智能推荐用户的算法偏见感知影响机理研究

作     者：肖梓培 查先进 严亚兰 XIAO Zipei;ZHA Xianjin;YAN Yalan

作者机构：武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学图书情报国家级实验教学示范中心武汉430072 武汉科技大学管理学院武汉430065 

出 版 物：《图书情报知识》 (Documentation,Information & Knowledge)

年 卷 期：2025年第42卷第2期

页      面：131-144页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家社会科学基金重大项目“人工智能颠覆性应用的社会影响与信息治理研究”(23&ZD223)的研究成果之一 

主　　题：智能推荐 算法偏见感知 用户体验 影响机理 扎根理论 

摘      要：[目的/意义]智能推荐在减轻用户信息超载的同时,也让用户感受到了算法偏见。算法偏见感知反映了用户的主观感受,探索智能推荐用户的算法偏见感知影响机理,有助于减轻算法偏见带来的危害。[研究设计/方法]利用扎根理论探索智能推荐用户的算法偏见感知影响机理。在开放编码阶段,识别了175个初始概念和28个基本范畴。在主轴编码阶段,提取了10个主范畴。在选择编码阶段,确定“算法偏见感知为核心范畴,构建了智能推荐用户的算法偏见感知影响机理模型。[结论/发现]算法素养、人格特质、心理状态、推荐窄化、差异比较、算法特性、社会环境可以直接影响算法偏见感知。同时,算法特性、智能推荐质量、社会环境可以通过心理状态中介影响算法偏见感知,推荐窄化对算法偏见感知的影响受到算法素养的调节。[创新/价值]结合用户体验来考察算法偏见,研究结果能够为用户抵抗算法偏见、平台纠正算法偏见等提供参考。