近日，中国青年报·中青校媒就算法推荐话题面向以大学生为主体的青年展开问卷调查，回收有效问卷3694份，89.7%的受访者意识到“算法推荐”的存在，78%的受访者认为自己需要减少对算法推荐的依赖，72.8%的受访者曾遇到过“大数据杀熟”的情况，68.9%的受访者认为推荐算法应该更加透明。

 调查显示，西南政法大学数字法治政府研究院执行院长、教授冯子轩认为，在信息过载的数字化时代，用户难以从海量数据中获取对自己有益的内容与信息，而企业通过算法推荐为用户精准推荐相关内容，提升用户的体验感，进而提升平台自身的竞争力，平台借助算法推荐也能实现商业利益。“正因如此，各种算法推荐正在被越来越多平台研发并采用。”

 因为在短视频平台上刷了一条街边卤味小摊的视频，江西的95后程慧萍“掉”进了美食、吃播的“坑”。平台发现她在这类视频上停留时间长，总会给她推荐，现在她已经在平台推荐下关注了不少美食博主。短剧也是常常被推荐给她的视频类型，“每集短剧最后的剧情都特别‘抓人’，让人忍不住还想看。这时候再往后刷两条视频，就会刷到后面的剧情。平台一直推，就让人忍不住一直刷”。

 窦颖慧所学的专业是数字媒体艺术，在平时的学习任务中需要用相关社交媒体平台来搜集素材，她说：“有些图片平台，只要点击一张图，就会推送巨量相关图片，极大提高了我查找素材的效率。”

 调查显示，60.3%的受访者对算法推荐的内容表示满意：更容易找到感兴趣的内容（68.8%）、提高信息获取效率（58.0%）、增加接触新事物的机会（43.6%）、提供更多实用的学习资源（26.7%）、匹配志同道合的朋友（24.9%）都是算法推荐带来的价值。

 两个月前，浙江海洋大学的袁家乐在算法推荐的帮助下买到了一台二手相机，省下了1700元。“我刚原价下单，就刷到了同校同学出二手相机的帖子，很多离我更近的卖家信息也都出现在推荐页面，而之前大多是其他城市的信息。”

 袁家乐认为算法推荐也有好处：“算法筛选信息更有效率，我也更容易找到兴趣爱好等方面比较匹配的朋友。”

 算法对个人行为过于熟悉也会带来问题。一次去外地订酒店时，程慧萍不经意间对比了两个不同预订软件的价格，发现同一家酒店的同个房型，她常用的软件上竟然比不常用的软件上贵出80元。“我有一个朋友经营度假小屋，他告诉我，这可能是因为‘杀熟’，还可能是因为商家向平台购买了付费推广服务。所以，我们看到的推送也不一定只是基于用户画像，还可能掺杂广告和营销。”

 冯子轩坦言，当前算法推荐的管理和监管存在诸多难点，相关规定还存在内容分散、标准不清晰等问题；其次，算法推荐技术本身具有复杂性，这使得监管机构难以深入了解算法的工作原理和决策过程，进而影响监管效果。

 “算法给用户推荐最关心、最感兴趣的内容，削减用户较少涉及的领域，让用户处于信息的自循环，大家心里都明白这层‘茧房’已经越来越坚固，但难以舍弃和打破。”窦颖慧说。

 调查显示，接收到的信息来源单一（61.7%）、推荐内容同质化（61.7%）、不自觉地花费更多时间（51.5%）等都是受访者眼中算法推荐的不良影响。调查还显示，72.9%的受访者会根据需要主动关闭个性化算法推荐，66.6%的受访者会有意识地使用“不感兴趣”来规避“算法推荐”可能带来的问题。

 冯子轩说，如果用户对算法推荐存在不满或认为自己的权益受到侵害，可以向平台投诉，寻求解决方案。当用户的权益受到严重侵害，且平台未能给予合理解决方案时，用户可以咨询律师或相关机构，依法维护自身合法权益。

 一个好的算法推荐长什么样？在受访者看来，考虑用户多样性需求（79.1%）、增加对推送内容的筛选（59.3%）、允许用户有更多的控制权（58.3%）、确保用户隐私数据安全（46.4%）、向用户解释清楚推荐机制（40.1%）、优先推荐积极有益的内容（37.1%）都是不可或缺的因素。

“有时候算法推荐带来的问题，不是普通用户可以决定或左右的，必须要平台和相关监管部门从根源上来解决。”程慧萍说。不过，她还是会根据经验，有意识地去甄别平台算法推荐，并且会在各个平台上“货比三家”，避免算法推荐带来的问题。（王军利 毕若旭 施胜齐）