生活在媒介中：传播学100讲
文稿
大家好，我是刘海龙！欢迎收听《生活在媒介中：传播学100讲》。
像报纸、电视这样的传统大众媒体，有一个明显的特点，就是所有受众看到的都是同样的内容。在web 1.0 时代，也就是像新浪、人民网这样的门户网站上，受众基本上看到的也是同样的内容。所以过去我们所说的使用媒体，默认为媒体内容是一个固定不变的因素。
但是今天我们说起使用今日头条、抖音、快手、小红书、微博、B站、微信的订阅号，每个人接触到的内容就大不相同。比如要是我们经常看某个账号的内容，甚至点赞、评论、互动，那么下次打开应用，这个账户的内容就会在前面，而不是按发表时间顺序排在后面。同时和这个账户内容相似的内容可能也会被自动推荐给我们。这个背后起作用的就是“推荐算法”。
那推荐算法是如何起作用的，它的实质是什么，又会对我们最近一直讨论的媒体内容生产造成什么影响？我们今天就来谈谈这个问题。
算法：主观性地显示与排序人的理解与价值
首先，什么是算法？早在计算机发明之前，就有这个概念，顾名思义，就是用加减乘除等书面计算方法进行的计算。在计算机产生后，算法就专指一套用系统的方式解决问题的策略机制。简单来说，就是用一套计算机能够执行的命令自动运行的一套程序。
比如我们使用搜索引擎，输入一个关键词后，就会有一套计算方法将与我们搜索的关键词有一定关系的网页按照相关性排列出来。这个后面就有不同的排列计算策略，是把访问量最大的网页排前面，还是把引用量最大的网页排前面，还是把关键词重复次数最多的网页排在前面。
所以算法本身具有一定的主观性，它显示出人们对解决问题的不同理解和价值优先排序。比如大家看的短视频网站，是优先推荐那些最热门的视频给用户，还是优先推荐那些新视频给用户，是优先推荐完全相似的视频，还是优先推荐相似但有一定差异的视频，这个就取决于平台的价值观与判断。
2023.07.27
精选评论
共 9 条算法貌似中立，实则数字牢笼。首先，算法的设计者会在算法的设计过程中加入自己的价值观和偏见，从而影响算法的中立性。其次，算法所使用的数据集是有局限性的，无法完全反映人们生活的丰富性和经验的多样性，从而影响算法的中立性。第三，算法的应用目的和使用者的价值观，逐渐反向影响算法迭代。 用一种平台，其算法，就像是一种认知框架，很难摆脱，只有保持警惕。
我最近开始发短视频，原创日更一个月下来，发现微视频对“原创”会扶持，只要声明了原创，内容靠谱，都会获得一定的推荐；而抖音和小红书，根本不关心你是否原创，坊间还强调“爆过的一定会再爆”，变相鼓励了抄袭。慢慢地，我就更偏向微视频了。平台控制了流量，对大家的意识形态起主导作用，如果社会不对平台的价值观、政治进行监管，协商，不把权力关进笼子里，平台没了底线，就可以随心所欲打造对己有利“罗刹国”了。
推送算法也需要耗费资源，因此比较“省事儿”的算法是以关键词作为推荐重点，以观看内容相似的人作为预测参照推送相关性较高的视频。当然，还有一些平台共享资源作为变量权重的衡量，最终“算出”观看可能性较高的内容。此外，目前B站也有对某些节目和内容“不感兴趣”的设定，用户可以用此功能“屏蔽”掉一些内容。
我就是那个不配合 不想被算法规训 成为了不可见的 但换个角度想一想 我在现实生活中 对于那些网络上的人 本来就是不相识的 隐形的
刘老师好，请问抖音与快手算法差异的部分从哪里可以找到参考文献呢？感谢
老师有看到脑机接口治疗抑郁症的那篇报道吗？看得人毛骨悚然
刘海龙 （主讲人） ：看到了。不过从患者角度，也不失为一种解决问题的方法。关键是可能被滥用，使用的边界在哪里
其实微博还是有选择权可以将内容按更新时间排序的选项的
算法“看上去中性”，实则是“隐性的权力与控制”，刘老师讲得太好了，让我意识到算法里面那个邪恶的属性，以后要更加警惕。