◎段夢(mèng)琪

算法技術(shù)被定義為“解決特定問(wèn)題或?qū)崿F(xiàn)特定結(jié)果而采取的一系列步驟”①，現(xiàn)已成為智能平臺(tái)運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)架構(gòu)的一部分。推薦算法是在算法基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)用戶行為進(jìn)行數(shù)據(jù)追蹤和分析，輸出個(gè)性化精準(zhǔn)推薦，以抖音、淘寶智能推薦平臺(tái)為典型代表。第51次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2022 年12 月，我國(guó)短視頻用戶規(guī)模已達(dá)10.12 億。②觀看“個(gè)人定制”短視頻成為慣習(xí)，平臺(tái)推薦邏輯束縛著用戶的選擇權(quán)，增強(qiáng)著用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的黏性，可以說(shuō)系統(tǒng)隱性操控實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶意識(shí)規(guī)訓(xùn)的目的。

當(dāng)用戶在使用媒介期間感知到個(gè)人被算計(jì)和監(jiān)視時(shí)，便會(huì)嘗試一系列行為試圖躲避算法追蹤或?qū)ζ溥M(jìn)行錯(cuò)誤引導(dǎo)，這便是德賽圖和斯科特的“日常抵抗”思想。德賽圖將日常生活看作是全面監(jiān)控下的宰制和抵抗的斗爭(zhēng)場(chǎng)域，提出戰(zhàn)術(shù)是“弱者”在專有地點(diǎn)的缺席造成的故意行為，以“時(shí)間換取空間”的方式迂回滲入權(quán)力之中，小心地在權(quán)力裂縫中僥幸獲得成功。③置于互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)域下理解，用戶面對(duì)推薦算法，也逐步形成一套較為完整的抵抗“戰(zhàn)術(shù)”，在不斷地磨合和調(diào)適中尋找最佳契合角度。

一、文獻(xiàn)回顧

米歇爾·?？略凇兑?guī)訓(xùn)與懲罰》中用“全景敞視監(jiān)獄”理解現(xiàn)代社會(huì)權(quán)力的運(yùn)作模式：囊括無(wú)數(shù)間小型囚室的環(huán)形建筑中心無(wú)時(shí)無(wú)刻不被一座瞭望塔監(jiān)視著。④出于壓力，每個(gè)人都會(huì)形成自我監(jiān)視，這種監(jiān)視關(guān)系便是?？滤岢龅囊?guī)訓(xùn)理論中規(guī)訓(xùn)手段的一種。如今，當(dāng)算法技術(shù)被應(yīng)用在推薦新聞、推送廣告、駕駛汽車、評(píng)級(jí)信用等方面時(shí)，流動(dòng)的結(jié)構(gòu)空間中用戶以數(shù)據(jù)化形式進(jìn)一步被規(guī)訓(xùn)，以個(gè)性和隱私作交付，進(jìn)行著自我展現(xiàn)、自我暴露和自我審查等行為，但在過(guò)度分享和展示后，規(guī)訓(xùn)的力量也讓他們本能地意識(shí)到“被凝視”，他們開始調(diào)整自己的言論和行為。在這個(gè)角度上，公共空間是具象化的全景敞視監(jiān)獄，而這種監(jiān)視便是對(duì)人們的規(guī)訓(xùn)和鞭策。

斯科特在《弱者的武器》中指出，農(nóng)民階層的反抗意識(shí)可分為行動(dòng)和意識(shí)兩方面。⑤米歇爾·德賽圖在《日常生活實(shí)踐》中提出了“避讓但不逃離”抵制理論，認(rèn)為社會(huì)底層人民在日常生活長(zhǎng)期受到壓制的規(guī)訓(xùn)之下，既不離開其勢(shì)力范圍，又能恰到好處地抵抗強(qiáng)制規(guī)訓(xùn)。抵抗行為的產(chǎn)生投射出當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)底層用戶的生活壓力、對(duì)工具理性的批判和自我主體意識(shí)的覺醒，瑣碎的“日常抵抗”不斷積累主體意識(shí)，最終能匯聚成一股能量倒逼算法制定者作出適當(dāng)改變，這也成為一種強(qiáng)制溝通的方式?；ヂ?lián)網(wǎng)視域下，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)試圖以“機(jī)械化推薦”規(guī)制人們的生活方式，而用戶則通過(guò)線上的“日常抵抗實(shí)踐”對(duì)算法展開抗?fàn)帲ㄟ^(guò)直接或間接迂回的抵抗手段，無(wú)形中對(duì)算法進(jìn)行反擊。

