性优化信息推荐算法功效、调解信息推荐算规则则
。克日，相关重点平台围绕正能量内容加权推荐、用户自主选择权包管、推荐内容多样性优化、提升算法透明度等焦点环节，系统性优化完善多项功效
。平台详细都举行了哪些优化调解？

在提升算法透明度方面：果真算法运行规则，推进透明展示事情，包管用户知情权
。

抖音通过开设“清静与信任中心”网站、举行开放日运动等方法，向公众阐释推荐逻辑、干预机制及治理效果
；

微博提升热搜算法透明度，公示上榜规则、数据规则，上线热搜热度标签，标示热度背后的推动因素
；

微信视频号通过通俗易懂的图文、视频方法向用户公示，宣布《一图读懂微信视频号算法推荐》《算法破茧系列》
。

在破除“信息茧房”方面：立异推出“茧房评估”“一键破茧”等功效，资助用户提防“信息茧房”危害
。

抖音周全升级“使用治理助手”，立异内容偏好评估功效，以可视化形式泛起用户近期浏览内容
。

小红书设置“内容偏好评估与调理”“探索更多”功效，利便用户一键操作，浏览更多元富厚的推荐内容
；

快手依托正能量算法增添对“正向”“有用”“温暖”“信任”等内容挖掘，在算法推荐中充分泛起
。

在完善推荐内容审核方面：一直健全推荐内容审核机制，增强正能量内容推送，提防算法推荐低俗不良信息
。

微信视频号完善“挚友推荐”和“算法推荐”双重机制，一直迭代升级识别攻击模子，严禁低俗恶俗等典范不良信息进入推荐池
。

抖音立异推出热门当事人核实机制，避免摆拍造假、仿冒蹭热、拼集剪接等恶意撒播行为
。

在用户赋权方面：一连优化兴趣偏好治理、内容负反响等功效设置，便于用户自主调理优化算法推荐内容
。

快手为用户提供便捷、细腻的兴趣偏好治理功效，用户可凭证自身喜欢，滑动对应兴趣标签，调理差别内容推送强度
。

微博设置不感兴趣、不看此博主、内容质量差等多种负反响选项供用户选择，精准响应用户需求
。

平台应完善内容审核机制

跳出“唯流量论”

针对信息茧房、推荐低俗不良信息等突出问题，在治理方面怎样能取得更好的效果？专家以为，要害在于提升算法的多样性和开放性
。

武汉大学信息治理学院信息治理科学系教授 姜婷婷：在治理低俗不良信息方面，需增强算法的价值指导
。一些平台为追求流量，使用算法手艺片面知足人们的猎奇心理，推送那些无原则迎合的内容，导致内容质量下降，影响舆论生态
。

对此，平台应该完善内容审核机制，连系人工审核与AI识别，严酷控制低俗、暴力、血腥等内容的撒播
。通过手艺手段提升优质、权威、正能量内容的可见度，构建多元、康健、有序的信息生态，实现社会效益与平台生长的双赢
。

同时，羁系部分应该增强事中、事后的历程羁系，依法严肃攻击相关违法违规行为，增强网络执法威慑力
。

别的，平台企业作为算法推荐的实验者，必需肩负起主体责任
。从商业逻辑中跳脱“唯流量论”的短视头脑，在内容审核、算法优化、用户
；さ确矫嬷餍卸
。

不被手艺“塑形”

自动跳出“信息恬静圈”

突破信息茧房，平台又该如作甚用户提供便捷、细腻的兴趣偏好治理功效？专家提醒，在面临海量信息推荐流时，用户也要增强主体意识，自动跳出“信息恬静圈”
。

武汉大学信息治理学院信息治理科学系教授 姜婷婷：我们发明要增进用户自动“破茧”，还需要接纳一些更细腻化的用户赋权方法
。我们现在重点关注的是推荐算法的“示能性”，详细到推荐系统中，就是让用户看得见、明确得了、用得上的界面设计元素，资助他们加入到推荐逻辑中
。好比，清晰标注内容的主题、开放兴趣标签的编辑入口，或是提供可视化的偏好设置等
。

最后，这些细腻化兴趣偏好治理功效的有用实验离不开用户自身的算法素养
。我们需要进一步增强对公民的智能素养教育，让各人意识到自身的信息消耗正在被手艺“塑形”，在面临海量的信息推荐流时，各人应该增强主体意识，自动跳出“信息恬静圈”，在多元视角中去辨析是非
。

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