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国内关于过滤气泡效应的研究以理论研究居多,实证研究较少。本文将用户信息结构的均衡性作为衡量过滤气泡的指标,采用实验法考察微博中用户兴趣对信息结构的影响。研究发现,微博用户的确会接收更多基于兴趣所推荐的个性化信息,但尚未达到产生过滤气泡的地步。微博没有根据用户的短期兴趣制造新的过滤气泡,用户的长期兴趣影响并主导后续的算法推荐。 相似文献
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主流媒体与自媒体、商业媒体最大的区别,在于新闻的真实性、客观性、权威性和深度性。"众媒时代",信息发布已经不是主流媒体的首要任务,价值传递才是重中之重。既要吸引更广泛的读者尤其是年轻用户的注意力,向他们传递社会主义核心价值观和正能量,又要守好"卖萌"底线。唯有"不失真、不失语、不失品、不失位",主流媒体才能立于不败之地。 相似文献
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算法塑造着我们的数字生活方式。如何认识和理解算法已经成为一种新的媒介素养。既有研究往往聚焦人们在日常网络体验中对算法运作的感知、情感与想象,本研究将算法知识视作特定技术领域的事实性信息,从效果角度考察不同个体对算法技术的实际理解,并探究用户算法知识水平的影响因素,考察不同社会经济地位群组间算法知识差距的调节变量。基于线上调查数据,研究发现不同教育程度的群组间确实存在算法知识沟;媒体报道、用户卷入度和算法编辑能力正向影响用户的算法知识及算法自我效能;出错率遭际不仅可以有效提高用户的算法知识水平,还成为弥合高低教育群组间算法知识水平和进一步缩小并逆转算法自我效能差距的显著因素。 相似文献
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