二、被規(guī)訓(xùn)的個(gè)體：主體性價(jià)值隱退

在大數(shù)據(jù)捕捉和算法計(jì)算分配構(gòu)建的賽博空間活動(dòng)秩序中，人的信息接收和社交關(guān)系都越來(lái)越依賴算法，被海量數(shù)據(jù)信息裹挾的用戶個(gè)人精神和主體意識(shí)不得不接受技術(shù)的規(guī)訓(xùn)。

（一）習(xí)慣規(guī)訓(xùn)：從心理依賴到沉溺致癮

算法技術(shù)的規(guī)訓(xùn)是階段性的，不斷增強(qiáng)用戶黏性，直至心理上癮。在以抖音為代表的智能推薦短視頻平臺(tái)上，定制化內(nèi)容看似節(jié)約用戶時(shí)間成本，但在流量和商業(yè)利益的價(jià)值導(dǎo)向下，通過(guò)不間斷的“瀑布流”式個(gè)人“日?qǐng)?bào)”，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人縱向時(shí)間軸的控制?！皵?shù)字時(shí)代的環(huán)境和氛圍比歷史上任何時(shí)代都更容易讓人上癮?！雹蕻?dāng)捕捉用戶注意力成為平臺(tái)第一目標(biāo)時(shí)，智能算法基于不同情境對(duì)用戶畫像進(jìn)行設(shè)計(jì)，輸出滿足其現(xiàn)實(shí)需求的定制化內(nèi)容，使用戶沉溺在虛擬幸福中。為保持用戶對(duì)軟件的高度黏性，平臺(tái)不斷尋找新的內(nèi)容風(fēng)口，打造新的爆點(diǎn)。從用戶角度出發(fā)，原有碎片記憶在還未完全形成完整認(rèn)知時(shí)，新碎片的出現(xiàn)又打斷了原始知識(shí)積累進(jìn)程。技術(shù)的黑箱和信息的不對(duì)稱讓用戶在無(wú)意識(shí)狀態(tài)之中被放置于被剝削位置，用戶被個(gè)性化麻藥麻痹，在算法的精準(zhǔn)“投食”中無(wú)法抽離，個(gè)人畫像在賽博世界中被整全性肢解，而這種剝削之下也導(dǎo)致了用戶主體意識(shí)的喪失。

（二）認(rèn)知規(guī)訓(xùn)：從內(nèi)容到圈層的同質(zhì)化

近年來(lái)，對(duì)算法推送信息立場(chǎng)的客觀性、真實(shí)性討論也延伸出較多關(guān)于“信息繭房”“過(guò)濾氣泡”的討論，推薦算法的盛行更是加快了此繭房的形成速度。推薦算法不斷地向用戶興趣最深處挖掘，完善用戶個(gè)人畫像，這其實(shí)阻礙了完整信息的推送，抑制著用戶對(duì)未知的探索欲，人的自主選擇性和自由意志受到智能算法的潛在規(guī)制。算法雖然是技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)物，但同時(shí)也是“信息繭房”的締造者，是技術(shù)規(guī)訓(xùn)的重要手段。

算法在為具有相同特質(zhì)的用戶群體培養(yǎng)更多共同興趣時(shí)，圈層內(nèi)同質(zhì)信息的泛化也影響著社交媒體走向同質(zhì)化，信息愈加封閉和狹隘，人們的立場(chǎng)和觀點(diǎn)再次固化，這時(shí)人們的感知便如韓炳哲所說(shuō)，變成一種“毫無(wú)節(jié)制的呆視”⑦。當(dāng)同質(zhì)化顯露在社會(huì)各個(gè)生活領(lǐng)域時(shí)，社會(huì)不再給人們帶來(lái)新的洞見，探索欲望棱角被磨平，碎片化信息持續(xù)強(qiáng)化著一成不變的內(nèi)核，人們心智不再有“否定性”，生活中也不再有能夠站出來(lái)否定自我的他者，最終陷入“自我想象的洗腦”狀態(tài)中。

