身陷信息茧房不单纯是算法的问题

㈠ 信息茧房一定是坏事吗

如果你在抖音上多看电受受晓了几眼关于多电米受火灾的视频联受零电，可能你接下来会刷到一连串的受米多晓火灾视频回，仿佛这个世界到处都在答发生火灾。

这种现象就是人们常说的“过滤气泡”，也有一种相似的说法叫“信息茧房”。它指的是，一些 App 的推箭算法基于用户的行为，一只腿荐他可能感兴趣的内容，长此以往，用户可能只关注令自己愉悦的内容，慢慢的会像蚕一样，将自己编织于茧房里，停留在片面的认知范围中。甚至，全面看待事物的能力也会减弱。

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㈡ 腾讯与清华大学牵手大数据科研，大数据研究的难题有哪些

据媒体报道，2021年5月18日腾讯与清华大学签署卫生健康大数据科研，并表示未来将紧密合作从理论、技术、政策等多维度展开创新性研究。此消息在社交平台上引起了网民们的广泛关注与讨论。

部分网民们认为，当前我们已经步入了风险社会，所谓风险社会即是预知以及不可预知的风险交织在我们的社会之中，而未来通过大数据来介入公共卫生治理定有大成效；也有部分网民认为当前的全民健康管理以及重大公共卫生挑战需要有大数据的帮助。而笔者以下想讲一下大数据研究的难题有哪些？并想针对此讲讲自己的看法。

而在信息生态方面，当前为应对在公共卫生方面的种种挑战，各部门已经正在试图建构公共卫生分析系统以预防未来的公共卫生挑战。但是其中的一个问题是如何通过大数据研究来建设一个完整且闭合的大数据信息生态。

㈢ 关于java新闻网站的算法

问:新闻网站，如新浪网站，比如说国际足球频道，每天会有跟新。请问这块在代码设计的地方，是从数据库中读取5条最新的（按照日期）还是说做一个程序由编辑强制置顶?
答:是从数据库中读取5条最新的（按照日期）

问:如果是论坛，需要把点击最高的新闻自动排到前面，这个怎么处理，需要用到servletcontext吗 ?
答:读取点击最高的新闻记录(你想读取几条就几条),然后放到网页上去,就怎么回事.......跟你平时放其他数据没什么区别,都是根据条件取数据而已.

㈣ 信息茧房通俗解释是什么

信息茧房是指人们关注的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。

由于信息技术提供了更自我的思想空间和任何领域的巨量知识，一些人还可能进一步逃避社会中的种种矛盾，成为与世隔绝的孤立者。在社群内的交流更加高效的同时，社群之间的沟通并不见得一定会比信息匮乏的时代更加顺畅和有效。

预防

在防止网络茧房的对策方面，桑斯坦把希望寄托在政府监管上。通过政府积极的监管，让各类信息能够更均匀地传播，让受众能够接触到更广泛的有用信息，有效的规避不良思想的传播，促使人们了解到社会的更多真实情况，对减轻极化和片面思想有很大的作用。

对于一些极端破坏性网站、极端思想人士的信息传播，政府要发挥监管作用，这是毋庸置疑的，需要研究的问题应该是政府如何管制。将这一思想运用于高校公共网络平台，则意味着高校方面要积极承担起网络监管的责任。

高校必须要对校园网的网络平台进行规范，密切关注校园网络平台的舆论走向，有效屏蔽一些不良信息和极端偏激信息，通过积极有效的监管，实现校园网络的信息安全化、文明化。

同时更重要的是要求高校在对校园舆论的敏感度上有新的标准，即对一般性的言论不要过度的干涉，允许有不同意见的声音存在。如果高校在管理中把握不好尺度，对校园网络舆论妄加干涉，甚至自己制造舆论导向，这无疑是在制作一间更大的信息茧房，这将非常容易引起大学生的反感。

㈤ 新媒体环境下的“信息茧房”现象反思

如果你在抖音上多看了几眼关于火灾的视频，可能你接下来会刷到一连串的火灾视频，仿佛这个世界到处都在发生火灾。

这种现象就是人们常说的“过滤气泡”，也有一种相似的说法叫“信息茧房”。它指的是，一些 App 的推荐算法基于用户的行为，一直推荐他可能感兴趣的内容，长此以往，用户可能只关注令自己愉悦的内容，慢慢的会像蚕一样，将自己编织于茧房里，停留在片面的认知范围中。甚至，全面看待事物的能力也会减弱。

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㈥ 什么是算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

㈦ 算法为什么重要

第一，算法实际上不能孤立理解。算法必须和数据、产品一起来理解。算法的出现，实际上背后隐藏着人们阅读行为的“数据化”。我们知道，阅读是一种私密的行为，阅读的行为是人们建立精神世界的支柱。那么问题来了，我们使用产品，我们必须上传数据。当每个人的阅读都变为数据，实际上意味着每个人的爱好都能够被迅速的存储（你也可以被理解为监视）。而算法则使得机器能够最有效率的对人们的爱好和行为进行判断和分析。从用户上看，这即是方便，也是隐私的暴露。而对于商业来看，当数据和算法达到一定水平之后，判断人们的爱好和规律，进而制作广告，推出吸引人的媒介产品就成了轻而易举的事情。可以说未来的数据就是最核心，最重要的资源。

