社交媒体算法与“信息茧房”现象对青少年思想观念的塑造与影响

本文研究了社交媒体算法与“信息茧房”现象对青少年思想观念的塑造与影响。通过对社交媒体算法的个性化推荐和过滤气泡效应的分析,揭示了“信息茧房”对青少年形成观点同质化和思想观念塑造的机制。为了应对这一挑战,提出了综合性的对策,包括透明算法设计、媒体素养教育和社会层面的规范与合作。通过这些建议,旨在打破“信息茧房”,创造更为多元和开放的数字信息环境,有助于培养青少年更具包容性和批判性思考的思想观念。

基于RISC-V的FFmpeg多媒体算法库优化策略

RISC-V处理器的广泛应用使得FFmpeg多媒体算法库在RISC-V平台上的高性能实现日益重要。提出一种基于RISC-V架构的系列优化策略,针对开源音视频多媒体FFmpeg算法库中不同特征和计算密度的算法,利用RISC-V指令集的扩展性对算法库中某些耗时的算法进行指令加速和并行优化。在深入研究RISC-V开源架构的基础上,构建一个基于RISC-V开源架构的高性能FFmpeg算法库。针对不连续访存类算法、数据依赖类算法、数据快速转换类算法,从向量单元配置、向量化访存、汇编优化、指令流水优化4个方面出发,大幅提升FFmpeg算法库在RISC-V处理器上的性能。实验结果表明,采用以上优化策略后的FFmpeg算法库在基于RISC-V架构的XT-910芯片上的性能得到明显提升,其中的不连续访存类算法、数据依赖类算法、数据快速转换类算法的加速比分别为8.20、3.67、3.62。

面向ICN的动态自适应流媒体算法

信息中心网络(information-centric networking,ICN)与传统IP网络的重要区别在于,前者的路由器节点具备缓存能力,能将热门内容推送到更靠近客户的网络边缘,从而降低客户获取内容的时延。然而ICN中的节点缓存特性会导致传统的自适应流媒体协议出现视频抖动甚至播放中断,降低客户的观看体验。提出了ICN中的动态自适应流媒体算法,在保证客户端播放流畅的同时,尽可能地提升视频片段的码率,提升客户的观看体验。通过在现有的ICN平台中进行仿真实验,证明了该自适应算法在性能上优于传统的算法。

智媒体时代的价值观构建——深入主流媒体算法的研究与实践

技术赋能在传统媒体融合转型的过程中起到越来越大的作用,将人工智能算法应用在媒体生产传播的各个环节。但是以内容个性化推荐为代表的算法技术在为用户提供精准化、智能化服务的同时,也带来了安全风险因素增高、不良信息泛滥风险增加以及传统权利保护难度加大等风险和问题。如何解决人工智能算法技术在赋能同时所带来的问题,封面新闻早在2015年就自建团队投入对AI算法在媒体应用的研究,经过近5年时间与实际业务的磨合,也逐渐摸索出一套适合主流媒体应用的算法模型。同时发布智媒云3.0,基于封面智媒体转型经验打造了主流媒体算法平台,赋能更多传统媒体转型。

智媒时代主流媒体算法的实践困境与优化路径研究

随着人工智能技术的广泛应用,媒体融合发展已经进入了智媒时代。算法作为智媒时代新技术的典型代表在赋能新闻业发展的同时也带来了各种各样的隐忧。对此,近年来各主流媒体陆续推出主流媒体算法以应对传统算法带来的问题,提升自身的引导力,提高主流价值观的传播力和影响力。本文试从算法本身的特性出发,探讨主流媒体算法推出的必要性,整理近年来各主流媒体对主流媒体算法的实践情况,并分析主流媒体算法的进步性、隐忧和优化路径,以期为主流媒体算法未来的发展乃至未来主流媒体对其他技术的应用提供一些有益的思路。

移动新媒体用户算法疲劳影响因素研究

个人因素、信息因素和技术因素共同影响着算法推荐类移动新媒体用户算法疲劳现象的产生。面对算法推荐类移动新媒体,个体常因性格特质、自我效能、隐私关注、社会比较、感知成本等个人因素产生不同程度的算法倦怠;算法推荐逻辑下产生的信息过载和信息质量问题进一步加深了用户的信息焦虑;算法偏见、算法可信度和算法霸权等技术因素令用户警惕算法带来的权力转移。