（三）行為規(guī)訓(xùn)：液態(tài)監(jiān)視下的自由空值

18世紀(jì)末，邊沁提出具有獨(dú)特圓形結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的全景監(jiān)獄，?？抡f(shuō)這是一座象征著“精神對(duì)精神的權(quán)力”堪稱完美的規(guī)訓(xùn)機(jī)構(gòu)。而如今互聯(lián)網(wǎng)的后臺(tái)監(jiān)視和記錄與全景監(jiān)獄原理相似，只是互聯(lián)網(wǎng)的存在讓監(jiān)視流動(dòng)了起來(lái)，這也是鮑曼所提出的“液態(tài)監(jiān)視”。監(jiān)視液態(tài)化的社會(huì)已經(jīng)成為現(xiàn)代智能社會(huì)的重要特征之一⑧，身份的透明化使得用戶一切痕跡都成為算法分析的對(duì)象，用戶隱私成為空值。不只是數(shù)據(jù)監(jiān)視的實(shí)時(shí)性讓用戶處于無(wú)時(shí)無(wú)刻不被監(jiān)視的情境中，用戶也存在主動(dòng)交付隱私的行為。在平臺(tái)鼓勵(lì)下，用戶積極地參與到線上形象管理中來(lái)，將個(gè)人信息、興趣愛好標(biāo)簽自覺奉上，但偶爾也觸發(fā)對(duì)隱私和監(jiān)控話題的爭(zhēng)論，于是，人們?cè)诰芙^隱私侵犯和主動(dòng)交付個(gè)人信息間反復(fù)橫跳。

三、弱者的武器：算法抵抗實(shí)踐與“反規(guī)訓(xùn)”

技術(shù)已成為人們生活中無(wú)法剝開的那部分，基于對(duì)算法的經(jīng)驗(yàn)性認(rèn)知和體驗(yàn)，人們也開始“戴著鐐銬跳舞”，試圖突破技術(shù)枷鎖勇毅前行，然而由于不同用戶對(duì)算法推薦技術(shù)的想象不同，抵抗戰(zhàn)術(shù)也有所不同。

（一）躲避：阻斷數(shù)據(jù)連接

在推薦內(nèi)容無(wú)法提供使用快感，或與個(gè)人需求出現(xiàn)匹配斷裂時(shí)，用戶會(huì)采取拒絕點(diǎn)開、下載，甚至卸載等極端阻斷軟件行動(dòng)，這種躲避和逃離在斯科特看來(lái)是弱者的常用武器，是主動(dòng)選擇的結(jié)果。以抖音為例，當(dāng)用戶在面對(duì)無(wú)感視頻時(shí)會(huì)快速劃走，防止后臺(tái)留下“瀏覽足跡”，害怕被貼上相關(guān)內(nèi)容的喜好標(biāo)簽，也有相關(guān)使用者表示為了避免平臺(tái)對(duì)個(gè)人信息的獲取，會(huì)主動(dòng)拒絕下載相關(guān)軟件。⑨這種對(duì)推薦算法技術(shù)從空間上進(jìn)行阻斷的方式也是卡爾·紐波特提出的“數(shù)字?jǐn)嗌犭x”計(jì)劃，即“停用生活里一切不必要的科技”，以?shī)蕵坊?、碎片化為?biāo)簽的短視頻并非人們獲取知識(shí)和信息的必要手段，它只屬于錦上添花的存在，用戶對(duì)此類“不必要的科技”主動(dòng)進(jìn)行的數(shù)據(jù)和信息阻斷過(guò)程其實(shí)是對(duì)個(gè)人主體意識(shí)的最大保護(hù)。

