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文/陈根与以前流传下来的物理世界相比，新新闻技术的迅速发展将基于网络、人工智能、大数据、区块链等新兴技术形成的“数字世界”真实而具体地纳入我们的社会生活，深入而广泛 但是无论是大数据还是人工智能都依赖算法存在，我们加入的数字世界本质上是数据驱动算法的应用 当算法充斥着我们的生活，在细节上改变新闻的接收、对产品的诉说、感情和状态时，很少有人在意算法最终对我们的影响。 事实上，以算法为导向的思维模式迅速扩展到自然科学和社会科学的各个行业，渗透到我们日常生活的全方位 对文化和顾客的行为有很大的影响，每个人都有必要为此做准备 算法的基础和算法的前提通常是算法为了处理用户的问题而解析、计算和求解一定的数据的操作程序 算法最初只用于解决简单范围小的问题，输入输出、通用性、可行性、明确性、贫困性等是算法的基本特征 也就是说，算法是可以像食谱一样简单，也可以像机器学习程序代码那样多种多样的过程或一系列规则 数学是算法的基础之一，而且相当困难 以数学运算为形式的以前的传输算法进化了2000多年，飞跃到了18世纪——德国数学家莱布尼茨发明了二进制，设计了第一台可以加减乘除的机器计算机 此后200多年，随着高斯函数、概率论、图论、布尔逻辑以及越来越多单位分支的迅速发展，20世纪30年代，二进制电子电路的诞生试图调用现代算法 一个叫克劳德·香农的麻省理工学院研究生试图把二进制和布尔逻辑的组合写入电子电路后，发现可以处理数学问题，保存数据、图像和副本。 1946年，世界上第一台电脑“爱沙尼亚克”在美国诞生 重量30吨，20秒就能计算子弹的轨道 从此，算法走出了古典数学家的运算纸，进入了计算机时代 数据新闻是算法存在的前提。 事实上，算法的本质是基于数据新闻的获取、占有和解决生成新的数据和新闻 简单来说，算法改造数据新闻和获得的所有知识进行再生产 算法擅长计算、数据解决和自动推理，因此成为当今数据驱动世界的有价值的工具 因此，我们所做的一切，从饮食到睡眠，数字化跟踪数据生成后，算法进一步组织这些非结构化数据，加工成模型，得到某种预示性的数据结果 以社会交往娱乐为例，社会交往媒体可以说是由巨大的算法组成的 社交媒体根据人们提供的数据和来自其他各种渠道的数据，揭示人们的有趣、兴趣和兴趣，推送越来越多的人喜欢的副本。 其中，“基于拷贝的推荐算法”和“协同过滤算法”应用最广泛，最典型 基于副本的推荐算法在信息阅览行业有基础 “看到什么就推荐什么”的形象。 feed流(新闻流)是目前信息和社会交流软件最常用的展示方法，因其直观、简单、高效等特点而受欢迎 初始feed流按timeline (时间轴)排序，最典型的例子是WeChat的力矩 这种排序法容易理解，充满了极其简单的主义 但是，其缺点很明显，表现出效率低下的体验 因此，派生了“重力排名算法”，兼有热和更新时间的综合战略 复印有“重力”和“拉力”两种力量 前者是时间。 新副本打印旧副本。 后者表示点击次数、评论、称赞等“热度”，向上推热点的副本。 这样，客户就会看到“新的、热的”动态平衡。 “合作过滤算法”基于人际关系和有趣的相关推荐方案 有趣的是，联合过滤最终不是信息，而是在电子商务行业发挥最大的价值。 “尿布-啤酒”的销售实例是协同过滤的典型应用 沃尔玛分析了顾客的购物行为，发现男性在买婴儿尿布时会得到几瓶啤酒 因此，看起来像两种风马牛的东西，根据大数据和算法，在捆绑销售中利益最大化 算法开放性和狭窄性扩大的算法体系包罗万象，兴起数据主义，数据主义( dataism )主张“宇宙由数据流构成，任何现象和实体的价值都依赖于对数据解决的贡献”。 而且，在数据主义的影响下，所有社会科学在理论上都表现出追求我们社会经济活动中隐藏的算法模型的倾向。 就好像所有的自然科学都试图破译自然的有机算法。 人们相信在“一切都是算法”的理念下，算法会给我们带来优化的结果，进一步提高数据主义的魅力。 例如，google和hopper可以通过设计的算法跟踪和预测机票价格，从而节省客户的航空旅行费用。 spotify算法给客户发现新音乐的乐趣，或通过定向广告发现他们不知道但非常想要的产品。 而且，算法和机器学习也可以应用于疾病诊断和生物特征跟踪 人工智能( ai )在疾病诊断中的应用越来越普及，有些地区ai也可以提出治疗方案和治疗方法 年1月的一项研究结果显示，用x光片诊断乳腺癌时，算法的表现超过了医生 现在，算法支配着从时尚出版娱乐到金融保险旅行的各个行业 随着技术的迅速发展，算法将接管交通、城市规划、医疗、教育等其他重要行业，这些都将对我们的生活质量产生很大影响。 不管好还是坏。 但问题是，当一切都基于数据时，随着日常生活中所有行业都被算法接管，潜意识高度智能的算法很快就会比我们自己更了解我们，进入算法陷阱。 凝聚最大众的标准，展示同质化的经验，以此作为个人的主要选择。 历史学家赫拉里表示了这方面的担忧 他指出大数据比我们最近的朋友更了解我们自己。 在医疗行业，大数据不仅知道人们过去的病史，还知道人们祖先的病史、家族的基因状况、生活习惯等 因为在健康方面，与个人本身相比，大数据更能做出正确的决策 感情生活行业、职场行业等也有同样的情况，费用行业不言而喻。 在客户到达货架之前，拿走那些商品进行调查，比较哪个企业品牌，最终无论购买哪个商品，大数据都可以做出可靠的预测。 这似乎只是以前流传下来的行为学、社会学的扩张 但是，法兰克福学派一直在警告和批评商业社会的媒体强国。 马尔库塞认为，传播媒体中的广告等新闻给人们带来了虚假的需求，人们被媒体新闻操纵，而不是思考自己需要什么，迷恋于他们宣传的物质世界 于是，个人不是理解自己的真正需求，而是被赋予需求，人们的决策真的自己做不到 登录亚马逊网站的所有客户都将看到亚马逊算法根据购买历史仔细选择的产品所充满的定制主页。请访问 算法在产品发现方面占有主导地位，但现在已经开始通过自动购物进一步侵蚀顾客的自由意志 最终，数据主义和算法决定的传达明显出现了影响:它开始剥夺人们的主动性，剥夺了人们进行自由意志选择的机会 在网上搜索中，google根据人们输入结果的关联性提供不同算法的超链接页面，通过浏览链接，可以知道越来越多的消息 随着智能扬声器和声音助理的宣传，更多的搜索开始用声音进行 和自然对话一样，语音搜索一次只返回一个答案。 也就是说，我们认为算法最一致的结果是因为搜索结果受到了很大的限制 因此，算法及其数据的解释越可靠，人们就越不能质疑其决定 很明显，算法的应用使人们更自愿和自愿地转让自己的自由意志，而且容易暴露原始意义上的自由意志的决策过程和结果，更容易受到影响。 另外，社会系统适应算法的存在，依赖算法决定集团和个人事务 社会系统的整体变化深刻地改变了个人的生存方法再次改变了自由意志的内涵 总之，算法给了硬币开放和狭窄的两面，我们也需要越来越多的思考 不要认为眼前的一切都是理所当然的。 不要习惯。 不要失去对正确评价的敏锐。 这是算法时代的前进道路。
