Uzmanlar, algoritma önerisini hararetle tartışıyor: Bilgi kozası odası yanlış bir teklif olabilir
Kaynak: Ekonomik Günlük-Çin Ekonomik Net
Ekonomik Günlük-Çin Ekonomik Ağı Pekin, 14 Ocak Haber 13 Ocak'ta Beijing Normal Üniversitesi Gazetecilik ve İletişim Okulu ve Beijing News ortaklaşa Pekin Normal Üniversitesi'nde "İletişim Mantığı ve Akıllı Algoritmaların Değer Yinelemesi Sempozyumu" düzenlediler. Medya bağlamında, akademik endüstri "algoritma kişiselleştirme" ve "bilgi kozası odası" gibi konuları hararetle tartışıyor.
Pekin Normal Üniversitesi Gazetecilik ve İletişim Fakültesi İcra Dekanı ve Profesörü Profesör Yu Guoming, son araştırma sonuçlarına ve algoritmalarla ilgili deneyimlere dayanarak görüşlerini dile getirdi. Teoride, "algoritmaların" bilgi koza odalarına "yol açtığı hipotezi hiçbir zaman doğrulanmadı. Algoritmanın kendisi Anti-koza odasının özüne sahiptir; pratikte algoritmalar gittikçe daha çeşitli ve optimize edilmiştir. Günümüzde, bu kadar geniş seçenek yelpazesiyle, insanların bilgi almak için yalnızca bir algoritma platformuna güvenmesi, tıpkı bugünün manşetlerinde olduğu gibi imkansızdır. Bilgi dolaşımında önemli bir rol oynamasına rağmen, yalnızca birkaç kişi onu kendi bilgilerinin tüm kaynağı olarak kullanacaktır. Sektör ihtiyaçları açısından, platform hiçbir zaman kullanıcı ilgi alanlarını daraltma peşinde değildir. İnsanların elde etmek için farklı ihtiyaçlarını görmeyi umar. Servis ve değer gerçekleştirme için daha fazla alan.
Algoritmaların "iyi ve kötü" üne gelince, Yu Guoming, bunun makineler ve insanlar arasındaki ilişkiden değerlendirildiğine inanıyor. Birincisi, kullanıcının öznelliğinin algoritma altında zayıflatılması, ancak insanların çeşitlilik niteliklerine sahip olması ve kendi ihtiyaçlarının ve temas modellerinin sürekli denge durumundan uzak olma sürecinde olması gerektiğidir, bu nedenle insanlar tarafından öznelerarası bilincin zayıflaması sadece bir süreçtir. Bir şey algoritmanın hatası değil; diğeri, kullanıcıların teknolojiye olan güvenini profesyonelliklerine olan güveni ile aktarmanın bir süreci olan kullanıcıların sınır haklarından mahrum bırakılmasıdır. Ancak hiyerarşik bir bakış açısına göre, makine algoritması bu sorunları çözebildiğinde, güvenilirliği ve kararlılığı daha iyidir.
Yu Guoming, akıllı algoritma yinelemesinin iki temel ilkeye uyması gerektiğini vurguladı: Birincisi, algoritmik bilgi dağıtımının kontrol değişkeni yükseltmesi: "sınır ayarı" yoluyla sosyal uygunluk ve meşruiyet elde etmek. İkincisi, insan-bilgisayar etkileşimi altında algoritma mantığının değer yinelemesi: sürekli yaklaşımı, talebin ayrıntılı ve kapsamlı kavrayışını çözmek için, "algoritmanın konumu yoktur" dan "teknolojinin sorumluluk ve iyi niyetle dolu olması gerekir" e yükseltme. Bunlar, algoritma yineleme sürecindeki iki yöndür: Biri, daha fazla değer boyutunu entegre etmek, diğeri ise değer boyutuyla ilgili gereksinimleri gittikçe daha fazla yapılandırılmış ve genel özelliklerle daha kesin olarak açıklamaktır.
Yukarıdaki resim, Tsinghua Üniversitesi Gazetecilik ve İletişim Fakültesi Genel Müdür Yardımcısı ve Profesörü Chen Changfeng'i göstermektedir.
