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杨洸:今日头条等算法技术与用户协同进化,创造偶遇多元信息机会

shuohang

发布于 1月19日

近日,清华大学社会科学学院积极心理学研究中心在线上举行“用户使用、算法推荐与信息茧房的关系再思考”主题研讨会,并发布了研究成果《破茧还是筑茧?用户使用、算法推荐与信息茧房研究报告》(下称报告)。报告发现,从中长期看,个性化推荐算法不但没有导致“信息茧房”,反而可能为个体提供了更多元和理性的信息世界,以抖音为代表的个性化推荐机制有助于推动用户获取多样化信息。信息茧房效应受到个体、社会、场景与技术等多种因素共同作用,不能将对信息茧房问题的担忧简单归责到算法。

在研讨会上,深圳大学传播学院教授杨洸以“平台算法技术与用户的协同进化:信息可见性、信息茧房和新闻偶遇”为题进行了分享,杨洸指出,用户和算法之间不是彼此孤立的存在,而是始终处于相互响应、相互发展的状态,算法同样可以将用户带入更广阔的世界。

2019年,杨洸以今日头条APP用户为研究对象,完成了《新闻算法推荐的信息可见性、用户主动性与信息茧房效应:算法与用户互动的视角》,实证调研结果发现,算法推荐没有导致信息茧房效应,可以扩大受众接触资讯的范围,将用户带入更广阔的世界,这一研究发现与上述报告结论相吻合。

在时效性、重要性、接近性、趣味性、真实性等新闻价值要素中,用户对趣味性的感受最突出,新闻个性化程度比较明显。此外,用户对推荐算法技术有一定了解,表现出了一定的算法素养。

杨洸解读道,算法改善了以往新闻消费相对同质性的问题,实现了千人千面,帮助个体更精准有效获取所关注领域的信息,这不代表个性化推荐算法助长用户的心理和兴趣窄化。

与此同时,算法也在适应社会和用户的需要不断优化迭代,比如在内容呈现上,优先推荐具有社会公共价值的信息,或增加随机内容。比如,今日头条会推荐用户过去不常观看的内容或增加随机内容,来保障用户可见内容的多样性。

“如果新闻聚合平台能够超越简单用户指标,追求更多维度的价值和目标,可以促进良性的增长循环。”杨洸说。

所谓“新闻偶遇”,是指人们在非积极主动寻求信息状态下所接触到的新闻。杨洸表示,在算法驱动的数字平台上,新闻偶遇是人们接触新闻的主要方式之一。由于算法机制的作用,用户在平台中偶遇新闻的机会大大增加了。

基于MAIN模型,杨洸对中国社交媒体平台上主要的算法线索进行了展示。第一新闻热度线索,包括社会热度和好友推荐;第二,文章来源,包括官方主流媒体以及自媒体等来源,不同新闻来源影响用户的可信度感知;第三,标题的线索,启发了用户的好奇心感知。

杨洸表示,新闻偶遇分为第一级偶遇和第二级偶遇两个阶段,在此过程中,如何引导用户阅读完整的新闻,并将新闻分享给其他用户,主要取决于用户感知的信息有用性。个体对议题卷入程度越高,相关性越高,越愿意阅读和分享新闻。

“基于两个不同时间段的研究发现,算法技术和用户在慢慢协同进化。一方面,算法技术创造了很多新闻偶遇的机会,开阔了用户的信息视野。另一方面,用户不满足局限于个人兴趣偏好的舒适圈,会发挥主观能动性,接触多元信息。但是这个过程中,平台所提供的启发式线索是不是高度契合用户的需求和心理,是非常重要的影响因素。”杨洸说道。

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shuohang

这家伙很懒,什么也没留下,却只想留下你!

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