これは、データ分析に基づいた一連の指示または計画を指し、具体的かつ正確な論理演算に基づいて特定の目標を指向し、コンピューター プログラムを使用して実装されます。幅広い用途と接続性を備えた情報技術として、アルゴリズムの応用分野には、GPS ルート計画、コンテンツ推奨、属性マッチング、疾病予測などが含まれます。

ニュース普及の分野におけるアルゴリズムの適用は、従来のニュース制作および普及モデルを打ち破り、アルゴリズムのリーダーシップ、データサポート、および自律的な運用を特徴とするアルゴリズムニュースが、ニュース制作および普及のプロセス全体に浸透しつつあります。

ユーザーのオンライン行動を追跡することで、アルゴリズムを使用して個人の特性、環境特性、その他の関連情報が計算され、そこからユーザーが好む可能性のあるコンテンツを推測できます。

アルゴリズムは 3 つの特性を理解し、一致させる必要があります。

ニュースコンセプト：「コンテンツが王様」から「ユーザーファースト」へ

ニュースの収集・編集：「ニュース価値」から「ユーザーの興味」へ

ニュースのプッシュ: 従来の「統合プッシュ」から「個別のプッシュ」へ

ニュース人材：「取材・執筆人材」から「総合技術人材」へ

ニュース市場：「均一市場」から「ニッチ市場」へ

アルゴリズムの推奨とユーザーのプライバシー漏洩の矛盾

アルゴリズムによるレコメンデーションにより、ユーザーは自分の好みに適合する情報のみを受け入れるようになり、本来の固有の好みがさらに強化され、他の情報と衝突する機会が遠ざかり、社会的な情報や経験の共有から脱却することになります。

インターネットのバルカン効果は顕著であり、ユーザーは自分が興味のある情報だけを受け取り、興味のない情報は情報受信ネットワークから排除され、同じ興味を持つグループが集まり、これらのグループとの間に厚い壁が形成されます。別のグループは、時間の経過とともに社会が小さな区画に分割され、グループの機能が大幅に弱まりました。

ネットワークグループは情報の繭やネットワークのバルカン効果により二極化し、グループメンバーが外部とコミュニケーションをとる機会が大幅に減少し、グループ内の均質化が顕著になる傾向にある。グループの極限まで発展すること。自分に同意しない他の人やグループに対して使用する侮辱

アテンションエコノミーでは、アルゴリズムプラットフォームは人間の性質である好奇心と惰性を最大限に利用して、ユーザーに学習コストや高品質の支払いを要求する下品で面白いニュースを押し出すことが多くの場合、徐々に疎外され、最終的には主導権を握ることになります。善良な資金の追放、党の背後にある真実、そして終わりのないニュースについての見出しがないこと

技術レベルでのプラットフォームの社会的責任

組織レベルでの法政策倫理

社会レベルでのユーザーアルゴリズムリテラシー

ポジティブな影響

マイナスの影響

パフォーマンス

特徴