社会语境下的算法呈现与公众期待

毫无疑问,算法已经是当今社会运转和信息流通中的一个“顶流”概念。算法存在于我们的社会语境中,我们也生活在算法的场景中,人与算法的互嵌成为信息时代的核心特征。

算法是什么?狭义上的算法,以各大主流平台的内容推送机制为代表,专注于“如何把合适的内容推送给合适的人”。而广义上的算法,是嵌入社会运行系统中的分配机制,在经济、文化、教育、医疗、金融、体育等各个领域,算法以一种近似“新闻推荐、搜索引擎”的分发方式和思维观念被应用其中,以高效率、个性化的方式应对各种复杂、动态的社会问题。

算法本质上是一种技术辅助工具。作为技术的产物和形式,其面临的第一个问题就是:算法只是工具吗?按照我们对算法的一般了解,算法是对用户的兴趣、行为和偏好进行量化和持续化跟踪之后,在逻辑架构上实现数据与用户需求的高效对接,从而提供个性化推送的机制。算法的整体框架是基于庞大的数据基础而建构的一套中介系统,尽力减少主观条件和中介因素影响。然而,算法并非存在于真空环境中。现实中的算法很大程度上受到宏观政策、社会情绪、群体价值观等的影响,一种完美的算法必须将这些因素纳入其中。从这个意义上而言,算法不应是冷冰冰的逻辑堆砌,更应是对人性的深刻洞察。

2024年是郭有才,2023年则是“挖呀挖”的黄老师,素人成为网红“顶流”的案例不胜枚举。从社会语境的角度来看,这些创作者之所以能够走红,正是因为他们精准地踩中了当下普遍存在的对真实、共情的大众需求和对平凡生活中的积极精神的社会期待。

网友与算法的互动过程,反映出他们对社会环境的回应以及社会情绪的变化。算法在海量数据中识别出具有情感共鸣的内容,将之推送给可能感兴趣的用户群体。这种推送不仅是技术性的,更是社会性的。因而,谁走红并不重要,重要的是其内容是否反映了大众需求、传达了社会期待。算法作为社会语境的技术化表达,承载了浓厚的人情味和时代特征,让“流量奇迹”更具景观性和鼓舞性。

社会语境是指某一特定行为、语言表达或社会互动发生的社会环境、文化背景和关系结构。它为理解个体和群体的行为提供了一个框架,并强调了这些行为是如何受到外部因素的影响和塑造的。我们今天的社会语境,既有社会主义新时代的大气磅礴,也有发展转型期的切实阵痛;既有科技革命和数字化浪潮带来的创新驱动,也有技术伦理与数据安全的深层考验;既有人民生活水平显著提高的欢欣鼓舞,也有共同富裕目标下收入差距缩小的艰难推进;既有中华文化复兴的自信光辉,也有全球化语境下文化交融的复杂挑战……这种多元混杂的、复杂模糊的语境,对应到算法上难以被明确量化和清晰指涉,所以大多数时候只能体现为一种概率性的选择,而这一选择又受到算法底层设计、算力边界、社会效益和经济效益等多重因素的制约。

“算法即媒介”,媒介既要为社会进步展开瞭望,又要深度依靠社会语境予以规制。我们对算法的期待,是它能够更加精准地参透社会语境的多元需求,以向善的逻辑和正义的取向优化内容推荐机制,同时将这一逻辑推广到更广泛的社会领域,使之能够提供更加公平的决策参考、更加灵活的问题解决方案以及更符合大多数民众意愿的运行机制,最终成为推动社会发展的重要力量。唯有如此,算法才能在社会价值与技术逻辑之间架起平衡的桥梁,为复杂社会带来智慧化治理创新的新可能。

(作者为深圳大学传播学院副教授、硕士生导师)

本文刊于《全媒体探索》2024年11月号,原标题为《社会语境下的算法呈现与公众期待》。

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16.社区发现算法daiwk社区发现算法 目录 参考https://blog.csdn.net/u012369559/article/details/78713500 https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-community-detection nature上的文章:https://www.nature.com/articles/srep30750.pdfwikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/Community_structurehttps://daiwk.github.io/posts/other-community-discovery.html
17.社区发现算法——louvain完全解读根据tot的定义,tot表示所有与社区连接的外部的edges的权重之和,那么对于单个node来说,其与外部社区连接的edges的权重之和其实就是,所有与节点 i 相连的边的权重之和,也就是这里的Ki,那么公式一套进去就得到结果了。。。)因此我们的模块度增益的最终公式是: https://paper.yanxishe.com/columndetail/24701
18.科学网—关于社区发现算法关于社区发现算法 今天听了实验室一个博士的论文答辩,是做关于复杂网络的社区结构研究的。原来也了解社区结构发现和一些算法,但今天才真正了解了社区结构发现算法的分类。社区结构发现包括不允许重叠和允许重叠的社区结构发现。所谓重叠,即表示某个点可同时属于多个社区。重叠节点通常有一些特别的功能和解释,例如,在论文https://blog.sciencenet.cn/blog-383950-288686.html
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