第二，算法意味着预测，意味着在人们的意识之外，发现他还没有找到的需求。这是很有意思的。它超出了人们的想象，机器比我们更加了解我们自己。从媒介产品角度来说，这非常有意思，传播的生产模式可能改变了，反馈滞后的问题也会解决。而从更长远的角度看，了解阅读数据只是第一步，下一步可能是更加深层次的爱好，甚至是更底层的行为和思考。但从这个方面来，算法不是人工智能，但他意味着人工智能。它是一个关键的入口，从这个地方开始，人们可以借助机器的力量对自己的行为进行矫正，人的感性思维能力和数据得出的科学结论开始融合了，这是人走向人机合一的第一步。但反过来，我们也需要警惕，算法的这种功能是不是掌握在社会的良性力量手里？如果资本或者其他利益集团掌握了算法和数据资源，是否会对社会控制又多一层牢不可破的枷锁，一个反乌托邦的社会可能会到来。

第三，不要忘记了算法的迭代。算法的妙处在于它是自我成长的。人的迭代是有限的，因为人的思维模式是固定的，学习能力在成年后随着时间递减。但是算法，就像Alphago的棋术，几年内就涨了几个量级。这是因为随着人们使用，给予越来越多的反馈，算法会越来越精确，发展到人们难以想象的地步，因为算法是机器学习得出的，人们也越来越不知道算法背后究竟是什么东西。可以说，这是其他任何模式都无法做到的。他不知道这背后到底是什么。

所以总的来说一句话，算法是很有意思也很有价值的一个热点。我们要答这个热点，可以用到的理论既要包括新媒体、人工智能的相关理论包括一些我们已经说到的如信息茧房、知识沟之类的问题，也要从反面用到传播政治经济学（考虑算法和数据资源的所有权）、全景监视（算法意味着对人们彻底的监视）。这样我们答题会比较有深度，也比较完整。

㈧ 信息茧房的积极影响

信息茧房的产生在一定程度上体现了媒体主动迎合用户需求的趋势。

一方面，时间有助于信息茧房的形成，使个体不自觉地陷入浏览推荐信息，对推荐算法感到高度满意并且很难感知到自身信息受限。而另一方面，时间又使得个体熟悉了信息平台中的种种功能操作，会采用相应改善推荐算法的功能来丰富自身的信息来源以对抗信息茧房。

选择性的第一点体现在个体基于自身而选择浏览不同的信息内容。这种选择性造成的差异被推荐过滤算法放大，从而会增强信息茧房的形成。第二点体现在个体对于功能性的选择会对自身态度造成了不同影响。当选择更为“主动”、对推荐算法有修正作用的操作时，会削弱信息茧房的形成。

信息茧房的坏处

“信息茧房”的产生在一定程度上体现了媒体主动迎合用户需求的趋势，但其带来的负面影响也不容忽视，如加剧网络群体的极端化、同质化、排异化等。这一点在“饭圈”中的表现特别明显。

“饭圈”中的个体陷入“信息茧房”之后，必然会减少对其他内容的关注，听不见不同的声音，看不得不同的意见，对网友理性规劝之声恶语相向，反而对职业粉丝、经纪公司编造的花式谎言深信不疑，在“大粉”和营销号营造的“信息茧房”中屡屡情绪激昂、冲动消费，模糊了基本的是非观。

㈨ 信息茧房的危害与优点

网络茧房对兴趣的培养利大于弊。

在互联网时代，伴随网络技术的发达和网络信息的剧增，人们能够在海量的信息中随意选择自己关注的话题，完全可以根据自己的喜好定制报纸和杂志，每个人都拥有为自己量身定制一份个人日报(dailyme)的可能(作为一种商业信息服务，这种个人定制的需求被算法型资讯服务平台的服务所瞄准)。这种“个人日报”式的信息选择行为会导致网络茧房的形成。

当个人长期禁锢在自己所建构的信息茧房中，久而久之，个人生活呈现一种定式化、程序化。长期处于过度的自主选择，沉浸在个人日报的满足中，失去了解不同事物的能力和接触机会，不知不觉间为自己制造了一个信息茧房。

有研究表明，深陷“信息茧房”中的危害是明显的:首先是会加剧网络群体的极化。众所周知，网上群体是由分化而类聚的。

网络信息茧房一旦生成，群体内成员与外部世界交流就会大幅减少，群体成员拥有相近似的观点和看法，群体内同质的特征越显着，这其实就是一种正反馈式的“自激”，长期生活在信息茧房之中，容易使人产生盲目自信、心胸狭隘等不良心理，其思维方式必然会将自己的偏见认为是真理，从而拒斥其他合理性的观点侵入，特别当获得同一人们的认同后日益演化为极端思想和极端行为。

其次，“信息茧房”将会导致社会粘性的丧失。在“信息茧房”的作用下，人们很容易沉浸在自我的话语场中，脱离整个社会的发展，这些都大大减少了经验的分享。当每个个体之间、群体之间缺乏粘性，人心涣散将会成为一种普遍的社会现象，人们之间、群体之间往往彼此漠不关心。

在互联网时代，伴随网络技术的发达和网络信息的剧增，人们能够在海量的信息中随意选择自己关注的话题，完全可以根据自己的喜好定制报纸和杂志，每个人都拥有为自己量身定制一份个人日报(dailyme)的可能(作为一种商业信息服务，这种个人定制的需求被算法型资讯服务平台的服务所瞄准)。这种“个人日报”式的信息选择行为会导致网络茧房的形成。