近日，由清华大学数据治理研究中心主办的“人工智能伦理与治理”研讨会在线上举行。对外经济贸易大学政府管理学院讲师宁晶在研讨会上称，通过对国外社交媒体用户的研究和数据分析发现，用户在社交媒体上对于算法推荐内容有不同的接受倾向，这种接受倾向受到使用技能和心理效能的双重影响。
宁晶指出，算法一方面能够提高工作效率和匹配的精确度，另一方面也可能带来社会公平和隐私保护的问题。探索算法治理的有效路径，也是发展人工智能和国家治理的一个重要部分。
在研究技术治理和算法治理的过程中发现，很多研究是从技术、组织、制度多个维度讨论算法治理困境，但很少有研究考察网络用户对于算法应用态度的认知。
宁晶说：“我们研究的问题就是，为什么有的网络用户倾向于接受算法的推荐内容，而有的用户抵触？网络用户又更倾向于接受算法推荐的哪些内容？”
研究发现，算法可能使用户产生一种对未知事物的担忧，进而降低对算法应用的接受倾向。算法推荐的挖掘分析过程是不可解释和不可透明性的，作为用户只能接受到这些信息，却不知道这个过程是怎么来的。基于此，她提出，社交媒体用户的技能熟练度和对算法推荐内容的接受倾向存在一个正相关关系，也就是说，越不熟练使用社交媒体，越没有办法接受算法推荐内容。
同时，心理效能也会影响算法推荐的接受度。心理效能反映的是用户对于自身能够使用数字技术进而实现特定目标，或者是改善自身境况的一种主观评估。如果用户对正在使用的社交媒体有着较高的心理效能，那他也会更加关注算法推荐内容的积极影响，因此，心理效能和对算法推荐内容的接受倾向也存在一个正相关关系。
此外，社交媒体用户对算法推荐内容在非政治领域上的应用比较开放，但是相较而言，对于算法推荐在政治资讯方面的应用接受倾向较低。
宁晶称，技能熟练度越成熟，就越能够接受算法推荐。心理效能在不同领域都呈现正相关关系，对社交媒体心理效能感越高，越能够接受四类算法推荐内容。另外，对隐私保护越担忧，用户就越没有办法接受算法推荐。
“数字鸿沟带来用户在社交媒体使用技能和心理效能上的差异，使得他们在社交媒体平台上对于算法推荐内容有不同的接受倾向，这种接受倾向是受到使用技能和心理效能双重影响。”她总结道。
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