Tsinghua Üniversitesi Gazetecilik ve İletişim Fakültesi İdari Dekan Yardımcısı ve Profesörü Profesör Chen Changfeng, algoritmalar çağında bilginin kişiselleştirilmesinden uzaklaştı ve akıllı algoritmaların bilgi kozası odaları olasılığını azalttığına ve akıllı algoritmalarla çeşitliliğin iyileştirilmesinin temelde iki yola dayandığına dikkat çekti: 1. Bu, "bireyselleşmeyi" güçlendirerek "çeşitliliği" etkin bir şekilde artırmaktır. Daha sofistike kullanıma dayalı olarak, akıllı algoritmalar aslında içerik çeşitliliğini artırma ve içeriğin kapsamını daraltma, "haber çeşitliliğini" etkin bir şekilde geliştirme gibi iki yönlü potansiyele sahiptir; bunlardan biri, kişiselleştirilmiş öneri sistemlerini kullananların "bilinmeyenden haberdar" olmalarını sağlamaktır. Filtrelenen bilgiler kullanıcıya sorulacak, böylece kullanıcı seçim yapabileceği daha fazla haber olduğunu fark edecektir.
Algoritmaları akıllı bir şekilde haber endüstrisine uygulayın ve algoritma öneri mantığı, işbirliğine dayalı içerik algoritmaları, filtreleme algoritmaları ve konu modelleme yoluyla tedarik tarafını ve dağıtım kanallarını etkileyin ve ardından üretim mantığını nihayet akıllı haberler oluşturmak için dönüştürün. Aslında, sosyal medyanın mevcut algoritmik mantığı ve itme mantığı, haber kuruluşları da dahil olmak üzere üretim organizasyonlarını etkileyecektir. Akıllı haberlere dikkat etmemiz gerekiyor çünkü araştırmalar akıllı haberlerin daha güvenilir ve daha profesyonel olduğunu ortaya çıkardı. Kişiselleştirmenin kullanıcıların bilgilerinin kapsamını sınırlayıp sınırlamadığına ilişkin olarak Chen Changfeng, algoritmaların yalnızca bir teknoloji veya araç olmadığını, kültürel önemi ve değer yönelimine sahip olduğunu ve günlük yaşamlarımız üzerinde sürekli ve yakın bir etkisi olacağını açıkladı.
Yukarıdaki resim, yayın kurulu üyesi ve Beijing News'in Yorum Bölümü baş editörü Yu Deqing'i göstermektedir.
Beijing News'in genel yayın yönetmeni ve Yorum Departmanı'nın baş editörü Yu Deqing, toplumun son yıllarda "bilgi kozası odaları" fenomenine dikkat ettiğine inanıyor. Bu tür bir yansıma, ister geleneksel kağıt medya çağında ister portal web siteleri çağında, bu fenomen var olabilir ve bu sadece algoritmaların yükselişi çağında bir problem değildir. İyi bir ürünün özü, şımartmak değil, insanların merakını ve ilgi çeşitliliğini tatmin etmek olmalıdır. Algoritmanın kendisi de çeşitlendirilmiştir.İyi bir algoritma bir "bilgi kozası" yaratmayacaktır. Bunun yerine, içerikteki anahtar bilgilere dayalı olarak ilgili genişletilmiş bilgi noktaları sağlayabilir, türetilmiş bir bilgi ağı oluşturarak okuyucuların daha geniş ve daha derin okumasına izin verebilir. Dahası, mevcut pazar açık ve çeşitlidir.Herkesin birçok bilgi kaynağı vardır ve pazar da çeşitli içerikler sağlar. Bu durumda "bilgi kozası odası" olasılığı yüksek değildir.
Yukarıdaki resim, Tsinghua Üniversitesi Gazetecilik ve İletişim Fakültesi'nde profesör olan Peng Lan'ı göstermektedir.