（二）嵌入：主動(dòng)適配規(guī)則

當(dāng)人們的生活被算法的智能性帶向更偏向積極和便利的軌道時(shí)，用戶會(huì)積極地與算法系統(tǒng)進(jìn)行交互，按照平臺(tái)設(shè)計(jì)開發(fā)的原意進(jìn)行交互，甚至將自己的想法策略主動(dòng)嵌入到算法規(guī)則中，如積極使用點(diǎn)贊、收藏等功能表達(dá)自己的喜好，積極參與評(píng)論以糾正相悖觀點(diǎn)，針對(duì)性地使用算法塑造個(gè)性化信息流。這種高度卷入算法推薦規(guī)則的行為并非代表用戶處于“技術(shù)無(wú)意識(shí)”狀態(tài)，反而展現(xiàn)了用戶自主思考，通過(guò)交付自己的隱私和監(jiān)控權(quán)以獲得更好的推薦內(nèi)容，這是一場(chǎng)較為公平的交易。⑩此外，部分用戶會(huì)通過(guò)完成新注冊(cè)平臺(tái)的“自我定制”環(huán)節(jié)，參與到自我信息產(chǎn)品的定制中，成為更高級(jí)的個(gè)性化用戶。但用戶主動(dòng)嵌入過(guò)程也體現(xiàn)了平臺(tái)系統(tǒng)程序?qū)€(gè)人選擇權(quán)的制約過(guò)程，比如在感興趣與否的二元對(duì)立選擇中，點(diǎn)擊“不感興趣”，其本身就是反向選擇感興趣，這種參與也深化了后臺(tái)用戶畫像的細(xì)節(jié)。

（三）抵抗：反向規(guī)訓(xùn)控制

技術(shù)素養(yǎng)較高的用戶透過(guò)對(duì)算法推薦平臺(tái)的邏輯理解，嘗試將個(gè)人意識(shí)凌駕于機(jī)器意圖之上，從更深層面去規(guī)避、扭轉(zhuǎn)和反規(guī)訓(xùn)算法。例如，有的用戶會(huì)選擇關(guān)閉“通知”，故意不點(diǎn)贊、不評(píng)論、不關(guān)注、不登錄，減少個(gè)人網(wǎng)上瀏覽痕跡以規(guī)避某些信息的推送；有的用戶主動(dòng)對(duì)內(nèi)容產(chǎn)品進(jìn)行引導(dǎo)，擾亂后臺(tái)的精準(zhǔn)標(biāo)簽和畫像，以此來(lái)維護(hù)自身的主體意識(shí)和主動(dòng)權(quán)；有的用戶對(duì)個(gè)人隱私極度重視，采用虛擬專用網(wǎng)絡(luò)，以抵抗平臺(tái)對(duì)個(gè)人信息的收集；算法素養(yǎng)較高的用戶則利用技術(shù)打敗技術(shù)，比如利用RSS信息聚合服務(wù)快速獲得多個(gè)網(wǎng)站的訂閱內(nèi)容，以破除單一來(lái)源的“信息繭房”……根據(jù)不同的平臺(tái)和場(chǎng)景采取不同的行為和策略，都是用戶為擺脫算法監(jiān)視和規(guī)訓(xùn)所進(jìn)行的嘗試。這種“反算法”行為并非意味著遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)，合理地利用數(shù)據(jù)和平臺(tái)算法進(jìn)行抗衡也是在信息社會(huì)中牢牢掌握個(gè)體主動(dòng)權(quán)的新思路。

四、意義與反思

技術(shù)在發(fā)展過(guò)程中是多方參與、共同構(gòu)建的產(chǎn)物，永遠(yuǎn)鑲嵌在人們所處的社會(huì)文化之中。因此，為避免工具理性邏輯成為通用邏輯，還需要通過(guò)政府頂層規(guī)范、平臺(tái)制度重塑和提高用戶算法素養(yǎng)等多種方式，防范技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的問(wèn)題。

