聶海清，周 婷，蔡雨婷，曹 佳，梁 斌

（1.湘潭大學(xué) 文學(xué)與新聞學(xué)院，湖南 湘潭 411105；2.重慶大學(xué) 新聞學(xué)院，重慶 401331；3.深圳大學(xué) 傳播學(xué)院，廣東 深圳 518000）

1 研究背景和概念界定

在中國，算法推薦已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)新聞的主要分發(fā)方式，根據(jù)易觀發(fā)布的《中國移動資訊信息分發(fā)市場專題研究報告》，算法推送內(nèi)容超過人工推送且占比高于50%［1］。算法推薦機制雖然一定程度上解決了信息過載問題，但也同時帶來了許多負(fù)面影響，如信息繭房等新聞倫理失范問題。算法推薦機制已成為當(dāng)前新聞傳播領(lǐng)域泛在媒介景觀，媒介素養(yǎng)的內(nèi)涵也進一步擴大和提升。

本文對算法推薦機制的界定，遵從學(xué)界普遍認(rèn)可的：算法推送是基于分眾思維運用的新技術(shù)，通過追蹤用戶的網(wǎng)絡(luò)行為，運用數(shù)學(xué)算法，計算出個人特征、環(huán)境特征等相關(guān)信息，并由此推測出用戶可能喜歡的內(nèi)容。算法推薦機制類型主要分為五種。分別為基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦、基于效用的推薦、基于知識的推薦。外延的延伸可依據(jù)陳昌鳳所認(rèn)為算法推送的本質(zhì)——信息和用戶的匹配，它讓信息與用戶實現(xiàn)精準(zhǔn)對接，將信息與用戶進行個性化匹配，進而做到用戶需求的精準(zhǔn)推送［2］。

當(dāng)前對媒介素養(yǎng)定義和內(nèi)涵的研究主要集中于兩個方面：一是從能力入手，即認(rèn)為媒介素養(yǎng)就是人們對媒介的利用能力。以中國傳媒大學(xué)張開教授為代表，他認(rèn)為，所謂媒介素養(yǎng)，就是指人們面對媒介提供的各種信息時的選擇能力、理解能力、評估能力、理性思辨能力、制作和創(chuàng)造能力［3］。二是從研究對象入手，即對媒介素養(yǎng)的內(nèi)涵進行細(xì)分。如中國科技大學(xué)的林愛兵認(rèn)為，媒介素養(yǎng)包括傳者素養(yǎng)、受者素養(yǎng)、媒介素養(yǎng)和媒體素養(yǎng)等［3］。具體而言，媒介素養(yǎng)就是要求各種對象掌握不同媒介的特征以及使用技巧，并且可以利用媒介進行創(chuàng)造和自己制作文化產(chǎn)品的能力。

本文對媒介素養(yǎng)的界定是遵從網(wǎng)絡(luò)發(fā)展特性，包含三個層面：知識層面、能力層面和理解層面。就能力層面而言，指公民所具有的獲取、分析、評價和傳輸各種形式信息的能力，側(cè)重的是對于信息的認(rèn)知過程。知識層面則是關(guān)于媒介如何對社會產(chǎn)生功能的知識體系，其側(cè)重點是信息如何傳輸。而理解層面，是指媒介信息在制造、生產(chǎn)和傳遞過程中受到來自文化、經(jīng)濟、政治和技術(shù)諸力量的強制作用，側(cè)重的是對于信息的判斷和理解能力［3］。

據(jù)《2020 年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》，目前全國在校大學(xué)生約3 285 萬，是網(wǎng)絡(luò)使用的主力軍［4］，對網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。算法推薦機制作為重構(gòu)社會生產(chǎn)關(guān)系和交往關(guān)系的重要力量，將進一步擴大和提升媒介素養(yǎng)的內(nèi)涵，對媒介素養(yǎng)教育提出更多要求。本文將聚焦于大學(xué)生媒介素養(yǎng)問題以及提升策略，具體以湖南地區(qū)的大學(xué)生為研究對象，通過問卷調(diào)查形式，以大學(xué)生群體媒介素養(yǎng)現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，厘清算法推薦對用戶帶來負(fù)面影響的原因，并擬從個體、學(xué)校及社會三個層面提出提升大學(xué)生媒介素養(yǎng)的相應(yīng)策略。