媒体算法的价值纠缠与伦理误区

算法技术的问世,让许多行业受益,传媒业也包括其中。技术的服务对象具有针对性。表面上看,媒体算法服务的对象是受众,真正的受益者则是新闻机构。媒体算法技术在新闻传播领域的运用中存在诸多两难选择,比如媒体算法价值纠缠、利益纠缠和品牌纠缠。新闻机构对媒体算法的认识也存在一些误区,比较典型的是殃及受众隐私和颠倒了技术位次。媒体算法技术服务的对象是新闻专业主义与受众而不单纯是新闻机构,受众需要有价值的信息,媒体算法应该担负起信息分享的重担而不是个体化的信息分享,这样,媒体算法才有真正的未来。

信息熵、媒体算法与价值引领

基于算法逻辑的个性化新闻生产与推送,大大提高了信息生产率、传播率,改变了用户体验。但同时,媒体算法背后多元的价值标准、平台逐利、流量至上和技术黑箱问题,也影响着人们接收信息的质量和价值观;标题党、假新闻、民意伪造现象频发,算法偏见、信息茧房、社群区隔等问题影响着网络信息传播生态。基于系统论引入熵定律研究网络信息传播治理,聚焦媒体算法带给信息系统“熵增”风险及其原因,通过价值负熵、技术负熵、用户负熵建立信息系统的“耗散结构”以实现“熵控”,以人为本、将法律伦理植入算法、让用户参与算法优化,去粗取精,去伪存真,对信息进行结构化处理,以保护新闻舆论环境的有序、准确、正能量,并以此提供一种信息生态治理的新方法论。

新闻的算法之谜与传统媒体的智能化

西方的新闻算法并非出奇制胜的媒体新宠,个性化新闻分发潜藏许多阴差阳错和信息风险。建立一套科学机制,防止新闻推荐的失算,才能保证新闻分发的安全性,受众的差异化需要也能得到满足。面对网媒的挑战,把新闻的自动化生成转化为报刊和广播电视报道,实现传统媒体的智能化和编辑记者的能智化,传统媒体才可能发生大的变化。

一种可重构流媒体调度算法

针对现有流媒体算法在异构环境下性能恶化的问题,论文提出一种支持用户异构性的可重构流媒体调度算法——RSMS算法。该算法引入了追赶流的概念,能重构追赶流的速率来服务于具有不同接收带宽的异构用户,并最终通过流合并达到资源共享的目的。分析了RSMS算法的最佳组播调度间隔、所需的平均服务器带宽和服务器带宽需求分布。仿真实验表明该算法简单高效,可扩展性好。

多媒体数据包调度算法试验系统的设计与实现

论文设计了一个多媒体数据包调度算法试验系统,它允许两组不同数据特性的数据流共享同一个输出连接,用于测试各种调度算法。并给出了先到先服务算法、最早结束标志优先算法、赤字轮转算法和势轮转算法的测试结果。

官方新媒体与铸牢中华民族共同体意识

新媒体时代,官方新媒体是铸牢中华民族共同体意识的主要传播渠道。在传播铸牢中华民族共同体意识方面,官方新媒体具有权威性与公信力,实现了平台间的有效互动,营造与引领拟态环境,在“议题设置”上超越算法推荐的局限。但是,官方新媒体在传播铸牢中华民族共同体意识方面,面临算法媒体的挑战、多个传播主体之间存有张力、宣传风格对受众的吸引力尚有提升空间等问题。在铸牢中华民族共同体意识传播中,要注重对铸牢中华民族共同体意识传播话语的人民性进行充分而又具说服力的阐发,妥善进行铸牢中华民族共同体意识的议题构建,创新话语传播形式,从而使铸牢中华民族共同体意识更为有形、有感、有效。

算法媒体的权力、异化风险与规制框架

作为经由算法驱动的新型媒体形态,算法媒体进一步重塑了信息传播样态,拓展了个体参与社会生活的广度与深度。从信息生产与信息消费等方面探析算法媒体的运行逻辑,有助于理解算法媒体权力的本质和特征。随着网络空间与现实空间不断耦合,算法权力作为一种能够实现资源配置的新兴社会力量,由于传统公私法律二元框架规制能力的不足,可能会造成信息霸权与冲击媒体公共性的异化风险。需要转变算法媒体监管的基本思路,在整体主义视角下进行制度设计,通过构建算法问责机制、配置算法可解释权等方式对抗算法媒体权力,从而实现公权力、私权力与私权利之间的互动平衡,促进算法媒体规范化发展。

