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题名社交平台算法风险内容特征及其贝叶斯关联性
被引量:3
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作者
刘春年
袁灿
易岚
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机构
南昌大学公共政策与管理学院
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出处
《情报理论与实践》
北大核心
2023年第7期76-86,97,共12页
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基金
国家自然科学基金项目“考虑媒介与危机类型双因素作用的用户信息需求波动机理及优化研究”(项目编号:72064027)
江西省哲学社会科学重点研究基地项目(重点项目)“农民数字素养、电子商务采纳与乡村振兴绩效推进路径:基于门槛异质性及空间差序溢出的实证”(项目编号:22SKJD05)的成果。
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文摘
[目的/意义]算法风险治理是国家总体安全观的重要组成部分,基于主体感知视角识别算法风险结构及关联,能够为算法风险的防范治理提供参考借鉴。[方法/过程]基于感知风险理论,结合902份深度访谈和微博评论混合数据,扎根构建社交平台用户感知算法风险结构模型,并对其关联性展开贝叶斯复杂网络分析。[结果/结论]感知算法风险涵盖算法自身技术风险和算法外延社会风险两个维度8类风险,其中,算法操纵风险是感知算法风险的核心维度,算法共谋风险和算法黑箱风险、算法致瘾风险的关联关系最紧密;信息质量缺陷和行为操纵是关键节点,算法操纵风险以行为操纵为主;社交平台算法应用中存在“算法悖论”现象,即用户算法认知与算法态度间存在背离。该研究完善了现有算法风险理论框架。
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关键词
感知算法风险
风险维度识别
风险治理
扎根理论
贝叶斯复杂网络分析
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Keywords
perceived algorithm risk
risk dimension identification
risk governance
grounded theory
Bayesian complex network analysis
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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