2 研究方法

本次算法推薦機制下的大學(xué)生媒介素養(yǎng)缺失研究，以湖南地區(qū)各大高校大學(xué)生為研究對象，通過調(diào)查問卷的形式進行深入分析。此次問卷調(diào)查從媒介素養(yǎng)概念界定出發(fā)，共設(shè)五大維度問題，包括被調(diào)查者基本信息、認(rèn)知能力維度、知識體系維度、理解能力維度以及對“媒介素養(yǎng)”的了解程度。共發(fā)放435 份問卷，基本信息見表1。將回收后的問卷按照完整和真實答題的標(biāo)準(zhǔn)篩選后，形成有效問卷387 份，無效問卷48 份，有效率為89%。

表1 調(diào)查對象基本信息統(tǒng)計表

根據(jù)調(diào)查問卷Cronbach 信度分析可知，其信度系數(shù)值為0.690，大于0.6，說明研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量較好。使用KMO 和 Bartlett 檢驗進行效度驗證，KMO值為0.790，介于0.7～ 0.8 之間，研究數(shù)據(jù)效度較高。因此，本次問卷調(diào)查對于了解大學(xué)生媒介素養(yǎng)缺失現(xiàn)狀具有一定效用和意義。

3 算法推薦機制下大學(xué)生媒介素養(yǎng)現(xiàn)狀

1）信息鴻溝存在，大學(xué)生易產(chǎn)生認(rèn)知偏差。

新媒體時代的到來使得人們進一步從信息匱乏社會進入信息過載社會，算法推薦技術(shù)的出現(xiàn)則有效解決了人類有限注意力與海量信息之間的矛盾，但也更易促發(fā)人們的沉浸式閱讀體驗，為其帶來愉悅感，從而陷入信息繭房。因此被算法操控的信息端與大學(xué)生個體之間的信息擁有量存在著巨大的差距。“個性化”外衣下的真實情況是大學(xué)生作為用戶獲取的信息是十分有限的、被操控的。

一方面，從平臺方來說，根據(jù)表2 調(diào)查對象感興趣內(nèi)容選擇比例情況可知，休閑娛樂和熱點事件兩項的響應(yīng)率和普及率明顯較高，其中休閑娛樂的響應(yīng)率20.58%為最高，普及率則達到62.79%。其后依次是專業(yè)知識、明星八卦、生活資訊、政經(jīng)新聞及其他。當(dāng)前這些信息大多以短視頻的方式來呈現(xiàn)，且平臺通過描繪用戶畫像，利用多種推薦機制，如協(xié)同過濾、混合式推薦等，迎合用戶興趣愛好，為其推薦個性化信息。其中普遍存在推薦同質(zhì)化信息、侵犯用戶隱私、跨平臺獲取用戶權(quán)限的情況。身處于這樣單一、冗雜、片面的信息環(huán)境中，認(rèn)知能力難以進行多維度、全方面的塑造，進而容易受到回音室效應(yīng)的影響，產(chǎn)生認(rèn)知層面的偏差。

表2 調(diào)查對象感興趣內(nèi)容選擇比例情況

另一方面，從用戶方來說，大部分大學(xué)生能夠根據(jù)平臺權(quán)威程度、信息內(nèi)容本身證據(jù)等因素，來決定是否信任媒介信息，對媒介保持一定的懷疑態(tài)度，但對媒介推送保持不信任狀態(tài)的學(xué)生只占比11%。主要由于個體能力有限，僅靠謹(jǐn)慎懷疑的態(tài)度和偏弱的識別能力，難以讓大學(xué)生精準(zhǔn)地認(rèn)知媒介信息。再加上，大學(xué)生獲取信息來源的主要途徑為社交分享平臺與原創(chuàng)短視頻平臺，分別占比92.51%和71.83%，限制了他們的信息獲取方式，進而身處被精致算法包裹的平臺推薦中，不免會強化固有印象，造成群體中的認(rèn)知偏差。但經(jīng)調(diào)查結(jié)果顯示，對于連續(xù)點擊后出現(xiàn)的不良內(nèi)容，大部分大學(xué)生認(rèn)為自己能夠?qū)Σ涣純?nèi)容進行自覺抵制。

