个性化推荐决定着移动互联网信息的过滤和分发,发挥着类似于“ 把关人” 的 作用。 文章从个性化推荐的原理入手,通过对推荐系统运作过程的剖析,指出个性化新闻 推荐是人机交互的结果。 与定制、新闻聚合相比,个性化推荐更为智能化,具有更强的交互 性,并且用户在信息过滤中并不掌握主动权,这是个性化推荐有别于定制以及聚合的重要 特征,因此在研究中应对它们加以区分,不可混淆。 以移动应用“今日头条”和百度首页的 个性化推荐模块为例,文章归纳了个性化推荐技术目前在国内外移动互联网新闻资讯传播 中的应用现状。 鉴于个性化推荐的广泛应用,其负面效应不可忽视。 文章剖析了个性化推 荐导致的过滤气泡在个人层面和社会层面的消极影响,并且分别从互联网公司、政府与社 会的角度就如何克服这一消极影响提出了建议:互联网公司应强化信息把关机制、改进算 法以及发展反过滤气泡技术;政府和社会应对算法的运作加强监管、推动立法保护用户的 数据权、提升公众新媒体信息素养教育。 最后,还对个性化新闻推荐的研究方向进行了展 望,提出了可供继续深入探讨的研究问题。