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媒介化治理
@TuTouSuo™️
✍️ 《从网络 社会到平台社会：算法风险的媒介化治理逻辑演进》
文： 李镓
算法风险的媒介化治理答题框架（⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️）
一、媒介逻辑之变：从网络到平台的媒介逻辑演进轨迹
二、算法风险之析：平台社会中算法风险的多面剖析
三、治理范式之解：媒介化治理范式的深度解读
四、治理逻辑之构：多维度构建媒介化治理逻辑体系
论文观点（⭐️⭐️⭐️⭐️）
【媒介逻辑的演变历程与特征】从网络化到平台化进程中，媒介逻辑不断发展。传统媒介逻辑注重文本与音视频技术结合的内容传递，网络媒介逻辑以复合多媒体和超文本链接为特点，算法逻辑则基于数据化、商品化和选择，通过算法推荐影响社会。例如，短视频平台的算法推荐体现了算法逻辑对内容分发和用户体验的塑造。
【算法风险的多维度呈现与影响】算法风险在平台社会中具有隐蔽性和多样性。在隐私方面，算法对用户数据的收集和使用存在风险；技术上，算法的“黑匣子”特性使其决策过程不透明；偏见风险体现在算法可能导致社会分层和文化区隔加剧；意识形态方面，算法推送内容可能影响用户价值观。如社交网站算法被指存在偏见，影响信息公平传播。
【媒介化治理范式的内涵与困境】媒介化治理是深度媒介化社会中基于媒介逻辑的风险治理动态过程，治理主体多元，对象广泛。但面临诸多挑战，如传统信任关系受冲击，短视频平台视觉叙事破坏地方认同；风险主体能动性不足，用户易受算法影响而缺乏深度思考；内隐性风险生产缺乏约束，算法叙事碎片化、虚构化。
答题语料积累+案例（⭐️⭐️⭐️）
【算法风险案例】某些新闻客户端算法推荐的信息同质化严重，限制用户视野，体现算法对用户信息选择的影响及潜在风险；部分算法在处理用户数据时可能存在隐私泄露风险，如脸书（Facebook）曾被曝光用户数据滥用事件，大量用户信息被不当获取和利用。
【媒介化治理过程逻辑案例】用户根据自身需求调整算法推荐设置，如选择感兴趣的话题标签或设置观看时长限制，展示在媒介化治理过程中用户利用算法可编程性进行自我管理和自治实践的方式。比如，在今日头条APP上，用户可以根据自己的兴趣爱好定制新闻推送类别。
【媒介化治理资源逻辑案例】互联网企业与公益组织合作，在平台上推广公益内容，体现企业作为治理主体在资源分配中的积极作用，以及多主体协商共治的实践，符合媒介化治理资源逻辑。例如，腾讯公益平台与众多公益组织合作，通过平台算法推荐公益项目给用户。
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