2）媒介陷于社會場景，大學(xué)生知識體系缺失。

社會情緒與媒介聲音緊密相連，大學(xué)生是社會群體的一部分，他們的意見是社會輿論的重要組成。從觀點表達態(tài)度和信息傳遞質(zhì)量可知（表3），大學(xué)生對于媒介的認(rèn)知是自我的、利用是欠缺的，尤其是在同質(zhì)分發(fā)機制下大學(xué)生個體意識不斷被加固，甚至出現(xiàn)群體極化的現(xiàn)象，缺乏對社會輿論的強感知，難以重視到媒介的重要社會功能，對媒介與社會關(guān)系的把握不夠清晰，知識體系有一定缺失。

表3 大學(xué)生知識體系問題頻數(shù)情況

第一，從觀點的表達層面來看，經(jīng)常在網(wǎng)上主動表達觀點的人僅占5.68%，有超50%的大學(xué)生很少或不在網(wǎng)絡(luò)上表達觀點，尤其是發(fā)現(xiàn)公共平臺上存在相異觀點時，只有少數(shù)人會受到其影響。大學(xué)生在觀點表達上呈現(xiàn)較匱乏的狀態(tài)，沒有充分利用網(wǎng)絡(luò)媒介發(fā)揮其正面功效，這會造成網(wǎng)絡(luò)聲音的窄化，不利于創(chuàng)造和諧多元的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，也會使得他們失去一部分網(wǎng)絡(luò)影響力和傳播優(yōu)勢，年輕人則更難擁有話語權(quán)力。而相異觀點影響的乏力，易導(dǎo)致個人觀點表達的盲目化、片面化，再加上算法推薦的廣泛推行，更容易使得大學(xué)生“抱團取暖”，陷入信息繭房與回音室效應(yīng)，難以在網(wǎng)絡(luò)形成正向有力的交流互動，話語空間始終是撕裂的。

第二，從信息的傳遞層面來看，41.86%的大學(xué)生轉(zhuǎn)發(fā)過虛假新聞，其中超九成大學(xué)生由于無法分辨假新聞而誤轉(zhuǎn)。誤轉(zhuǎn)假新聞，會帶來信息傳遞質(zhì)量的下降，也會使得大學(xué)生群體陷入虛假信息的渦旋。但好心提醒的打假做法，能夠發(fā)揮媒介的警示和提醒功能，消弭部分謠言的擴散。除此之外，在發(fā)現(xiàn)自己發(fā)布在公共平臺上的信息有誤后是否還會主動修正的問題上，70.03%的學(xué)生選擇了會主動道歉并修正，僅有7.49%的人會選擇繼續(xù)保持錯誤。這說明了多數(shù)大學(xué)生具有端正的媒介認(rèn)知態(tài)度，為提高媒介素養(yǎng)的道路減緩了一些阻礙。但也要警惕信息修正后可能產(chǎn)生的“逆火效應(yīng)”，防止加深對錯誤信息的信任，把自己的看法當(dāng)做是理所當(dāng)然的事實。

3）控制力量隱身，大學(xué)生理解能力仍不足。

從傳統(tǒng)媒體到新媒體時代，政治、經(jīng)濟及技術(shù)等對媒介的控制力量變得越來越隱蔽和謹(jǐn)慎，特別是“技術(shù)中立”讓用戶放松、沉浸于信息世界。不同的算法機制中，人為因素的影響實際上處處存在，因其評判標(biāo)準(zhǔn)是人制定的。所有算法從實質(zhì)來看，終歸是人類的創(chuàng)造品，其中蘊含著算法控制方的利益、價值與意志等多種元素?！八惴ǎ强梢员簧虡I(yè)政治等非技術(shù)力量操縱和改變的?！保?］依據(jù)表4、表5 可知，大學(xué)生群體對此的理解呈現(xiàn)以下特點：