Tsinghua Üniversitesi Gazetecilik ve İletişim Fakültesi'nde profesör olan Peng Lan'a göre, bir anlamda "bilgi koza odası", bilginin kısmi tutulmasının neden olduğu sınırlı vizyona atıfta bulunuyor.Üretim içeriği ve iletişim stratejilerinin ayarlanmasıyla bilgi kozası odası bozulabilir. Mevcut bilgi ortamında, temel olarak sosyal medya, bilgi ağları ve halka açık bilgi platformları aracılığıyla bilgi ediniyoruz. Bu üç ana yol modu, kişisel özellikler, yola bağlı atalet ve memnuniyetteki farklılıklar nedeniyle bilgi sağlamlaştırma olasılığına sahiptir. Aynı zamanda, bilgi platformunun veya sosyal platformun form ayarı ve bilgi rehberlik modu, kullanıcının bilgi edinme yolunun birleştirilmesine yol açacak ve kullanıcının bilgi edinme yolunun sapması, sınırlı bilgi "kısmi tutulmasına" da neden olacaktır. Zaman geçtikçe, kişisel ilgi alanları ve kullanıcı bilişlerinin değişmesi, kullanıcı bilgi ihtiyaçlarının popülerlik özelliği taşımasının yanı sıra sosyal ağın rahatlığı da bilgi edinme yollarının bir ölçüde kaymasına neden olacaktır. Bu nedenle, bilgi yolu katılaşması ve yol sapması bilgi edinme görüşümüzü etkileyecektir.
Yol düzeyindeki tartışmaya ek olarak, Profesör Peng Lan, sosyal ilişki filtreleme mekanizmasının ve algoritma filtreleme mekanizmasının bilgi önyargısı üzerinde çok önemli bir etkiye sahip olduğuna inanıyor. Üretim içeriği ve iletişim stratejisi zaman içinde ayarlanmalı, bilgi kozası odası ve medya okuryazarlığı ilişkilendirilmeli, derinlemesine kullanıcı araştırması yapılmalı, bilgi sağlama dengesizliği değiştirilmeli, kamusal değer sağlanmalı, profesyonel standartlar ve çok yönlü dengeli içerik değeri sağlanmalıdır. Böylelikle üretim içeriği ve iletişim stratejilerinin ayarlanmasıyla sosyal koza odaları sorunu çözülür.
Yukarıdaki resim, Çin İletişim Üniversitesi İletişim Araştırma Enstitüsü Profesörü Liu Yannan'ı göstermektedir.
Çin İletişim Üniversitesi İletişim Araştırma Enstitüsü'nde profesör olan Liu Yannan, bilgi kozası odasının kanıtlanmamış bir hipotez olduğuna, ampirik destekten yoksun olduğuna inanıyor ve görüşlerini üç yönden dile getirdi. İlk husus, algoritmanın belirli bir önemi ve kaçınılmazlığı olması ve yeni medyanın dijital içeriğinin çok zengin olmasıdır. Bilgi miktarı çok büyük olduğunda, seçme yeteneği sınırlı ve zaman değerli olduğunda, bir öneri mekanizması ortaya çıkmıştır. Mevcut akıllı algoritmalar geliştirme perspektifinden bakıldığında, geleneksel medyamızın entegrasyonunu derinlemesine ve akıllı gelişime itiyor.İdeolojik bir perspektiften, daha fazla sosyal değere sahip geleneksel medya merkezli dağıtımın geleneksel düşüncesini kırıyor ve Sosyal Önem. Ancak bunların ikisi de insan seçimleridir ve işin içinde insan faktörleri vardır. Liu Yannan, ister algoritmayı optimize etmek ister algoritmanın dengeli kullanımını teşvik etmek olsun, yalnızca teknolojiye güvenmek değil, insan faktörlerinin de dahil olduğunu söyledi.
Üçüncü boyut, bilgi kozası odaları sorununu yapı ve bireylerin ikili perspektiflerinden incelemektir. Bilgi kozası odası bir tür belirsiz, yanıltıcı ya da olması gerekmeyen bir şeydir Büyük bakış açısından, kanıtlanmamış bir hipotezdir ve ampirik destekten yoksundur. Algoritmalar sürekli güncellenmeli ve insanlarla etkileşime girmelidir.Algoritma güncellemeleri ve yinelemeleri tamamen kendi kendine standart olmamalı veya izleyici ihtiyaçları ile belirli ölçüde dengelenip birleştirilmemelidir.Kullanıcılarla etkileşim sürecinde algoritma yineleme sürecini kavramak gerekir. yön.
