从赋权到异化：试论算法推荐中的用户传播权益风险
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发布时间：2022-01-12
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【摘要】近年来，算法推荐对于社交媒体的风险受到社会广泛关注，在学界也引发了一些争议。现在梳理算法推送已有研究与争议的基础上，尝试从“信息茧房”的争议出发，结合马克思“异化”理论和福柯“规训”理论，对于算法媒体平台与用户的关系进行分析，并讨论其带来的风险。
在算法技术与社交媒体交叉融合的当下，信息公平尤为重要，而这建立在用户拥有传播信息和获取信息的基本权益基础上。理论上说，每个人发送信息和获取信息的权利，是本不应该受到商业集中化力量过多干预的。然而，当用户将自己的偏好和搜寻信息的意图上交给算法平台时，商业平台打着偏好设置的旗号，将各种信息对用户进行投放，甚至利用用户的复述心理和信源信任度来间接操控用户的转发和传播权利。由于平台牢牢地掌握着信道的把控权，对于信息的过滤和分发有着近乎无限的控制，当一个用户发布自己的信息之后，被看到的概率将不仅仅取决于信宿的接受度，而是取决于分发权的主体。其中造成的信息不均等和权力问题值得媒介研究者重视。
一、用户权益：“技术赋权”还是“资本收权”？
媒体中的算法技术和个性化推荐，经常出现以“技术赋权”这个词汇为代表的语境表述。技术赋权论认为在算法技术下，普通受众被赋予内容获取和传播的权力，使其能够在数字空间中自由地获取和传递自己所需要的信息。但是在基本层面上，用户的信息权益是公民的基本权利，而这个权利是由法律授予的，而非某种技术甚至是商业化平台赋予的。互联网领域中，个体的基本媒介权利包括个人信息的保留权、网络信息的获取权以及信息传播也就是发布和分享的权利。这三种权利在商业化算法逻辑下，平台非但没有赋权，反而从不同意义上对权利
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