本文打破计算机科学和新闻学的界限,从技术路径出发,针对个性化新闻推荐系统的三种主流算法的实践,分析不同类别的新闻推荐算法结构性缺陷导致的不同伦理风险。研究发现基于内容的推荐容易导致"信息茧房"现象,基于协同过滤的推荐会引发受众对阅读内容的失控,基于时序流行度的推荐有诱发电子媒介"黄色新闻潮"的风险。总体来看,算法的结构性缺陷和输入数据的偏向决定了其在实践中的伦理缺陷难以通过技术手段弥合,新闻产品的特殊性呼吁更为立体丰富的人文价值对算法价值观进行外部矫正。
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