首先，大學(xué)生群體對算法控制有一定的理解和判斷，但理解能力仍不足。由表4 可知，對于算法推薦是否受到來自政治經(jīng)濟等因素的控制，有超過半數(shù)的大學(xué)生持肯定態(tài)度，但認(rèn)為算法推薦不受控制的大學(xué)生和對該問題表示“不清楚”的大學(xué)生占比接近40%，兩者基本持平，后者略高百分之二。認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)世界有必要遵守現(xiàn)實世界的倫理和規(guī)范的大學(xué)生占了絕大多數(shù)，但對相關(guān)規(guī)范的了解程度欠佳。根據(jù)表4，認(rèn)為“非常有必要”的人占58.66%，超過半成，而持反對意見的大學(xué)生為3.62%?，F(xiàn)實世界的規(guī)范和倫理是人在生存發(fā)展中與外界關(guān)系的思想和行為準(zhǔn)則，它規(guī)定了人們在與外界相處時應(yīng)恪守的價值觀念、社會責(zé)任和行為規(guī)范，與社會發(fā)展前途息息相關(guān)。網(wǎng)絡(luò)世界也是人們生存發(fā)展的環(huán)境組成之一，沒有理由將其看成特例。近九成的大學(xué)生持肯定態(tài)度以外，一小部分持否定態(tài)度的人值得引起注意。此外，在調(diào)查大學(xué)生們對網(wǎng)絡(luò)媒介信息的相關(guān)法律了解程度時，比較了解的人占比49.61%，非常了解的人只占12.40%，而選擇不了解的人達37.98%。對于大學(xué)生群體來說，基本都屬于網(wǎng)民，但其對相關(guān)法律了解程度的調(diào)查結(jié)果卻不盡人意。

表4 大學(xué)生理解能力問題頻數(shù)情況

其次，大學(xué)生的個人特質(zhì)及所受教育影響其對算法隱含控制力量的敏感程度，體現(xiàn)為女性、高學(xué)歷生和文科生有更高的敏感度。如表5 所示，利用卡方檢驗（交叉分析）研究“性別”“學(xué)歷”“專業(yè)”對于“你是否認(rèn)為算法推薦受到來自政治經(jīng)濟等因素的控制”的差異關(guān)系，均呈現(xiàn)出顯著性（p＜0.05）。通過百分比對比差異可知，女性選擇“是”的比例為64.32%，明顯高于男性的57.43%；“研究生及以上”選擇“是”的比例為80.00%，會明顯高于平均水平60.72%，而?？粕x擇不清楚的比例52.94%，會明顯高于平均水平20.93%；且文科生在此問題上更多持肯定答案，理科和工科類專業(yè)的大學(xué)生選擇否定回答的人數(shù)超過平均水平，而藝體類大學(xué)生傾向于模糊回答。

表5 性別等與算法隱含控制力量的選項卡方分析結(jié)果

綜上，從信息認(rèn)知、知識體系、理解能力三個層面對算法推薦機制下大學(xué)生媒介素養(yǎng)現(xiàn)狀進行了分析。從信息認(rèn)知層面來說，算法推薦機制下，大學(xué)生個體間接收的信息不同，易形成信息鴻溝，進而導(dǎo)致認(rèn)知偏差的出現(xiàn)；從知識體系層面來說，大學(xué)生作為社會群體中傳遞信息的重要角色，因自身知識體系的缺陷與長期深陷算法推薦機制下的“個人日報”情景中無法自拔，觀點表達與聲音傳遞能力有待加強；從理解能力層面來看，從政治經(jīng)濟學(xué)的角度來看，算法推薦機制背后的政治經(jīng)濟控制力量較為隱蔽，難以察覺，大學(xué)生群體對整個算法機制運行規(guī)則和體系理解仍存在不足。

4 算法推薦機制下大學(xué)生群體媒介素養(yǎng)缺失原因研究

算法推薦機制一經(jīng)出現(xiàn)就有著天然的優(yōu)勢：一方面其能夠幫助產(chǎn)品精準(zhǔn)定位相關(guān)用戶，收獲巨大經(jīng)濟效益；另一方面也能為用戶精準(zhǔn)提供信息，帶來便利。因此算法推薦機制被廣泛運用在互聯(lián)網(wǎng)傳播之中，并逐步影響著我們的生活，尤其是對于大學(xué)生群體媒介素養(yǎng)的培養(yǎng)有著重要的影響。而在算法機制背景下，目前大學(xué)生媒介素養(yǎng)缺失現(xiàn)狀，主要體現(xiàn)在認(rèn)知偏差、知識體系缺失、理解不足的問題上。若要分析理解現(xiàn)狀之原因，仍要回歸算法推薦的根本邏輯，從算法推薦的三種技術(shù)策略，個性化推薦、關(guān)聯(lián)性推薦和單因子推薦來梳理原因。

