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范围和关系是界定隐私边界的两大要素。智媒时代,技术变革使范围和关系呈现出外溢趋势。隐私边界外溢面临诸多风险：信息隐私提高隐私保护的不确定性;数字空间的场景化传播,挑战传统一致性隐私边界规定;依赖性陌生关系的形成将个人隐私工具化,加剧隐私扩散披露风险。本文认为,应该从个体维度和社会维度建立基于信任的隐私保护观念,在用户与用户之间、用户和智能传播平台之间重建基于信任的隐私边界协同。 相似文献
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随着网络社交对社会生活和人际交往的渗透,网络社交传播中信息的自我呈现等不合理使用方式引发了用户隐私的泄露,个人隐私安全问题逐渐凸显。网络社交中的“隐私悖论”现象作为用户无法避免的一种矛盾现象,其存在、成因及其消解的相关问题备受关注。隐私悖论的形成原因错综复杂,涉及宏观政策管理层面、法律层面、网络社交平台的技术层面及用户自身层面等。从网络社交用户本身来看,其隐私态度和隐私行为的非一致性是造成隐私悖论的主要原因,具体成因表现为自我呈现、边界管理、风险感知及具体保护措施等方面的缺失,导致了隐私态度和隐私行为的差异。 相似文献
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当前以算法为代表的人工智能,对传媒业行动者即主流媒体、商业平台及用户之间的关系进行了重构.具体体现在算法导致主流媒体的传播权力发生转移,传统新闻生态受到挑战;算法使商业平台的商业模式得以优化,但算法黑箱凸显社会负面影响;算法在提升用户地位的同时,也使用户处于随时可被监控的"圆形监狱"里.在算法风险治理方面,主流媒体应以主流价值观引领算法,实施平衡社会信息的党媒算法;商业平台要提升技术的价值理性,推进算法分发的公共性;用户要提高算法素养,警惕信息窄化和算法拟态环境. 相似文献
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移动APP用户隐私信息泄露风险评价指标及实证研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 针对移动APP用户隐私信息泄露日益严重的现象,分析评价隐私信息泄露风险,有利于保护移动APP用户隐私,促进信息平台健康发展。[方法/过程] 分析移动APP用户隐私信息泄露风险,构建用户隐私信息泄露风险评价指标体系,运用网络分析法（ANP）与熵权法综合确定指标组合权重,应用模糊综合评价法对移动社交APP进行实证分析。[结果/结论] 所构建的移动APP用户隐私信息泄露风险评价指标体系具有一定的科学性与实用性,指标体系中APP平台原因造成隐私泄露的风险最高,用户原因造成隐私的泄露其次。整体上用户隐私泄露风险派派最高,微信最低,但都接近中等风险。为降低移动社交APP用户隐私信息泄露风险,移动用户、APP平台以及监管部门各方应当针对不同APP的不同情况,有侧重地采取措施。 相似文献
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[目的 /意义]算法推荐服务衍生的风险给人们的日常生活造成重大影响,厘清算法推荐服务风险的产生机制以及用户应对算法推荐服务风险的行为特征有助于进一步完善算法推荐服务体系。[方法 /过程]运用扎根理论,采用半结构化的访谈方式,一对一深度访谈30名网络用户,结合防护性行为模型和风险应对行为理论,探索算法推荐服务风险中用户的应对机制、影响因素以及决策路径。[结果 /结论 ]研究发现风险属性、传播渠道、平台特征和用户行为特征对算法推荐服务风险的传播产生影响;在风险传播的基础上,用户形成风险感知、利益相关者感知和防护性行为感知;用户在感知的基础上形成态度和效果评估,并以此为依据制定决策,采取不同的应对行为。最后从算法素养、风险参与和个体学习3个层次提出建议,以应对算法推荐服务风险。 相似文献
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随着信息技术的快速发展,网站收集的用户数据越来越详细.而社交媒体与普通的平台相比,会更多地收集和储存用户信息,信息泄露的风险更大.本文选取17个中美社交媒体,对其隐私政策进行内容分析,对比两国社交媒体在用户隐私保护方面的异同,以期为我国社交媒体的用户隐私保护提供借鉴. 相似文献
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随着网络技术和传播工具的发展,抖音类平台上的短视频强势爆红,但随后也因传播主体的伦理素养堪忧及需求偏异、短视频的特性及平台把关失限、传播场域失序和社会伦理失范投射等原因暴露出虚假低俗信息横行、易上瘾及隐私被侵犯等伦理"破限"问题.要想实现短视频平台的伦理归位,需要政府、平台、用户等多方协作,共同构建多层次立体化的全民治理网络,政府完善法治监管,平台加强伦理自律,用户提升伦理素养,合力打造文明优质的短视频内容生态. 相似文献
