传播学 | 算法民间理论（Folk Theories of Algorithms）

（1）概念的缘起和内涵

“民间理论”是那些在非专业人士中发展、非正式传播的、非权威的世界观念，即一种针对专业科学或技术领域的普通人的知识。算法民间理论指用户为解释技术系统如何运行和产生各种输出而持有的非官方理论，这种由用户开发的理论可能与专家和系统设计师持有的制度化、专业的概念有很大不同。

算法民间理论也被称为有关算法的社会性知识，这种知识不同于技术精英垄断的纯粹技术性知识，而是一种自下而上的、非正式的算法知识领域，与政治、经济、新闻等其他知识领域一样，算法知识也是涉及特定领域的一种知识类型，它指向所有与算法这一社会—技术系统有关的问题解释。

首先，算法民间理论是一种“用户反应” （user reactions）的体现。算法民间理论直接来源于算法推 荐或生成的信息对使用者产生刺激后作出的心 理反应，这种对算法运行规律及其影响的认识并不是先于算法而存在的，且不会在形成之后 就得到相对稳定，而是会随着媒介使用中的算法技术及其同主体互动关系的变化而不断发生调整，算法程序及其所属新媒体平台的运营逻辑是构成作为用户反映的算法民间理论的主要刺激。

其次，算法民间理论需建立在“算法意识”（algorithmicawareness）之上，否则民间理论化的过程不会被激活。算法意识的概念化定义来源于现象学、人机交互、认知科学等基础理论，可以细分为算法存在意识、算法功能意识、算法伦理意识、算法风险意识等不同维度，例如用户意识到日常数字生活中充满算法筛选内 容的程度，用户对算法在特定媒体环境的功 能与影响的准确感知程度等。

再者，算法民间理论建立在用户的“算法想象”之上，而非对真实的计算机程序的理解。算法想象将算法放置于社会文化的视野下进行研究，是一种反对 仅从技术角度理解算法的方法，即“算法作为文化”（algorithms as culture）的路径。“算法想象”的程度与水平也决定了民间理论的丰富性 或深度，算法民间理论特别强调算法环境下新 媒体用户以及传播研究的“想象力”。算法想象是用户和平台组织循环调试过程中的重要变量，算法想象将技术黑箱转译为识别、分类、推荐等具体的算法实践，进而基于算法想象产生 情感体验、适应策略、主动性战术等，并同技术 进行再互动。算法民间理论的研究虽然建立 在算法想象之上，但二者并不等同，民间理论往 往被视为“复数”的算法想象，更强调在一组用 户或更大范围公众中的各种不同理论。

最后，算法民间理论非常强调理论的效用。从算法环境下用户发展民间理论的初衷来看，为了与复杂的网络社会系统相互作用，人们需要去理解、推理和预测这个系统将如何工作，并以此发展 出指导他们思想和行动的“民间理论”。民间理论并不具有科学理论的稳定性，而是随着效 用和环境的变化而变化，在这一意义上民间理 论可以被视为一种完全的实用性理论。一些 民间理论生成于那些认为算法对他们不利的用户身上，从而成为用户在接触与使用算法产品时解决问题与改变不利现状的一种策略或战术，但也有一些民间理论属于对算法的优点与使用中的满足感、获得感的抽象性知识。

（2）算法民间理论的主要类型与生成过程

① 主要类型：算法民间理论具有多种类型，包括“个人参与理论”、“全球受欢迎理论”、“格式理论”、“自恋理论”、“控制面板理论”等。这些理论反映了用户对算法运作机制的不同理解和想象，如有的用户认为算法是根据个人参与程度来推荐内容，有的则认为算法更倾向于推荐全球受欢迎的内容。

② 生成过程：算法民间理论的生成过程通常包括“搜寻”、“意义构建”、“形成民间理论”、“自我呈现行为”和“内生信息”五个环节。用户在与算法的互动过程中，首先会搜寻相关信息以理解算法的运作机制，然后通过意义构建形成对算法的主观理解，进而形成民间理论。这一理论会指导用户的自我呈现行为，并在社交媒体中扩散。此外，德维托等还提出了一个包含“基本意识”、“因果力量”、“机制碎片”和“机制排序”四个层次的生成过程模型，进一步揭示了算法民间理论的生成机制。

（3）算法民间理论在人机传播中的应用与发展

① 在人机传播中，算法民间理论为用户理解算法运作机制、优化人机互动策略提供了重要指导。用户通过形成不同的算法民间理论，如“输入—检索”型、“线索—生成”型等，来指导自己与聊天机器人的互动行为，从而实现任务型满足与情感型满足。同时，算法民间理论也促进了用户对算法的驯化、算法对用户的驯化以及用户的自我驯化，进一步丰富了人机传播的内涵和形式。

② 随着生成式人工智能技术的应用，算法在人机传播中的位置、角色及其功能得到了拓展。相比个性化算法推荐环境，人机传播活动使算法意识更为凸显，用户的算法想象得到了更多主动性空间和对算法想象本身的强化。同时，人机传播对用户的算法互动能力提出了更高要求，用户需要掌握一定的技术与策略来与机器进行主动言语交互。这些变化为算法民间理论在人机传播中的应用与发展提供了更多可能性，未来算法民间理论将在人机传播中发挥更加重要的作用。

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