1）個性化推薦：用戶信息接觸面窄化，陷入信息繭房。

算法推薦歸根到底是傳播者為包括大學(xué)生在內(nèi)的用戶服務(wù)的手段，無可避免地體現(xiàn)著用戶本位的特點?；谟脩裟Ｐ偷耐扑]策略適用于大部分用戶場景且具有簡單有效的優(yōu)勢。表現(xiàn)為針對用戶的歷史使用記錄、物品及鄰近物品偏好程度等制作用戶畫像，并通過長時間的后續(xù)使用不斷完善該畫像，使用戶自身也參與到畫像的制作中，以此來迎合用戶喜愛，達到增強用戶粘性的目的［6］。

從傳播者來說，實際上是將大部分信息的把關(guān)從專業(yè)的媒體工作者讓位給了機器和算法程序，摻雜了商業(yè)因素的運行邏輯某種程度上也解構(gòu)了信息選擇的價值標(biāo)準(zhǔn)，將趣味性和吸引用戶注意力放在突出位置。在這種信息分發(fā)邏輯下，平臺以算法為技術(shù)輔助，實際上則操控了用戶的信息接觸范圍、內(nèi)容質(zhì)量、觀點態(tài)度，讓用戶被動陷入窄化的信息環(huán)境中；從大學(xué)生用戶來說，其閱讀興趣難以涵蓋所有的知識領(lǐng)域，加之學(xué)校的專業(yè)化學(xué)習(xí)，使得平臺的個性化推薦突出偏好領(lǐng)域的信息推送，而弱化對大學(xué)生知識面的補充，導(dǎo)致他們陷于自己感興趣的信息，囿于信息繭房。更重要的是，過于個性化的信息推薦不利于大學(xué)生對社會公共性信息的接觸，視閾出現(xiàn)窄化傾向，影響其對社會大環(huán)境的全面認(rèn)知，甚至慢慢消解其公共意識，對重要的公共議題失去參與的欲望［7］。

2）關(guān)聯(lián)性推薦：用戶喪失部分隱私，保護意識失守。

基于流量導(dǎo)向的算法推薦在獲取用戶歷史使用信息的同時，也極自然地獲得了用戶的注冊信息、地理位置和各種使用權(quán)限等，“附近用戶”、“好友在看”等將用戶通訊錄信息直接轉(zhuǎn)化為用戶立場的利己功能推薦，但這種精準(zhǔn)獲取和推薦背后依靠的是用戶隱私和保護意識的失守［8］。算法在獲取用戶信息方面可謂無所不為，針對人群的協(xié)同推薦、相似性推薦和關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦等，都將用戶置于一個個共同的興趣部落中，使其迎接著虛假的社會共識，而鮮少思考圍繞自己的信息來源。

算法對用戶日復(fù)一日的索取與用戶對算法的認(rèn)識片面形成對比。為了獲得更加方便、快捷的網(wǎng)絡(luò)體驗，一部分人將犧牲自己的私人空間看作理所當(dāng)然或是等價交換，根本不去在意算法的這種包圍之勢帶來的負(fù)面危害。對大學(xué)生群體而言，他們是與網(wǎng)絡(luò)接觸相當(dāng)頻繁的一個群體，盡管其受教育程度較高，但由于術(shù)業(yè)有專攻且個人能力不足，其在全面認(rèn)識算法和如何對待算法控制上也會時時陷入困境。尤其是處于中間地帶一部分大學(xué)生，他們就像一個個矛盾體，在意識到自己的信息已然受制于算法推薦時，長久以來的享受心理使得他們不愿意輕易離開，同時內(nèi)心的不安也無法排遣，由此陷入迷茫之境，亟需得到正確的指引。

3）單因子推薦：用戶易注意低俗信息，受到隱形操控。

算法推薦中，最直接的一種策略是基于用戶點擊行為的單因子推薦，這種推薦方式主要圍繞用戶的瀏覽和點擊行為，不斷將相似內(nèi)容推送到隊列，達到使用戶一直接觸感興趣話題的目的。宏觀來看，這種看似機械的推薦規(guī)則背后，其商業(yè)利益的考量和權(quán)力中心的暗涌不容忽視，內(nèi)容生產(chǎn)者和傳播者為獲取流量，極易迎合算法制作出違背新聞倫理或職業(yè)理想的信息產(chǎn)品。

