在本文中，我们探讨了网络平台算法的工作原理及其对社会的影响。我们要理解算法是如何从幕后走向台前的，并逐渐成为公众讨论的焦点。信息茧房、打榜买热搜、大数据杀熟等现象已经引起了广泛的关注，而中央网信办等四部门联合印发的《关于开展清朗·网络平台算法典型问题治理专项行动的通知》正是为了应对这些问题。
熊节博士，作为华东师范大学国际传播研究院全球南方研究中心主任，为我们提供了关于算法机制的通俗易懂的解释。他提到，从用户的角度来看，平台算法如同一个黑箱，用户只能看到结果，而无法窥视其运作过程。即使用户试图理解，复杂的技术背景也让这一过程变得困难。熊节博士通过两个案例——内容推荐算法和外卖骑手派单算法——来阐释这些算法是如何工作的。
内容推荐算法是平台广泛使用的技术，用于向用户推荐个性化的内容。这种算法的工作原理基于平台对用户的深入了解，通过收集用户的信息（如喜好、行为习惯等），并给用户贴上成千上万的标签，以此来提供更加精准的内容推荐。这种对用户全方位信息的收集和利用，可能会导致信息茧房的形成，即用户被局限在一个信息泡泡中，只能接触到平台认为他们感兴趣的内容。这可能会导致偏见和分裂，尤其是在社会和政治问题上，错误的或偏执的想法可能在封闭的信息环境中被不断强化。
外卖骑手的派单算法是另一个例子，它通过优化路线来提高配送效率，但同时也带来了对骑手的压榨问题。平台通过对骑手的实际配送数据进行分析，不断调高配送要求，迫使骑手为了保持收入水平而加快配送速度。这种做法不仅对骑手造成了压力，也加剧了骑手与顾客之间的紧张关系。
这两个案例展示了算法优化的结果是如何受到平台目的的影响。如果平台的目标仅仅是提高利润，那么信息茧房和压榨骑手等现象就可能成为不可避免的代价。因此，用户可能不需要深入了解算法的内部机制，而应该关注算法的结果。如果结果对社会不利，那么就需要进行整改。
在讨论平台如何收集用户信息和数据时，熊节博士提到了国家网信办2019年的《APP违法违规收集使用个人信息行为认定方法》。根据这一规定，平台需要合法合规地收集用户信息，并且必须明确告知用户信息的使用目的和范围。算法通过各种方式诱导用户提供信息，例如通过个性化服务的优势、优惠活动等激励措施，以及通过用户协议中的条款来获取信息。
本文强调了网络平台算法对社会的深远影响，以及对这些问题进行治理的紧迫性。它揭示了算法的黑箱特性，以及算法如何基于用户数据进行优化。同时，本文也指出了算法可能带来的负面影响，如信息茧房和对劳动者的压榨，并呼吁对这些算法进行监管和整改。
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我是艺帆号的签约作者“shyfzc”！
希望本篇文章《熊节深度解析 在数字时代 如何拿起手机 智慧地与算法抗衡 (熊节简历)》能对你有所帮助！
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