配资炒股合同治理算法突出问题，平台和用户如何打破“信息茧房”？

养生类谣言为何像长了眼睛，专挑老年人推送？刚搜索了某方面内容，类似推送为何源源不断向你“投喂”？似乎有一只看不见、摸不着的“手”配资炒股合同，采集行为、归纳习惯、掌握爱好，这就是我们常说的“算法推荐”。

去年11月，中央网信办等多部门开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动，行动开展以来，针对网民反映强烈的算法推荐加热低俗信息、加剧“信息茧房”、加重观点极化等问题风险，中央网信办督促指导重点平台针对性优化信息推荐算法功能、调整信息推荐算法规则。

目前，算法推荐最常见的问题是什么？相关重点平台围绕哪些方面进行了优化调整？成效如何？

什么是“算法推荐技术”？

算法的专业名词叫作“算法推荐技术”。它通过抓取用户日常的使用数据，分析得出人们的行为、习惯和喜好，进而精准化地提供信息、娱乐、消费等各类服务。

2022年3月1日，《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式施行。《规定》明确，应用算法推荐技术，是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。

各类提供算法推荐服务的互联网公司几乎都在监管范围内，比如说各类短视频平台、电商平台、社交平台以及餐饮外卖平台等。

算法推荐技术导致

“信息茧房”等突出问题

个性化推荐技术出现的本意是帮人们应对信息过载，过滤掉不需要的信息，提高信息获取的效率，但是随着技术的广泛应用，却暴露出一些突出问题。

武汉大学信息管理学院信息管理科学系教授：首要问题就是“信息茧房”，内容同质化。个性化推荐算法以用户既有偏好为导向，不断强化内容选择，这会使用户反复接触相似观点和信息，从而将自身困于“信息茧房”当中。这种封闭的信息环境会限制用户对复杂社会现实的全面认知，影响其对社会多样性的理解和包容。

第二个方面就是“劣币驱逐良币”，内容质量下降。推荐算法往往根据用户的点击率、停留时间这样的一些行为数据进行优化，这会导致部分创作者趋向于生产迎合眼球、情绪煽动甚至是带有误导性的内容。这样不仅导致优质信息被边缘化，也会使得平台内容生态趋向肤浅、碎片化。

第三个方面就是“算法黑箱”，缺乏透明度。目前大多数个性化推荐系统的运作机制对用户来说是不可见的，所以用户有的时候并不知道自己为什么会接收到特定内容。这种“黑箱”操作不仅削弱了用户对平台的信任，也使得算法有可能被用于操纵舆论、控制热搜配资炒股合同，从而影响信息的公正传播。

第四个方面是诱导沉迷，导致伦理失范。有一些技术弱势群体，像未成年人和老年人，他们由于缺乏辨识能力和自控能力相对较弱，更容易受到算法推荐的影响。比如说未成年人可能在算法的引导下沉迷于短视频或游戏，影响学习和身心健康。

第五个方面是隐私侵犯和数据滥用的问题。为了实现精准推荐，平台通常会收集大量用户敏感数据来构建用户画像，包括位置、浏览记录、消费记录、社交关系等数据。这些数据很容易被用于商业操控、价格歧视或者第三方非法交易，这样会威胁用户的数字安全与信息自主权。

重点平台围绕

哪些方面进行优化调整？

针对前面提到的系列问题，中央网信办督促指导重点平台针对性优化信息推荐算法功能、调整信息推荐算法规则。近日，相关重点平台围绕正能量内容加权推荐、用户自主选择权保障、推荐内容多样性优化、提升算法透明度等核心环节，系统性优化完善多项功能。平台具体都进行了哪些优化调整？

在提升算法透明度方面：公开算法运行规则，推进透明展示工作，保障用户知情权。

抖音通过开设“安全与信任中心”网站、举办开放日活动等方式，向公众阐释推荐逻辑、干预机制及治理成效；微博提升热搜算法透明度，公示上榜规则、数据规则，上线热搜热度标签，标示热度背后的推动因素；微信视频号通过通俗易懂的图文、视频方式向用户公示，发布《一图读懂微信视频号算法推荐》《算法破茧系列》。

在破除“信息茧房”方面：创新推出“茧房评估”“一键破茧”等功能，帮助用户防范“信息茧房”风险。

抖音全面升级“使用管理助手”，创新内容偏好评估功能，以可视化形式呈现用户近期浏览内容。小红书设置“内容偏好评估与调节”“探索更多”功能，方便用户一键操作，浏览更多元丰富的推荐内容；快手依托正能量算法增加对“正向”“有用”“温暖”“信任”等内容挖掘，在算法推荐中充分呈现。

在完善推荐内容审核方面：不断健全推荐内容审核机制，加强正能量内容推送，防范算法推荐低俗不良信息。

微信视频号完善“好友推荐”和“算法推荐”双重机制，不断迭代升级识别打击模型，严禁低俗恶俗等典型不良信息进入推荐池。抖音创新推出热点当事人核实机制，防止摆拍造假、仿冒蹭热、拼凑剪接等恶意传播行为。

在用户赋权方面：持续优化兴趣偏好管理、内容负反馈等功能设置，便于用户自主调节优化算法推荐内容。

快手为用户提供便捷、精细的兴趣偏好管理功能，用户可根据自身喜好，滑动对应兴趣标签，调节不同内容推送强度。微博设置不感兴趣、不看此博主、内容质量差等多种负反馈选项供用户选择，精准响应用户需求。

平台应完善内容审核机制

跳出“唯流量论”

针对信息茧房、推荐低俗不良信息等突出问题，在治理方面如何能取得更好的成效？专家认为，关键在于提升算法的多样性和开放性。

武汉大学信息管理学院信息管理科学系教授姜婷婷：在治理低俗不良信息方面，需加强算法的价值引导。一些平台为追求流量，利用算法技术片面满足人们的猎奇心理，推送那些无原则迎合的内容，导致内容质量下降，影响舆论生态。

对此，平台应该完善内容审核机制，结合人工审核与AI识别，严格控制低俗、暴力、血腥等内容的传播。通过技术手段提升优质、权威、正能量内容的可见度，构建多元、健康、有序的信息生态，实现社会效益与平台发展的双赢。

同时，监管部门应该加强事中、事后的过程监管，依法严厉打击相关违法违规行为，增强网络执法威慑力。

此外，平台企业作为算法推荐的实施者，必须承担起主体责任。从商业逻辑中跳脱“唯流量论”的短视思维，在内容审核、算法优化、用户保护等方面主动作为。

不被技术“塑形”

主动跳出“信息舒适圈”

打破信息茧房，平台又该如何为用户提供便捷、精细的兴趣偏好管理功能？专家提醒，在面对海量信息推荐流时，用户也要增强主体意识，主动跳出“信息舒适圈”。

武汉大学信息管理学院信息管理科学系教授姜婷婷：我们发现要促进用户主动“破茧”，还需要采取一些更精细化的用户赋权方式。我们目前重点关注的是推荐算法的“示能性”，具体到推荐系统中，就是让用户看得见、理解得了、用得上的界面设计元素，帮助他们参与到推荐逻辑中。比如，清晰标注内容的主题、开放兴趣标签的编辑入口，或是提供可视化的偏好设置等。