期刊专题

10.3969/j.issn.1007-8770.2022.05.018

"用户兴趣一算法推断一内容呈现"模型——微博推荐流的运作机制探析

引用
在对98名微博用户的近10万条数据以及他们的问卷调查结果,结合新浪首席信息官的访谈记录进行分析后发现,微博推荐流打破了"兴趣决定内容"这一传统认知,决定内容推荐的不是用户的真实兴趣,而是算法所推断的用户兴趣,且"算法认识的你"与"真实的你"之间存在差异.算法推断作为影响"推荐流"的核心要素,主要受到"社交关系"和"用户自主行为"的影响,相较于与用户呈现"强关系"的微博好友而言,"推荐流"更倾向根据那些与用户呈现"弱社交"关系的大V的兴趣方向来判断用户兴趣.微博默认有名望者的影响力要超过普通人,身份、资本和权力等现实社会中的划分方式,在平台媒体上被重新加以实践.

用户兴趣、算法推断、运作机制、社交关系、用户自主行为

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G633.8;G206.2;F275

上海市教委晨光计划项目;国家社会科学基金

2022-08-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

143-152

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现代传播

1007-8770

11-5363/G2

44

2022,44(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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