Yapısal bir bakış açısına göre, büyük bir makro yapı açısından, Toutiao gibi dağıtım platformları şu anda küresel pazar ve sınırları aşamamaktadır. Orta düzeyde çoklu platform rekabeti vardır ve mikro düzeyde kişiselleştirilmiş öneriler aynı değildir. Dolayısıyla geleneksel çağda "bilgi kozası odası" yoksa modern toplum da yoktur. Kişisel bir seviyeden bakıldığında, kişisel tercihlerin işlev, ilgi ve alışkanlık gibi farklı yönleri vardır ve medyanın akıllıca tavsiye edilmesi, sürekli olarak bazı yinelemeli davranışlar sergiler, bu da izleyici kullanımının çeşitliliği anlamına gelir. Elbette bu da algoritmanın sürekli güncellenmesini ve insanlarla sürekli etkileşim içinde ilerleyebilmesini gerektiriyor, tamamen kendi kendine standart olmamalı, izleyicinin ihtiyaçları ile bir ölçüde dengeli ve entegre olması gerekiyor.
Yukarıda resim: Liu Dehuan, Profesör ve Yeni Medya Enstitüsü Dekan Yardımcısı, Pekin Üniversitesi
Peking Üniversitesi Yeni Medya Araştırma Enstitüsü'nde dekan yardımcısı ve profesör olan Profesör Liu Dehuan, algoritma ikileminin çözümünün algoritmaların insanlaştırılmasında yattığını öne sürdü. Algoritmanın iyileştirilmesi zor değildir, ancak çözülemez, nedeni algoritmada değil, tüm sosyal değişim sürecinin yapısındaki insanlar için kıt zamandır. İnsanların aramaya vakti olmadığı için, insanlar tarafından verilen bilgilere güvenmeyi seçecekler. Bu tür bir koza etkisi, büyük miktarda bilgi sürecinde insanlar tarafından oluşturulan bir hayatta kalma yoludur. Aslında bu tür kozayı kırmak çok kolaydır, sadece hayatı seçin. Değiştir, koza odası hemen kaybolacak.
Son olarak Liu Dehuan, algoritmayı iyileştirmek istediğini ifade etti: İki yol var: Birincisi, bilgi karşılaşmalarını güçlendirmek ve bilgi miktarını artırmak; ikinci yöntem, kamuyu ilgilendiren konuları, tonalite endişelerini ve etnik endişeleri birleştiren NVM. Açık olun ve orantılı olarak dağıtın.
Yukarıdaki resim, Çin Renmin Üniversitesi Kalkınma Planlama Bölümü müdür yardımcısı ve doçent Li Biao'yu göstermektedir.
Çin Renmin Üniversitesi Geliştirme Planlama Bölümü müdür yardımcısı ve doçent olan Li Biao, iletişim ortamındaki değişikliklerin algoritmalar için büyük zorluklara neden olduğuna inanıyor ve görüşlerini dört yönden tartışıyor. Her şeyden önce, algoritmalar iletişim araştırmalarına yeni zorluklar getiriyor, çağın bilgi üretimi ve dağıtımı aşamasına geldiğine inanıyor.Toplumun tamamında veya en ana akımda bilgi üretiminin yolu, içeriğin dağıtımı da dahil olmak üzere toplumsallaştırılmış seri üretimdir. İkincisi, evcilleştirme yöntemi. İlişkisel iletişimde, şu anda karşı karşıya olduğumuz iletişim ortamı bireylerden topluluklara dönüşüyor. Bilgi topluma giremezse, bireylere aktarılamaz. Duygusal iletişim, araştırma içeriğinden Psikoloji ve duyguları inceleyen bu faktörler, akıllı algoritmalara büyük zorluklar getirir, çünkü ne kadar etiket olursa olsun, bir kişiyi tam olarak tanımlayamazlar.
Li Biao, üçüncü algoritmanın evcilleştirilmesi gerektiğini söyledi: Algoritmanın, güvene yabancılaşma gibi yabancılaşma sorunu olduğu söylendi.İnsanların bir şey haline gelip gelmediği veya nesnelerin insan haline gelmesi ikilemi mi ve insanlar ile makineler arasında sözde bir ilişki var. Çifte önyargı sorunu, teknik kara kutu, algoritma araçlarının rasyonelliğini ifade eder. Dördüncüsü, "algoritmaların potası hala destekleyecek algoritmalara ihtiyaç duyar." Algoritmaların bir rol oynaması için çeşitli verilere veya verilere sahip olması gerekir. Sürekli büyüyor ve gelişiyor, bu aşamalı olabilir. Algoritma problemleri hala algoritmanın desteğine ihtiyaç duyar.