（一）技術(shù)治理：完善政策法規(guī)，進(jìn)行技術(shù)規(guī)范

2022 年3月，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等四部門聯(lián)合發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（以下簡(jiǎn)稱“《規(guī)定》”）正式施行，將對(duì)算法應(yīng)用中存在的違法和不良信息傳播、操縱社會(huì)輿論等亂象進(jìn)行整治。其中《規(guī)定》第十七條要求，“算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)向用戶提供不針對(duì)其個(gè)人特征的選項(xiàng)，或者向用戶提供便捷的關(guān)閉算法推薦服務(wù)的選項(xiàng)。”這是給予用戶對(duì)推薦內(nèi)容的一票否決權(quán)利，也是人們對(duì)算法進(jìn)行反規(guī)訓(xùn)的權(quán)利體現(xiàn)。但目前各平臺(tái)對(duì)于“算法關(guān)閉鍵”按鈕的層層煩瑣的操作步驟和相關(guān)提示的“咬文嚼字”，讓用戶仍處于被動(dòng)地位。算法治理不是一場(chǎng)“打地鼠游戲”，盡管當(dāng)前國(guó)內(nèi)算法治理政策需求較為迫切，但政府和市場(chǎng)失靈的問(wèn)題還需進(jìn)一步對(duì)治理模式和手段進(jìn)行探索。?應(yīng)該以治理目標(biāo)、主體、對(duì)象、手段、模式這五項(xiàng)治理要素為維度，建立完整系統(tǒng)的綜合治理框架。在治理對(duì)象上，從算法應(yīng)用主體和應(yīng)用場(chǎng)景角度拓寬算法治理范圍；在治理手段上，實(shí)現(xiàn)司法和技術(shù)治理雙線共行。

（二）平臺(tái)規(guī)范：推動(dòng)平臺(tái)組織制度，重塑透明

人與媒介技術(shù)的互相建構(gòu)是一個(gè)復(fù)雜過(guò)程，算法從底層修改著生活邏輯。作為網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)主體的用戶，其行為也在倒逼算法技術(shù)迭代，推動(dòng)平臺(tái)組織的制度重塑。人是具有自律自覺能力的主體，算法只有在人類主體的正確引導(dǎo)下才能展開活動(dòng)。在用戶反向推動(dòng)下，平臺(tái)不斷完善雙向交流通道，根據(jù)用戶反饋對(duì)產(chǎn)品使用體驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化，在重視對(duì)算法系統(tǒng)能力建構(gòu)的基礎(chǔ)上強(qiáng)化對(duì)客戶的理解和服務(wù)意識(shí)。其中，平臺(tái)需要注意對(duì)算法邏輯規(guī)則的設(shè)定，對(duì)用戶進(jìn)行畫像分析時(shí)，必須盡可能減少低俗化、娛樂化的模型趨勢(shì)，盡量突出用戶正面興趣點(diǎn)，給予積極內(nèi)容推薦和引導(dǎo)。同時(shí)，還要在算法邏輯設(shè)計(jì)中增加對(duì)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的曝光，將精準(zhǔn)推送與優(yōu)質(zhì)題材結(jié)合，培育整體向上向善的網(wǎng)絡(luò)文化，如此對(duì)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容的生態(tài)管理才能實(shí)現(xiàn)公共性和商業(yè)性的平衡。

（三）用戶自主：提高主體意識(shí)，突破理性牢籠

馬克思·韋伯曾提出“理性鐵籠”概念，即當(dāng)工具理性超越價(jià)值理性，手段成為目的時(shí)，人們便不可避免進(jìn)入“技術(shù)牢籠”中，被自己構(gòu)建的規(guī)則束縛。啟蒙運(yùn)動(dòng)后，人們認(rèn)為行為可以等同于一個(gè)人的內(nèi)心，但一個(gè)真實(shí)的人并不等于算法捕捉到的表面信息。根據(jù)“多數(shù)即正義”原則，當(dāng)數(shù)據(jù)和流量成為評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，算法捕捉到的只是標(biāo)簽和頻次的最大公約數(shù)，所以算法標(biāo)簽相加小于真實(shí)的人。用戶對(duì)算法的抵抗實(shí)踐也只是拒絕在賽博世界中被進(jìn)一步切割，拒絕個(gè)人自主性被抽空。就像雪莉·特克爾所說(shuō)，“我們值得擁有更美好的未來(lái)，只要記得提醒自己，我們才是能夠決定如何使用科技的人?！?在技術(shù)社會(huì)之下，反抗的基點(diǎn)是個(gè)人，根據(jù)自己的需求和動(dòng)機(jī)對(duì)內(nèi)容加以選擇，有計(jì)劃、有目的地使用媒介，成為對(duì)內(nèi)容文本進(jìn)行多義解讀的“理性驅(qū)動(dòng)者”。但算法時(shí)代并非對(duì)每個(gè)人有明確的高要求，個(gè)體只需嘗試避開自己的本能反應(yīng)，關(guān)心和提高主體意識(shí)，將精神層面真正的獲得感置于前面即可。

