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完善算法技术 ， 规范算法应用 ， 才能让科技更人性化地服务社会 ， 让数字文化生活更多彩、更美好
今天 ， 科技似乎变得越来越“懂”你：打开购物网站 ， 近期想要购买的货物都已被推荐到首页；进入短视频平台 ， 一条紧跟一条推送的恰好是你喜欢的视频内容；就连新闻信息也依着你的兴趣送抵眼前……这一切 ， 正是依靠日渐成熟的算法技术得以实现 。
算法是人工智能技术与大数据技术的关联节点 。 在移动互联网上 ， 社交媒介、定位技术、搜索引擎等给用户日常生活提供极大便利的同时 ， 也实时生成和储存着大量相关数据 。 正是在海量数据基础上 ， 人工智能技术对用户的兴趣偏好和需求进行推断 ， 描绘出不同的用户画像 ， 打上特性“标签” ， 进而以此为依据 ， 进行精准的文化生产与个性推送 ， 实现数字文化从生产、传播到接受的全程个性化、精准化定制 。
从积极意义上说 ， 算法在不断迭代更新的技术推动下 ， 成为文化领域供给侧改革的推手 。 过去 ， 文化供给对受众文化层次、审美兴趣和文化需求的差异了解得不够 ， 更多是从投资方、创作者角度进行生产 ， 导致一些文化产品并没有很好地对接受众需求 。
但如今 ， 伴随互动技术的普及与迭代 ， 通过参与式的文化互动 ， 人们可以充分表达自己的文化需求 。 通过用户关注、订阅、浏览、点赞、评分、评论、弹幕、转发、收藏等行为 ， 产生关于文化产品接受的大量数据 。 这些数据被各类信息平台视为重要资源 ， 用以描绘用户画像、分析行业趋势、进行投资决策 。 比如 ， 影视公司根据购票平台、评分网站的数据 ， 规划新作品的题材类型与演员搭配 ， 提前埋好“话题梗”；短视频平台根据用户的停留时间、观赏偏好、点赞评论 ， 有针对性地向其推荐相关内容；网络文学网站通过对用户订阅习惯的分析 ， 进行作品推荐 ， 生成个性化页面 。 算法以“更懂用户”的技术优势 ， 不断进行业态创新和服务创新 ， 助力文化领域的供给侧改革 。
【技术|完善算法技术 规范算法应用】作为一种新技术 ， 算法还对缓解信息过载、提升数字内容分发效率等发挥着积极作用 。 算法推荐技术帮助用户筛选过滤 ， 形成高匹配度的专属定制内容 ， 降低了信息选择的成本 。
不过 ， 由于算法建立在大数据采集基础上 ， 技术的不完善和人们使用的不规范 ， 也给算法应用带来隐患 。 算法基于用户过去行为来预测未来偏好 ， 并以此为基础进行内容生产和分发 。 如果过度依赖技术 ， 以其为单一价值维度 ， 忽视文化创造的规律 ， 那么算法在为用户打开兴趣偏好大门时 ， 也会屏蔽其他内容 ， 让人们陷入同质化的信息流 。 推荐服务越是精准“定制”、精准“喂养” ， 越容易导致人们被封闭在同质化信息所建造的“茧房”中 ， 使个体对文化产品的自主选择日渐减退 ， 不同兴趣的人们彼此疏离 ， 难以形成文化共识 。
算法技术面临的这些问题并非不可解决 ， 根本在于对这些问题有充分的认识 ， 并积极改进 。 要避免算法技术对个人认知、群体交流以及文化生态带来的负面影响 ， 就要加强技术的价值重塑 。 文化企业要承担起文化责任 ， 增强对算法技术的完善 ， 融入多样价值维度 ， 让更多样的文化内容能够被“看到” 。 对普通个体受众而言 ， 需要提高信息辨别力 ， 发挥主观能动性 ， 有意识地强化文化选择的自主能力 。 完善算法技术 ， 规范算法应用 ， 才能让科技更人性化地服务社会 ， 让数字文化生活更多彩、更美好 。
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