摘要：在智能媒体发展的今天，算法新闻和算法看门人成为新闻业的关键特征。算法推荐连接着人与信息，陌生化网民被“千人千面”的信息包围，以节点形式连接、聚合和互动，促进了舆论的复杂化和实时化，技术与人的可供性互动形成了算法与人的反馈循环，重构新闻价值观，重塑公共领域，进而对舆论和意识形态产生影响。

关键词：算法推荐；舆论；可供性

中图分类号：G206 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2021）09-0007-03

一、引言

如今算法成为人们洞察现实、进行决策的新中介。根据皮尤研究中心2019年2月的调查，在美国成年人中，超过一半通过Facebook（脸书）获取新闻，社交媒体转型平台型媒体已经成为业界不可逆转的趋势，这种分发的转型正在影响整个新闻传播环节[1]。算法作为新的信息生产传播模式，给舆论生态带来了挑战：全息感知环境下，大数据技术能精准锁定受众，预测受众态度，控制舆论走向；机器人水军参与舆论表达，干预舆论；以营利为导向，为迎合受众、维持高热度传播虚假信息。可见，算法推荐在带来技术利益的同时，也深刻影响着网络舆论的生成和发展。

二、Facebook算法推荐的原则

从用户端来讲，Facebook的算法推荐系统正是基于大数据样本，不断更新算法推荐的相关权重，例如朋友关系、用户兴趣、用户参与、含蓄偏好、贴文时间等以求完成更精准的个性化推送；从内容端来讲，算法识别推送文本的类属话语记号和隐式话语记号，再与用户话语特征相匹配。在这样的推送方式下，Facebook算法推荐催生了新的新闻价值与生产机制。……