算法推荐对数字媒体用户认知偏见的强化机制与干预策略

doi:10.16604/j.cnki.issn2096-0360.2025.19.012

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算法推荐对数字媒体用户认知偏见的强化机制与干预策略

更新时间：2025-11-08

- 算法推荐对数字媒体用户认知偏见的强化机制与干预策略
- Vol. 11, Issue 19, Pages: 105-110(2025)
- 作者机构：
  
  广州科技职业技术大学，品牌运营中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16604/j.cnki.issn2096-0360.2025.19.012
  CLC： G206
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, 11(19): 105-110.
DOI：

[J]. 2025, 11(19): 105-110. DOI： 10.16604/j.cnki.issn2096-0360.2025.19.012.

摘要

算法推荐系统在提升信息分发效率的同时，也与人类认知偏见相互作用，形成了“算法—认知”强化回路，进而引致信息茧房、群体极化与认知窄化等问题。为破解此困境，研究系统剖析该强化机制，并构建多层次干预策略框架。通过采用案例分析法，剖析典型信息平台的运作机制与用户影响，从技术改良、个体赋能、平台治理与政策引导四个维度，提出了系统性解决方案。该框架旨在打破既有回路，为促进数字信息环境的健康发展与用户认知的理性化提供路径与依据。

Abstract

关键词

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references

王斌,李宛真.如何戳破“过滤气泡” 算法推送新闻中的认知窄化及其规避[J].新闻与写作,2018(09).

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