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粉丝与算法想象

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今日论文分享： 粉丝圈群的“算法想象”： 中介、物质与情感

文/ 王仕勇 陈超

⚙️一学框架+逻辑（⭐⭐⭐⭐⭐）

▪本文以作为平台算法“熟识者”的粉丝圈群生成的想象为考察切入点。研究发现，平台借由在套叠的界面中始终秉持对量化数据重要性的强调，以“动态量化”“鲜明标识”“可见性位置”的中介逻辑，在显现底层算法存在的同时传递着自身的价值取向。

⚙️二学观点（⭐⭐⭐⭐）

▪【算法想象】

算法想象由Bucher基于现象学与人类学的方法提出。沿着“人们通常通过看不见的事物来遭遇这个世界”的思考进路，显示出人类主观感知(情绪、情感、价值)对人类理性经验、行动所具有的关键作用，即没有想象力就没有理性。他们认为可以通过人类与算法遭遇情境下所产生的经验与感觉来捕获算法本身，产生所谓算法想象，意指人们对算法的主观感知、想象和体验。

▪【算法策划】

“数据女工”的身份建构是一个社会过程。起初，单独的个体基于明星颜值、业务能力等趣缘而结成粉丝群体，从而自发形成对外具有心理边界的“圈子”，并随数量的增加而扩张。这是一个初级的“情感共同体”，此时粉丝只具有喜欢、欣赏的情感反应。

▪【可供性】

可供性理论由生态心理学家吉布森在《视觉感知的生态学方法》中提出，并将可供性定义为“环境提供给动物，无论它提供的是好的还是坏的”。在总体上，可供性理论在不同学科领域也各有侧重，脉络仍较为繁杂，难以把握。哈钦比认为，可供性是关系性的实体，可供性不仅是物质品质，而且还取决于感知者与环境之间的互动，其鲜明的关系属性仍为我们围绕用户与技术互动的研究提供了一个适切的框架，即能在主客体关系的交互中揭示出可供性所具有的使能与限制的性质。

⚙️三加自我思考（⭐⭐⭐）

❕人们如何感知与认识本身不可见的、具有黑箱性质的算法，继而展开研究者们所勾勒的多样的受制、抵抗、操纵算法等行为?

⚙️答题语料积累+案例（⭐⭐⭐）

▪社交媒体用户受益于算法知识以及这些算法策划社交媒体体验的方式，逐渐成为算法与用户相互协商、妥协和平衡个中权力关系的关键因素。

▪我们将想象可供性引入对算法想象的分析，一方面，在于两者间的契合度颇高，均将想象、非理性思维和感知的重要性重新引入学术对话中。另一方面，此前已有学者敏锐地观察到两个理论间的密切关联，将算法想象与想象可供性理论接合起来，提出“算法可供性”的分析框架，即在中介、物质性与情感维度揭示用户的算法想象，用以考察特定情境下用户与算法的互动过程。

▪隐匿不见的算法，通过巧妙设计的界面显现着自身的取向与偏好，生产与表征着平台内部具有可见性差异的符号，即一种数字环境下的新型符号暴力，并将其无缝传递给互动一方的粉丝圈群，使得平台的“热度”逻辑成为平台用户无意识的状态下合理化、自然化的状态，即获得“沸”等强势符号的标示才是成功的、有价值的，显示出技术在鼓励、促进、阻碍某种行为时塑造着相关价值观念与行动规范的作用，即一种特殊的数据生产和流量打造规则。

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