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传播学视角下算法推荐研究的学术场域
基于2010—2019年新闻传播学文献的Citespace可视化科学知识图谱分析
作者:丁睿豪 夏德元
来源:  发布时间:2022-02-07  点击量:1668次
【摘要】推荐算法已经渗入信息生产的各环节,它带来的技术、社会和伦理等问题成为学界关注的焦点。运用Citespace分析软件对2010—2019年国内新闻传播学领域个性化算法推荐共453篇文献进行科学知识图谱分析后发现,学界有关算法推荐问题的研究成果呈逐年上升趋势,并随着运用算法推荐的新闻分发平台的崛起而出现爆发式增长;研究热点相对集中于对算法推荐技术的思考、现象的探讨以及对挑战和机遇的分析。如何在技术的发展中把握主动,进行富有前瞻性的学术研究,则成为学界未来需要努力的方向。
传统媒体时代,专业新闻媒体把握了从新闻内容制作到分发的绝大部分权力,受众只能被动接收来自专业媒体的新闻内容,主动权有限。而到了智能媒体时代,伴随着网络传播技术的飞速发展而催生出的“Apple〓News”“今日头条”等新闻分发平台通过个性化推荐算法掌握用户的兴趣取向,向用户推荐内容,不仅打破了传统媒体时代受众的被动局面,同时迅速占据了原本由传统媒体所掌握的新闻传播市场,带给整个新闻传播业前所未有的巨变。[1]然而,个性化推荐算法的广泛应用也带来了各种弊端和社会问题,相关学者从不同角度形成了问题意识和学科关怀,取得了丰硕的研究成果。通过对这些研究成果进行梳理和总结,揭示当前传播学领域关于算法推荐问题研究的客观现状,对后续研究具有一定的借鉴意义。为此,本文以453篇CSSCI期刊论文为依托,利用Citespace软件对算法推荐研究现状进行解读,并结合关键文献的重点分析,梳理出新闻传播学领域算法推荐的研究脉络和热点,为学者提供预测性的经验参考。   一、研究方法与数据处理   本文采用了由美国华裔学者陈超美应用Java语言开发的信息可视化分析软件Citespace,其主要基于共引分析理论(co-ciation)和寻径网络算法(Pathfinder)等,对特定领域文献(集合)进行计量,以探寻出学科领域演化的关键
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