具體而言，一方面，為了占據(jù)用戶注意力焦點，信息標(biāo)題趨向刺激、懸疑甚至帶有情色暗示，新聞反轉(zhuǎn)頻頻發(fā)生，而大學(xué)生在選擇接觸信息時易受到好奇、獵奇等心理的支配和情緒的引導(dǎo)，不假思索地點擊低俗、庸俗、媚俗的信息，難以分辨信息的真實性［9］。同時當(dāng)算法感知到這一行為后又會更加頻繁地推送此類信息，不斷放大用戶的原始需求，形成惡性循環(huán)；另一方面，算法推薦表面上為用戶定制信息，但實際算法推送的規(guī)則和技術(shù)被牢牢掌握在數(shù)據(jù)與算法擁有者手里，同時受到社會政治和文化等現(xiàn)實因素的影響，體現(xiàn)的是主導(dǎo)者或組織的價值觀念。這種價值觀念的滲透潛移默化地影響著用戶的信息接收，間接給用戶帶來一種更加深層的操控。大學(xué)生在面對前者明顯商業(yè)化的包裝中或許可以加以克制做出一些理性的選擇，但對于后者的操控和塑造，往往防不勝防。

5 算法推薦機制下大學(xué)生群體媒介素養(yǎng)提升對策

在目前信息發(fā)達的全媒體時代，算法推薦機制在為大學(xué)生提供娛樂消遣等方面帶來一定積極影響，同時也具有較大弊端。且當(dāng)代大學(xué)生具有的媒介素養(yǎng)尚處于自發(fā)狀態(tài)，盲目、不系統(tǒng)、不健全，且整體層次水平較低［10］。因此，應(yīng)當(dāng)針對當(dāng)代大學(xué)生建立“媒介素養(yǎng)教育”，使其在信息化社會中具備一定的媒介素養(yǎng)，這樣才能充分利用信息化優(yōu)勢，盡可能地抵御算法機制對當(dāng)代大學(xué)生的負(fù)面影響。根據(jù)研究群體在算法機制下媒介素養(yǎng)現(xiàn)狀的問題及分析，根據(jù)不同主體履行不同職責(zé)，制定相應(yīng)具有可行性的提升方案。

5.1 個體層面

被算法操控的信息端使得作為用戶的大學(xué)生所獲取的信息是有限的、被操控的，在信息認(rèn)知與理解能力上有所缺失，因此需要大學(xué)生通過自我教育，不斷提升媒介素養(yǎng)，增強對信息的辨別、理解能力。自我教育表現(xiàn)為自身積極主動進行算法相關(guān)思維在媒介素養(yǎng)中的培育，主要包括算法機制傳播理念和媒介使用技能。

第一，算法機制傳播理念。算法推送基于用戶興趣，針對用戶畫像進行個性化內(nèi)容推送，極易產(chǎn)生依賴、上癮等癥狀，影響大學(xué)生的自身發(fā)展和自主意識［11］。且在算法推送機制下，大學(xué)生極容易沉溺于自身感興趣領(lǐng)域，陷入“信息繭房”的境地中，并且過于個性化的推薦使其易造成信息固化與窄化傾向，無法對社會整體環(huán)境進行全面認(rèn)識。因此，大學(xué)生應(yīng)當(dāng)了解相關(guān)算法機制傳播理念，對推送內(nèi)容進行相關(guān)質(zhì)量和價值的辨別，做自己的把關(guān)人，培養(yǎng)多元開放的信息消費素養(yǎng)，跳出“信息繭房”，避免思想固化。

第二，媒介使用技能。媒介使用技能即媒介的基本使用能力，比如在過去的傳統(tǒng)媒體時代，媒介受眾需要識字才能閱讀報紙；而在如今的新媒體時代，則要求受眾掌握網(wǎng)絡(luò)、手機等一系列操作來獲取相關(guān)信息。算法推送的發(fā)展對大學(xué)生媒介使用技能要求主要體現(xiàn)為媒介自控能力，大學(xué)生對大量個性化內(nèi)容推送易沉溺其中，因此要對算法推薦機制具備相關(guān)認(rèn)知，學(xué)會約束自身，將媒介控制權(quán)掌握在自己手中，將自身處于主導(dǎo)地位，合理有效的利用媒介，不斷加強自身媒介使用能力。

