摘要：随着高度自动化、商业化的算法介入到网络内容生产,网络舆论的生产机制、传播环境和嵌入其中的生产者的状况都发生了深刻变化。本文在回顾有关"内容创作阶层"主流话语的基础上,深入平台的内容生产实践,分析了内容智能化生产的内生动力和算法规则,进而对智能算法带来的传播风险进行了讨论。本文认为,对智能算法的认识,既要超越单纯的传播内容探讨,建立将算法作为社会领域支配性力量来理解的宏观思维框架;也要超越对智能算法的静态理解,从内容产业的动态增值逻辑和微观运行机制出发重塑现有的治理思路。

摘要：以往的认识论往往将算法视作价值中立的技术工具和神秘黑箱,并将内容生产者的行为失范和代码设计者的人本价值缺位作为算法治理的主要对象。不过,新近的治理实践已经意识到算法的商业实质及其在平台经济中的规则建构能力,并尝试对其特定功能加以限制。本文通过文献研究和深度访谈阐明,需要将算法置于网络内容经济的增值过程中,才能实现对算法的解码和祛魅。平台积极利用算法组织内容生产过程,调整供给结构,定义传播扩散规则,从而建构起服务于内容变现的算法规则体系,并深刻影响了公共议题的传播环境。鉴于此,相关治理应以分析算法在平台经济中的规则建构能力为基础,将算法的设计初衷和商业功能、平台的责任规避主张、内容经济的组织架构、平台风险社会化的倾向纳入考量,据此制定相应的治理策略。

摘要：大数据时代,由信息超载而导致的信息资源能否有效利用的问题一直是学术界关注的热点。随着科技信息的海量和无序发展,提高用户个性化资源智慧推荐效率有利于用户知识更新的速度,解决用户获取资源的困境。引入用户画像理念,深入分析了基于用户画像的资源推荐方式与传统资源推荐方式的差别,构建了用户显性与隐性画像资源库,并结合用户画像资源库开展了智慧推荐系统设计,提出了基于用户画像的个性化智慧推荐系统的实施策略。