TTS新傳論文帶讀：媒介化治理!!網絡治理題加分點來咯!!

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媒介化治理

@TuTouSuo™️

✍️ 《從網絡 社會到平臺社會：算法風險的媒介化治理邏輯演進》

文： 李鎵

算法風險的媒介化治理答題框架（⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️）

一、媒介邏輯之變：從網絡到平臺的媒介邏輯演進軌跡

二、算法風險之析：平臺社會中算法風險的多面剖析

三、治理範式之解：媒介化治理範式的深度解讀

四、治理邏輯之構：多維度構建媒介化治理邏輯體系

論文觀點（⭐️⭐️⭐️⭐️）

【媒介邏輯的演變歷程與特徵】從網絡化到平臺化進程中，媒介邏輯不斷髮展。傳統媒介邏輯注重文本與音視頻技術結合的內容傳遞，網絡媒介邏輯以複合多媒體和超文本鏈接爲特點，算法邏輯則基於數據化、商品化和選擇，通過算法推薦影響社會。例如，短視頻平臺的算法推薦體現了算法邏輯對內容分發和用戶體驗的塑造。

【算法風險的多維度呈現與影響】算法風險在平臺社會中具有隱蔽性和多樣性。在隱私方面，算法對用戶數據的收集和使用存在風險；技術上，算法的“黑匣子”特性使其決策過程不透明；偏見風險體現在算法可能導致社會分層和文化區隔加劇；意識形態方面，算法推送內容可能影響用戶價值觀。如社交網站算法被指存在偏見，影響信息公平傳播。

【媒介化治理範式的內涵與困境】媒介化治理是深度媒介化社會中基於媒介邏輯的風險治理動態過程，治理主體多元，對象廣泛。但面臨諸多挑戰，如傳統信任關係受衝擊，短視頻平臺視覺敘事破壞地方認同；風險主體能動性不足，用戶易受算法影響而缺乏深度思考；內隱性風險生產缺乏約束，算法敘事碎片化、虛構化。

答題語料積累+案例（⭐️⭐️⭐️）

【算法風險案例】某些新聞客戶端算法推薦的信息同質化嚴重，限制用戶視野，體現算法對用戶信息選擇的影響及潛在風險；部分算法在處理用戶數據時可能存在隱私泄露風險，如臉書（Facebook）曾被曝光用戶數據濫用事件，大量用戶信息被不當獲取和利用。

【媒介化治理過程邏輯案例】用戶根據自身需求調整算法推薦設置，如選擇感興趣的話題標籤或設置觀看時長限制，展示在媒介化治理過程中用戶利用算法可編程性進行自我管理和自治實踐的方式。比如，在今日頭條APP上，用戶可以根據自己的興趣愛好定製新聞推送類別。

【媒介化治理資源邏輯案例】互聯網企業與公益組織合作，在平臺上推廣公益內容，體現企業作爲治理主體在資源分配中的積極作用，以及多主體協商共治的實踐，符合媒介化治理資源邏輯。例如，騰訊公益平臺與衆多公益組織合作，通過平臺算法推薦公益項目給用戶。

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「去更大的世界 做更有趣的人」

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