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交谈中提到某种商品 ， 不久即会收到相关的产品链接；购买同样的商品或服务 ， 不同产品显示的价格竟然不一样……随着大数据、人工智能技术的日臻成熟和广泛运用 ， 这样的算法场景越来越多地出现在我们身边 。
算法 ， 是一种依托海量内容、多元用户和不同场景等核心数据信息 ， 进行自主挖掘、自动匹配和定点分发的智能互联网技术 。 当前与人们生产、生活紧密相关的算法类型多种多样 ， 既包括长于新闻创作的自动合成型算法、适用线上购物的个性推荐型算法 ， 也包括精于语句识别的检索过滤类算法和契合网络约车的治理决策类算法 ， 等等 。 算法社会的到来势不可挡 ， 从信息传播理论和实践的角度来看 ， 算法在为公众提供极大技术便利的同时 ， 对网络生态的发展亦产生了深刻影响 。
算法极大降低了公众筛选有效信息的社会成本 。 算法的核心价值是利用对用户的年龄职业、兴趣爱好、网络行为与时空环境等关键信息的统计分析 ， 致力于在信息内容、产品服务等多元层面实现对用户的追踪推测、精准分发和有效供给 。 这就在很大程度上改善了既往技术语境下公众付出的高昂时间与经济成本 ， 让人们能够从以往单一重复的信息、产品和服务筛选行为中得以解放 ， 满足了公众对于信息和服务的分众化需求 。
算法不断建构和重塑着既有的网络群体关系 。 算法场景造就了公众的数据化和标签化 ， 在强化了既有群体边界的同时 ， 也促进了新的共同体关系的形成 。 以往网络群体互动关系的形成 ， 大多是公众自发性主动找寻、相互选择的结果 。 而算法社会下 ， 无论是信息内容的分发还是产品服务的送达 ， 作为中介的算法在进行一对一的关系匹配或资源分配时 ， 首先要对用户进行标签化甚至评分制的“全面数据化”处理 。
在此过程中 ， 主要是依据用户接收到相关信息和服务后的点击次数、停留时长、举报屏蔽以及转评赞等各种反馈行为 ， 对其主要观点、情感倾向和媒介消费行为进行精准的图谱画像 。 进而通过后台信息匹配、技术调节与资源控制等方式 ， 帮助用户发现、连接起具有相似观点或共同兴趣的其他共同体关系 。
毋庸置疑 ， 技术驱动的算法红利越来越广泛而深刻地影响着人们的生活：网络购物离不开“算法比价”、商业运营离不开“算法宣传”、日常出行离不开“算法导航” ， 甚至求职姻缘也需要“算法匹配”等 。 但看似理性、中立的算法背后 ， 也存在着一定的技术偏见：大数据“杀熟”“欺生”、算法侵犯隐私乃至引发群体极化等现象时有发生 。 算法盛行给网络生态带来的一系列冲击 ， 值得警觉与深思 。
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