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[目的 /意义]旨在从算法感知的视角出发,探明用户对跨平台信息推荐接受意愿的成因与作用机制,为解决用户与智能算法交互领域的问题提供理论参考。[方法 /过程]从感知公平性、感知可问责性和感知透明度3方面阐释用户对跨平台信息推荐的算法感知内涵,基于启发式—系统式模型框架,探究不同维度的算法感知对用户接受意愿的差异化影响及其作用机制,采用结构方程建模进行实证研究。[结果 /结论 ]感知公平性、感知可问责性和感知透明度可以显著降低用户的隐私关注,进而提升用户对跨平台信息推荐的接受意愿,感知可问责性对隐私关注产生的负向影响最大;感知公平性和感知可问责性还可以增强用户的社会临场感,社会临场感对用户的推荐接受意愿具有正向影响。根据研究结论,为在线平台企业更好地实施跨平台信息推荐策略,以及互联网信息管理机构进一步完善推荐算法治理模式提供对策与建议。 相似文献
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未来社会化购物将成为人们在线购物的主要方式。社会化购物网站是一个实现社会化购物的第三方平台,它是社交网络与电子商务的深度结合。用户可以利用这个平台自由创造、分享商品信息,并完成对商品的评级、推荐和求购。本文对社会化购物网站进行了定义,并且通过研究分析发现社会化购物网站的信息传播以虚拟口碑传播为主,传播的信息内容是具备数据化、微博化、图片化的体验式商品信息;网站用户传播信息的动机主要是产品涉入、自我涉入和他人涉入三类动机。未来的社会化购物网站将从社交关系转向建立购物共同兴趣关系,信息的传播将沿着用户的兴趣接点自动推送至消费者面前。 相似文献
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[目的/意义] 针对我国科研工作者获取国外学术信息过程中涉及的隐私保护问题，提出相关建议、对策与防范策略，并探讨大数据与区块链隐私保护技术及其实现隐私保护的可行策略。[方法/过程] 通过对国外学术数据库平台网站的访问数据进行收集分析，发现这些数据库平台除了在其自身网站中插入收集用户信息的脚本外，还存在使用第三方平台脚本对用户信息进行实时收集的情况，并对此结果进行分析，挖掘其关联性。[结果/结论] 通过大数据技术，科研用户访问国外学术数据库信息可为数据库商及其合作伙伴或政府机构所获取利用，致使科研用户的隐私信息发生泄露的风险，从而导致个人安全问题、财务问题，甚至国家安全问题，需要从多个层面加以重视。 相似文献
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【目的】平台社会逐渐兴起，用户-算法-平台三者的关系成为研究热点本文聚焦于大学生群体的平台使用实践，探讨其如何看待个性化推荐信息、通过改变算法推送、感知自身画像等主动打造个性化信息流，以及其主体意识的强烈程度等。【方法】采用问卷调查与深度访谈结合的方法探索其在平台使用、算法相遇实践等进行研究。【结果】用户对于个性化推荐信息的态度与其媒介素养、算法意识等因素高度相关，个性化推荐信息本质上是用户定制化内容与算法推荐机制相互融合的结果。【结论】大学生用户较其他群体有较高的媒介素养与较为丰富的平台选择。其对于个性化推荐信息的态度总体呈现发挥平台工具属性、有意识地进行算法抵抗与算法驯化，达成内容重组、信息优化排序等，最大化实现平台为“我”所用。基于用户主体驱动的平台使用行为，对算法推荐本身的茧房构建具有一定的消解。 相似文献
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在算法传播构建的媒介环境中,隐私保护的核心要义在于有效管理隐私边界.基于传统人际传播的传播隐私管理理论所提出的准则,在一定程度上可以延伸至互联网语境特别是社交媒体上个人信息的分享与保护,但隐私边界在算法传播中所面临的模糊化困境及由此引发的伦理争议不容忽视,隐私边界的模糊化是当前算法传播环境中隐私侵犯问题层出不穷的直接原... 相似文献
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“互联网+”时代用户信息环境具有开放性与复杂性,这给用户隐私保护带来更大的挑战.文章从“互联网+”环境用户隐私安全特点入手,系统分析了“互联网+”时代用户面临的隐私风险类别,并从技术上阐述了“互联网+”环境下用户隐私风险防范的对策. 相似文献
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虚拟参考咨询服务隐私权保护机制构建 总被引：2，自引：0，他引：2
