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数字灵工

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驯化抑或互构—社交平台“数字灵工”的算法实践

✍文/顾楚丹 杨发祥

‍一学框架+逻辑（⭐）

▪本文拟在沿袭“作为文化的算法”研究路径的基础上，从实践逻辑理解算法，具体研究内容如下。首先，探明算法的物质性与能动性，这是算法作为技术的抽象特质、实践特质所在。其次，阐述算法关联行动者的算法使用文化。推荐系统的参与者主要包括用户、内容生产者和平台。最后，探讨算法实践的后果。实践是物质性与社会性交织(算法“能动性”与人的“意图性”)的空间。

‍二学观点（⭐⭐⭐⭐）

▪【算法文化】

“算法文化”(algorithmicculture)研究进路旨在探究算法对社会生活产生的意义，关注被大数据和计算逻辑改变的人类长期以来的实践、体验和理解方式。比如Bucher研究Facebook用户时指出，“算法想象”(algorithmicimaginary)可以用来缩小用户对日常算法系统理解上的差距，9进而在特定的算法时刻理解有关算法的信息片段和运作方式。

▪【算法特点】

关注这一差异可以发现，算法不仅是用户个性化的，也是平台个性化的。此外，这一差异还将帮助我们洞察平台上内容“可见性”的逻辑，推荐算法形塑了不同平台的内容生产、文本形式、呈现方式和商业化模式

▪【算法灵工】

数字灵工，指依托互联网平台进行文化内容创作，提供线上文化服务的青年群体，如音频播客、视频博主、自媒体创作者等。

‍三加自我思考（⭐⭐⭐）

❕什么是数字灵工？

‍答题语料积累（⭐⭐⭐⭐）

▪「算法治理措施」

▫️【第一】应当以落实平台责任为抓手建构算法治理细则

一是督促平台建立算法的“生命周期”治理机制，综合考量算法的运行特征、发展规律、开发团队、数据集、所处环境等要素的交互影响关系，实施全面系统的算法内部监管体系，这有助于妥善应对算法系统的潜在危害或安全问题，并增强算法的透明性。

二是完善算法内容的可发现性管理机制。算法推荐策略不仅影响内容条目的可见性，也影响整个文化产业的可见性。可发现性(discoverability)的治理框架强调对平台界面的设计和管理、用户找到内容的途径和选择以及用户体验等方面都予以关注。

三是完善算法数据流使用的社会责任治理机制。

▫️【第二】将“用户为中心”作为算法设计的核心原则融入算法系统。用户和内容创作者是算法的数据原料，也为数据模型和算法干预提供了接口。

一是通过提高用户的算法认知来探索用户和算法的共同进化关系。

二是通过引导用户对算法进行有效交互来纠正算法系统的价值偏差。

三是建立多元主体的算法外部审查机制。让用户、内容创造者等算法利益相关者都参与到算法审查中来，建立对话与协商机制，从而形成算法审查的用户力量。

▫️【第三】以算法对抗算法。

一要建立算法审计框架指导和评估算法的价值伦理。

二是引入对抗性算法策略来对算法实施动态化、常态化的监管。对抗性原则是计算科学和法律程序的基本原则。

三是打造可解释性工具、可解释性模型，增加算法可解释性的技术路径和实践路径，从技术层面解决可解释性的问题。

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