近年来，随着网络平台算法的广泛应用，它们对公众生活的影响日益显著。从信息茧房现象的广泛讨论到对大数据杀熟等问题的关注，公众对算法的认识和警觉性不断提高。本文旨在详细分析这一现象，并探讨算法如何影响我们的日常生活以及如何治理相关问题。
算法的透明度和用户认知
在用户的视角中，平台算法通常是一个“黑箱”——它们只能看到算法产生的结果，而无法了解其背后的具体运作机制。即便用户试图了解算法的具体操作，也会因其技术复杂性而难以完全理解。因此，用户对算法的认知往往停留在表面，而对算法的实际运作和影响缺乏深入的了解。
内容推荐算法的运作机制
熊节教授以内容推荐算法为例，解释了其基本运作机制。这类算法广泛应用于各种APP，从开屏广告到内容推荐，都是推荐算法的直接成果。其核心逻辑相对简单：平台通过收集用户尽可能多的信息，以便向用户提供更准确的推荐。这种逻辑与商业逻辑相似，但规模和细节远超传统商业，因为平台能够收集到关于用户的大量信息，并给用户贴上成千上万的标签。例如，平台可以知道用户是否喜欢特定歌手、节日庆祝方式等。
这种全方位的信息收集导致了信息茧房的问题。平台通过推荐与用户兴趣高度相关的内容，可能会限制用户接触更广泛信息的机会，从而形成偏见。这种偏见不仅影响个人，还可能在社会和政治层面上被放大，甚至导致社会分裂。
外卖骑手的派单算法
另一个例子是外卖骑手的派单算法。这种算法通过优化路线来提高配送效率，但同时也可能导致平台对骑手的要求不断提高，迫使他们以更快的速度工作以保持收入水平。这不仅对骑手构成压榨，还可能加剧骑手与顾客之间的紧张关系。
算法的目的和结果
算法优化的核心问题是确定“什么是优”。这一问题的答案并非算法本身能提供，而是由使用算法的平台定义。如果平台的目标仅仅是利润最大化，那么信息茧房、压榨骑手等现象就可能成为不可避免的代价。因此，用户对算法的内部运作机制的了解程度并不重要，关键在于算法产生的结果对社会的影响。如果这些结果对社会有害，那么算法就需要整改。
用户数据收集与算法诱导
平台需要从用户那里收集各种信息和数据，以便进行算法分析。算法通过各种方式诱导用户提供这些信息，例如通过个性化推荐、社交互动等方式。用户在使用平台的过程中，往往会无意中提供大量个人数据，这些数据随后被用于算法分析和优化。
算法治理
为了应对算法带来的问题，中央网信办等四部门联合印发了《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》，旨在整治信息茧房、操纵榜单、压榨骑手、大数据杀熟等典型问题。这一行动表明，政府已经开始重视算法对公众生活的影响，并采取行动进行治理。
结论
算法在为我们的生活带来便利的同时，也带来了一系列问题。从信息茧房到对骑手的压榨，这些问题需要社会各界的关注和治理。公众需要对算法有更深入的了解，平台需要承担起社会责任，而政府则需要制定相应的政策和法规，以确保算法的健康发展，保护公众利益。
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评论列表（4条）
我是艺帆号的签约作者“shyfzc”！
希望本篇文章《熊节深度剖析 当手机成为生活一部分 我们应如何对抗算法的操控 (熊节thoughtworks)》能对你有所帮助！
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