近年来，学界和业界特别关注用户如何在深入理解和应用算法的过程中，实现对其更为高效的利用与批判性反思这一议题。对它的讨论催生出两类重要的知识范畴——算法专业知识与算法民间知识。算法专业知识指的是算法平台工程师所精通的、高度专业化的技术知识，它涵盖了用户行为的深度分析、复杂机器学习模型的构建，以及个性化算法推荐等多个维度。这些技术被用以优化平台性能，通过定制推送用户最感兴趣且高度相关的内容，从而增强用户黏性与促进平台的商业目标达成。 而在社交平台另一端的活跃使用者们往往会依据个人经验及对算法运作的有限理解，构建起另一套独特的“民间知识”或称“民间理论”。它是一种去中心化和去专业化的社会集体性经验分享。学者麦克·德维多（Michael DeVito）明确定义了算法的民间知识，认为它是一种直观的、非正式的知识，包括关于算法如何工作的朴素的因果解释，以及对算法运行效果的看法和态度[1]，是一种非正式但广泛传播的社会性认知。与算法的专业知识相比，算法的民间知识是一套针对社交平台前台的操作知识体系，是用户间不断交流、验证与重构的操作指南。由于算法推荐机制的不透明性和黑箱化，从经验角度对算法进行社会性解释，已成为当下社会应对算法不可知性的共同路径。这一过程不仅体现了用户自主性的发挥，也揭示了技术与社会相互塑造的深刻关系。 算法民间知识领域内诸多概念如算法意识、算法想象