一种基于流媒体压缩算法的高性能集群监控系统

随着计算机集群规模与数据量迅速增加,集群监控系统逐渐成为近几年来的研究热点。集群管理员 通过对集群中各项指标进行监控采集,有针对性地采取相应措施,有力地保证了系统的稳健运行。然而传统集群 监控系统往往面临海量数据产生的性能瓶颈,为此设计并实现一种基于流媒体压缩算法的高性能集群监控系统。 通过对产生性能问题的原因进行分析,提出并实现数据帧冗余性优化算法,同时把部分计算量从服务器端移到客 户端。通过系统实验以及与目前主流算法进行对比,证明该系统对实际性能产生有效的提升与优化。

算法媒体消费者行为与信息茧房的被动性恶化

所谓算法,是推荐算法的简称。推荐算法是计算机行业中针对达成推荐或推销目的所编写算法规则。算法媒体指利用算法进行用户个性化定制的媒体,今日头条是算法媒体中极具有代表性的案例。2012年8月上线至今,短短数年时间迅速发展壮大。本文利用了内容分析法,分析了今日头条新用户所获得的初次推送的各项数据及18位实验对象的使用感受。对算法媒体的消费者行为进行剖析,并探讨了算法媒体对于当今信息茧房现象产生的不良作用。

推动技术与内容深度融合 实现媒体技术工作高质量发展

新技术是媒体融合发展不可或缺的推进器。近年来,新华社高度重视技术工作,按照社党组的部署,技术局着力推动以人工智能、大数据等新技术为核心的新一代技术体系建设工作,深入研究如何推动技术与内容融合。本文着重从新华社在利用新技术实现在新闻场景的落地、技术与内容融合中的关键处以及发挥主流媒体优势、强化数据服务、智能化服务等方面的实践来推进技术与内容的深度融合。

基于OCDMA的局域网通信算法及其仿真

提出两种基于光码分多址(OCDMA)技术的局域网媒体访问控制算法,用有限的数据码字来实现多于码字数目的局域网用户之间的通信。通过计算机仿真,研究和比较了这两种算法的优劣,为光码分多址局域网协议标准提供一些借鉴。

主流媒体利用社交平台提升传播力与经营力的对策分析

随着社交媒体的迅猛发展,主流媒体面临着前所未有的机遇与挑战。如何有效利用社交平台,提升传播力与经营力,成为主流媒体亟待解决的问题。本文通过对国内外头部社交媒体平台的发展现状、平台特征、算法、运营规则及商业模式的深入分析,结合国外媒体机构在社交平台上的传播案例,提出了国内主流媒体应如何借助社交媒体平台,提升传播效能以及探索经营模式的突破,实现传播力和经营力的双重提升。

网络平台自我规制的规制:从权力生成到权力调适——以算法媒体平台为视角

网络平台的自我规制在平台治理实践中发挥着重要作用,但也存在平台规则设定越位、"多重角色"之间的冲突等实践困境。算法媒体平台基于大数据、算法技术以及用户权利让渡与政府授权,从社会合法性来源与法律合法性两个层面实现了权力的增能与兴起。但算法媒体平台天然的逐利属性决定了其掌握的私权力会逐渐膨胀,并不断挤压甚至减损其他主体的权力(利)。平台自我规制的优化路径应当基于权力调适的思路,进一步加强政府对平台自我规制的程序性引导,构建政府主导、多方参与制定的问责体系,防止平台权力的无序扩张。

智能时代网络舆论的风险治理与引导

人工智能时代,智能算法媒体成为搅动网络舆论生态变局的重要变量,给当前舆论生态系统带来了诸多风险和挑战。但从长远角度看,智能算法为推动国家和政府网络舆论引导的方法创新提供了新思路。我们应从国家规制、平台把关、社会评估、媒介素养等方面综合治理,建立算法媒体的长效治理体系与风险防范机制,平衡好技术创新与价值向善的关系,应用新技术手段促进我国舆论引导方法创新,全面提升舆论引导能力,营造清朗向上,健康向善的网络舆论生态。