5.2 學(xué)校層面

1989 年，美國率先成立了“媒介素養(yǎng)研宄中心”，系統(tǒng)開展媒介素養(yǎng)教育的研究實踐活動，截止目前，英國、德國、法國、芬蘭、挪威、加拿大、澳大利亞等國均已將媒介素養(yǎng)教育納入到本國正規(guī)的學(xué)校教育中［12］。大學(xué)教育中開設(shè)媒介素養(yǎng)教育課程，是培養(yǎng)學(xué)生媒介素養(yǎng)最有效、最科學(xué)的方法之一，根據(jù)目前大學(xué)生媒介素養(yǎng)現(xiàn)狀分析，學(xué)校可開設(shè)媒介素養(yǎng)相關(guān)課程，通過培育大學(xué)生媒介素養(yǎng)與倫理道德，促成大學(xué)生媒介素養(yǎng)教育場域的構(gòu)建［13］。將媒介素養(yǎng)教育納入通識教育課程，利用學(xué)校和教師的權(quán)威性，通過課程形式，系統(tǒng)與學(xué)生講解和討論媒介相關(guān)知識，使學(xué)生形成共識，互相影響，以此達到提高學(xué)生在算法推薦機制下評估、辨別信息等綜合能力效果［14］。課程內(nèi)容可包含媒介知識、媒介使用方式、媒介應(yīng)用基本原則、媒介使用技巧等，通過介紹這些知識使當(dāng)代大學(xué)生對當(dāng)今的媒介環(huán)境與媒介使用有所了解，提升大學(xué)生媒介素養(yǎng)與倫理道德。

5.3 社會層面

大學(xué)生是網(wǎng)絡(luò)媒介中最活躍的群體，在網(wǎng)絡(luò)上進行社會參與、社會合作、社會交往等一系列的社會活動［15］。大學(xué)生媒介素養(yǎng)的高低影響社會整體媒介素養(yǎng)，影響和諧網(wǎng)絡(luò)社會建設(shè)的進程。因此，社會應(yīng)當(dāng)對算法推薦機制下大學(xué)生媒介素養(yǎng)教育進行相關(guān)監(jiān)督。

第一，社會大眾媒體應(yīng)承擔(dān)起對大學(xué)生媒介素養(yǎng)的公共教育責(zé)任。社會大眾媒體應(yīng)盡力營造積極向上的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，針對自身的傳播內(nèi)容進行嚴(yán)格把關(guān)。在傳播信息的同時，履行一定的宣傳教育功能，承擔(dān)起大學(xué)生媒介素養(yǎng)的公共教育責(zé)任，達到社會利益與經(jīng)濟利益的平衡點，有效助力大學(xué)生提升媒介素養(yǎng)。

第二，社會應(yīng)適當(dāng)實現(xiàn)對大學(xué)生媒介素養(yǎng)教育的監(jiān)管。社會大眾媒體監(jiān)督成本低、見效快，不容易造成失誤及浪費［16］。媒體監(jiān)督作為一種新興的最具潛力的新生產(chǎn)力，可保證信息透明度，滿足公眾的知情權(quán)，對大學(xué)生媒介素養(yǎng)教育進行相關(guān)監(jiān)管，能有效推進大學(xué)生媒介素養(yǎng)教育的發(fā)展。

6 結(jié)語

算法推薦機制的應(yīng)用是信息化社會和信息過載時代的一個突出特點，這種方式尊重和滿足了用戶對信息的個性化體驗，同時也在不斷助推信息分發(fā)方式的變革。但是，我們也應(yīng)當(dāng)警惕其中蘊含的危機。在信息獲取越來越便捷化、定制化的同時，信息分發(fā)機制或成為一種新的權(quán)力左右我們認(rèn)識世界、參與社會的意識和行動。商業(yè)邏輯的算法和作為公共利益代表的媒介之間的矛盾和沖突勢必會影響到大學(xué)生甚至更廣泛群體的媒介接觸問題。因此，媒介素養(yǎng)的培養(yǎng)提升對包括大學(xué)生在內(nèi)的當(dāng)代社會成員來說至關(guān)重要。具體提升策略可從個體、學(xué)校及社會三個主體出發(fā)對大學(xué)生進行引導(dǎo)和教育，盡可能抵御算法推薦機制帶來的負(fù)面影響，利用多元主體的力量使人與媒介的互動更加健康、和諧。