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MM头Selina
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茵为有你

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(一)关于信息茧房的理论研究 信息茧房 最早 由哈佛大学的桑坦斯教授在2000年出版的《信息乌托邦》中提出,其认为信息茧房 是人们只听人们选择的东西和可以愉悦人们的东西的通讯领域 。现在人们普遍认为信息茧房是指人们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[1]。 彭兰在《人人皆媒时代的困境与突围可能》中提及了“社交过滤网、圈子与信息茧房”,认为信息茧房与人的选择性心理有关,在传统媒体时代就存在,但是算法新闻、对信息过滤的社交网络以及具有圈层分化的社交平台在今天将其进行了放大[2]。 喻国明在《信息茧房“禁锢”了我们的双眼》中介绍了信息茧房的概念以及其可能产生群体极化和社会粘性丧失的负面效应,并认为应通过完善技术算法和个人媒介素养两方面改善方式;他的另外一篇文章 《个性化新闻推送对新闻业务链的重塑》,从新闻生产和受众两个层面分析了个性化新闻内容推送对新闻业的重塑,认为走出“茧房”效应应按照用户的社交数据和相关关系来“定义”潜在的需求[3-4]。 陈昌凤教授与她的学生一同撰写了两篇论文《权力迁移与人本精神:算法式新闻分发的技术伦理》、《信息个人化、信息偏向与技术型纠偏——新技术时代我们如何获取信息》,前者分析了算法式分发新闻的现状,认为新闻分发权由人移交到机器、新闻把关权后移、公民参与受到损害;后者说明了信息平衡对于社会和个人的重要性,介绍国外现阶段的技术性纠偏尝试:新闻应用程序“跨越分歧的阅读”、英国卫报“刺破你的泡泡”、华尔街日报“红推送、蓝推送”等[5-6]。 对于信息茧房的负面影响,蔡磊平在《凸显与遮蔽:个性化推荐算法下的信息茧房现象》认为个性化推荐系统提高了信息分发率、满足受众信息需求但也造成了信息茧房现象,令受众的全面发展和对现实社会认知判断产生影响[7]。同类的还有胡婉婷在《“信息茧房”对网络公共领域建构的破坏》中分析了信息茧房对公共领域建构的影响,认为其使得意见自由表达受阻、公众理性批判缺失、社会粘性削弱[8];苏颖在《传播的权力偏向》认为信息茧房与从众效应是产生群体极化的主要原因,在突发事件中,网民的负面观点和非理性情绪在“信息茧房”得到进一步强化[9];郭小平在《信息的协同过滤与网民的群体极化倾向》中通过对网络事件的讨论得出了信息超载后的过滤会带来群体极化的现象,并对民主和理性沟通带来威胁[10]。 对于信息茧房的解决策略,王刚在《“个人日报”模式下的“信息茧房”效应反思》中认为个性化信息服务强化了“信息茧房”效应,扩大了知识鸿沟,媒体应该担负起社会责任、提供高质量新闻内容[11];刘华栋在《社交媒体“信息茧房”的隐忧与对策》中分析了信息茧房的成因,发现社交媒体、个人议程设置、协同过滤算法三者为茧房效应的形成提供条件,提出了构建多元化信息接收渠道、构建人行道模式、提升媒介素养的建议[12]。 (二)有关信息茧房与具体案例的结合研究 部分研究多从具体案例的特点出发,结合信息茧房的相关概念特征进行质性分析。如杨慧的《微博的信息茧房效应研究》描述了信息茧房在微博中的体现并针对微博提出了相应改进策略[13]。许志源、唐维庸在《2016美国大选所透射的“过滤气泡”现象与启示》中以2016年的美国大选为研究事件,发现入们的“准感官统计”在新媒体时代受到技术算法的干扰,呼吁媒介在追求经济效益的同时应负起社会责任[14]。 在能够搜集到的国内定量方面研究中,李佳音在《基于个性化推荐系统新闻客户端的信息茧房效应研究》中选取今日头条作为个性化推荐系统的代表,用调查问卷的方法调查今日头条用户在使用过程中信息茧房效应的影响[15];彭晓晓在《信息时代下的认知茧房》中用内容分析的方法对选取的微博样本用户进行编码、界定、挖掘,并结合社会关系网络进行分析,以此验证“茧房”效应的存在性问题[16]。两者对于本研究都有很好的启发性,但前者选取今日头条,后者通过一个范围很小的“微博上广告业界与学界的意见领袖”群体来推定信息茧房的存在,在样本范围以及差异性上有些不妥。 (三)总结 通过对文献进行整理,发现现有关于信息茧房研究都是基于桑坦斯教授的理论,侧重于对于信息茧房的理论再认识,并且都停留于行为模式的简单陈述。部分研究结合了具体案例,但是仍是泛泛而谈地去佐证桑坦斯教授的理论和观点,没有对信息茧房现象提出针对性的建议,缺乏对于观众行为和信息平台的深入讨论研究。 (四)参考文献 [if !supportLists][1]     [endif]李清池.通向信息乌托邦的道路——读《信息乌托邦》[J].中国法律,2010(02):19-20+73. [if !supportLists][2]     [endif]彭兰.人人皆媒时代的困境与突围可能[J].新闻与写作,2017(11):64-68. [if !supportLists][3]     [endif]喻国明.“信息茧房”禁锢了我们的双眼[J].领导科学,2016(36):20. [if !supportLists][4]     [endif]喻国明,侯伟鹏,程雪梅.个性化新闻推送对新闻业务链的重塑[J].新闻记者,2017(03):9-13. [if !supportLists][5]     [endif]陈昌凤,霍婕.权力迁移与人本精神:算法式新闻分发的技术伦理[J].新闻与写作,2018(01):63-66. [if !supportLists][6]     [endif]陈昌凤,张心蔚.信息个人化、信息偏向与技术性纠偏——新技术时代我们如何获取信息[J].新闻与写作,2017(08):42-45. [if !supportLists][7]     [endif]蔡磊平.凸显与遮蔽:个性化推荐算法下的信息茧房现象[J].东南传播,2017(07):12-13. [if !supportLists][8]     [endif]胡婉婷.“信息茧房”对网络公共领域建构的破坏[J].青年记者,2016(15):26-27. [if !supportLists][9]     [endif]苏颖. 传播的权力偏向[D].中国政法大学,2011. [if !supportLists][10]  [endif]郭小平.信息的“协同过滤”与网民的“群体极化”倾向[J].东南传播,2006(12):43-44. [if !supportLists][11]  [endif]王刚.“个人日报”模式下的“信息茧房”效应反思[J].青年记者,2017(29):18-19. [if !supportLists][12]  [endif]刘华栋.社交媒体“信息茧房”的隐忧与对策[J].中国广播电视学刊,2017(04):54-57. [if !supportLists][13]  [endif]杨慧. 微博的“信息茧房”效应研究[D].湖南师范大学,2014. [if !supportLists][14]  [endif]许志源,唐维庸.2016美国大选所透射的“过滤气泡”现象与启示[J].传媒,2017(16):54-56. [if !supportLists][15]  [endif]李佳音. 基于个性化推荐系统新闻客户端的“信息茧房”效应研究[D].中央民族大学,2017. [if !supportLists][16]  [endif]孙亮.信息时代下的“认知茧房”[J].思想政治工作研究,2010(04):52.

282 评论

最爱黄冕

1.今日头条上的阅读量分为站内阅读量和站外阅读量。站内阅读量的话,顾名思义就是在今日头条上阅读的人。站外阅读的话,就是指通过其他途径阅读的量。因为今日头条是根据你文章的标题和内容排序推荐到客户的阅读首页,根据我们的经验,文章的标题对阅读量的影响大于文章的内容。所以如果要提高文章的站内阅读的话,题目一定要结合热点、要有噱头。大家可以多在标题上下功夫。站外阅读量的话,主要通过转发文章到微信、微博等社交软件。2.互动值最直观的可以做的就是对文章下方的评论进行回复。最好不要攒到一个时间统一回复,因为这样的话会导致就只有这一天的互动值很高,之后又会回落。建议每天固定一个时间去回复,这样互动值可以稳定上涨。

166 评论

内涵帝在此

我可以帮你刷头条阅读量,其他平台也可以,扣253然后608接着是3773

254 评论

恶魔漫步

首先标题要吸引人,内容也要有亮点,然后再通过其他方式推广一下,比如誉诚营销策划,阅读量提高分分钟的事解决。希望能够帮助到你

203 评论

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