虚拟参考咨询中涉及的用户隐私包括:用户登记的私人信息、用户所进行的科研课题的动态信息、合作虚拟参考咨询中泄露的私人信息等.要构建虚拟参考咨询服务隐私权保护机制,须从以下几个方面人手:图书馆与虚拟参考咨询软件商合作;图书馆制订保护虚拟参考咨询中用户个人隐私的章程;健全法律法规,为用户隐私保护提供根本保证;指导和规范用户隐私保护行为;加强行业自律,提高图书馆信息服务的信任度;注重技术保护,为用户构筑隐私保护的可靠屏障;开展用户教育,增强用户自我保护意识和能力;对隐私权保护的限制. 相似文献
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[目的/意义]通过分析新媒体环境下信息隐私的国内外研究动态及发展趋势,了解国内外研究前沿及发展趋势。[方法/过程]运用定性分析和知识图谱可视化方法,对新媒体环境下国内外信息隐私研究起源及发展、研究热点、研究趋势进行分析,呈现新媒体环境下国内外信息隐私研究的发展动态及发展趋势。[结果/结论]从研究热点看,国外研究主要围绕新媒体环境下用户的信息隐私披露行为、新媒体环境下信任对社交网络用户信息隐私行为的影响和不同社交网络用户的信息隐私行为等内容;国内研究主要围绕新媒体环境下用户信息隐私行为、不同社交媒体用户信息隐私关注和新媒体环境下用户信息隐私保护等内容;研究趋势主要围绕移动新媒体用户信息隐私披露态度和信息隐私披露行为、新媒体环境下隐私信息披露的大数据分析工具、新媒体环境下隐私信息泄露风险及隐私保护机制3个方面。 相似文献
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推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,本文提出了一种基于相似项目与用户评分预测的协同过滤推荐算法,综合利用相似项目和相似用户评分信息预测用户对未评分项目的评分.通过聚类算法形成用户候选近邻集,减小了算法搜索空间,降低了最近邻用户的搜索时间,从而增强了算法的扩展性.实验结果表明,本算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统协同推荐算法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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虚假新闻治理是平台治理中的重难点议题,平台算法对用户参与行为的赋权和政策制度赋权共同构成的内外部用户权利环境,奠定了用户参与平台虚假新闻治理的可能性。通过对算法素养的三个维度即算法感知、算法态度、算法操纵行为的分析可知,我国可以从平台算法系统设计、用户算法素养教育、政府算法治理机制等方面建构协同治理机制,进一步提升算法素养在用户参与平台假新闻治理中的价值和作用。 相似文献
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[目的/意义]开展科研信息用户与知识服务平台个性化信息推荐功能的交互研究,有助于提升对用户推荐交互行为的理解,改善平台的推荐交互设计,从而提升推荐功能的用户体验;也可为优化推荐算法,提升推荐内容有效性提供指导。[方法/过程]招募36名参与者,采用实验研究方法,以CNKI和ScienceDirect为实验平台,利用Morae收集数据,开展用户研究。[结果/结论 ]研究揭示用户与推荐功能的交互行为、交互路径与交互路径链。主要揭示用户与个性化信息推荐交互的4个阶段、9种交互行为特征及4种交互路径类型;用户对推荐的关注源于检索结果无法满足他们的信息需求。研究发现采纳推荐能够启发用户,进一步影响他们与平台的交互。研究也表明,当前知识服务平台的推荐质量有待提升,用户对推荐的采纳使用率较低,常用的推荐交互路径较短,趋于简单化。 相似文献
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在COVID-19大流行中，虚假信息的大肆传播造成了严重的信息疫情，不仅妨碍了有效的健康传播，还成为舆论战的武器被应用于国际政治博弈。面对这些突出问题，本研究利用数据分析方法，对涉华虚假信息的传播模式进行了考察。研究发现，真实认证用户在传播虚假信息相关主题上发挥了关键作用，西方的新闻媒体、政客及其政治组织、社会运动者与非营利性组织等传播主体之间组成了协同传播网络，共同建构了以“追责中国论”为导向的核心议题。除此之外，人机混合的协同扩散体，则利用了精英用户的影响力，通过短时间内协同转发精英用户的策略，在鼓励流行度的社交媒体平台上提高了虚假信息的可见性和可信度。不仅如此，研究发现，部分不实传播体除了充当虚假信息的扩音器之外，还具有为主流媒体建构议程的功能。虚假信息的传播呈现了“级联活化”与“逆向级联活化”并存的模式，多元异质主体形成的协同传播网络有真实性增值的效果，可以形成更强大的意见气候，进而推动共识营造。 相似文献