五、結(jié)語(yǔ)

當(dāng)推薦算法成為人們獲取信息必經(jīng)的過(guò)濾器時(shí)，用戶更加依賴并沉溺在個(gè)性化定制中，隱私被入侵成為日常慣例。社會(huì)信息同質(zhì)化、群體圈層化過(guò)程加速，而用戶也根據(jù)算法想象產(chǎn)生了不同程度的抵抗行為，比如通過(guò)主動(dòng)嵌入規(guī)則“扶正標(biāo)簽”，讓推薦算法生成更為準(zhǔn)確的推薦，又或者是采取“擾亂畫像”策略，拒絕精準(zhǔn)推薦。對(duì)算法進(jìn)行反規(guī)制是對(duì)人主體性的強(qiáng)調(diào)，但在算法技術(shù)進(jìn)行突圍的實(shí)踐中，個(gè)人仍舊是“戴著鐐銬跳舞”。當(dāng)代社會(huì)要不要算法并非一個(gè)非此即彼的選擇題，只能通過(guò)政府或平臺(tái)對(duì)技術(shù)監(jiān)管的傳達(dá)，尋找公共性和商業(yè)性的平衡。但是，若想提高對(duì)算法技術(shù)克制的上限，還需每一個(gè)人的行為投入，嘗試去逆轉(zhuǎn)行為本能，才能更加客觀地認(rèn)識(shí)算法推薦機(jī)制造成的正負(fù)面影響。

注釋：

①Diakopoulos N．Algorithmic Accountability: Journalistic Investigation of Computational Power Structures[J]．Digital Journalism,2014,3(3):398-415．

②第51次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[EB/OL]．中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心,2023-03-02．https://www．cnnic．net．cn/n4/2023/0302/c199-10755．html．

③吳飛．“空間實(shí)踐”與詩(shī)意的抵抗——解讀米歇爾·德塞圖的日常生活實(shí)踐理論[J]．社會(huì)學(xué)研究,2009(02):177-199+245-246．

④[法]米歇爾·福柯．規(guī)訓(xùn)與懲罰[M]．劉北成,楊遠(yuǎn)嬰,譯．上海:生活·讀書·新知三聯(lián)書店,2019:234．

⑤[美]詹姆斯·C．斯科特．弱者的武器[M]．鄭廣懷,張敏,何江穗,譯．南京:譯林出版社,2007:35．

⑥[美]亞當(dāng)·奧爾特．欲罷不能：刷屏?xí)r代如何擺脫行為上癮[M]．閭佳,譯．北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2018:10．

⑦[德]韓炳哲．他者的消失[M]．吳瓊,譯．北京:中信出版集團(tuán),2019:183．

⑧董晨宇,丁依然．社交媒介中的“液態(tài)監(jiān)視”與隱私讓渡[J]．新聞與寫作,2019(04):51-56．

⑨張萌．從規(guī)訓(xùn)到控制：算法社會(huì)的技術(shù)幽靈與底層戰(zhàn)術(shù)[J]．國(guó)際新聞界,2022(01):156-173．

⑩Swart J．Experiencing algorithms:How young people understand,feel about,and engage with algorithmic news selection on social media[J]． Social media+ society,2021,7(2)．

?Geiger R S．Beyond opening up the black box:Investigating the role of algorithmic systems in Wikipedian organizational culture[J]．Big Data&Society,2017,4(2)．

?[美]雪莉·特克爾．群體性孤獨(dú)[M]．周逵,劉菁荊,譯．杭州:浙江人民出版社,2014:355．