TTS新傳論文帶讀：你好，你知道數字靈工的概念嗎？

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數字靈工

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馴化抑或互構—社交平臺“數字靈工”的算法實踐

✍文/顧楚丹 楊發祥

‍一學框架+邏輯（⭐）

▪本文擬在沿襲“作爲文化的算法”研究路徑的基礎上，從實踐邏輯理解算法，具體研究內容如下。首先，探明算法的物質性與能動性，這是算法作爲技術的抽象特質、實踐特質所在。其次，闡述算法關聯行動者的算法使用文化。推薦系統的參與者主要包括用戶、內容生產者和平臺。最後，探討算法實踐的後果。實踐是物質性與社會性交織(算法“能動性”與人的“意圖性”)的空間。

‍二學觀點（⭐⭐⭐⭐）

▪【算法文化】

“算法文化”(algorithmicculture)研究進路旨在探究算法對社會生活產生的意義，關注被大數據和計算邏輯改變的人類長期以來的實踐、體驗和理解方式。比如Bucher研究Facebook用戶時指出，“算法想象”(algorithmicimaginary)可以用來縮小用戶對日常算法系統理解上的差距，9進而在特定的算法時刻理解有關算法的信息片段和運作方式。

▪【算法特點】

關注這一差異可以發現，算法不僅是用戶個性化的，也是平臺個性化的。此外，這一差異還將幫助我們洞察平臺上內容“可見性”的邏輯，推薦算法形塑了不同平臺的內容生產、文本形式、呈現方式和商業化模式

▪【算法靈工】

數字靈工，指依託互聯網平臺進行文化內容創作，提供線上文化服務的青年羣體，如音頻播客、視頻博主、自媒體創作者等。

‍三加自我思考（⭐⭐⭐）

❕什麼是數字靈工？

‍答題語料積累（⭐⭐⭐⭐）

▪「算法治理措施」

▫️【第一】應當以落實平臺責任爲抓手建構算法治理細則

一是督促平臺建立算法的“生命週期”治理機制，綜合考量算法的運行特徵、發展規律、開發團隊、數據集、所處環境等要素的交互影響關係，實施全面系統的算法內部監管體系，這有助於妥善應對算法系統的潛在危害或安全問題，並增強算法的透明性。

二是完善算法內容的可發現性管理機制。算法推薦策略不僅影響內容條目的可見性，也影響整個文化產業的可見性。可發現性(discoverability)的治理框架強調對平臺界面的設計和管理、用戶找到內容的途徑和選擇以及用戶體驗等方面都予以關注。

三是完善算法數據流使用的社會責任治理機制。

▫️【第二】將“用戶爲中心”作爲算法設計的核心原則融入算法系統。用戶和內容創作者是算法的數據原料，也爲數據模型和算法干預提供了接口。

一是通過提高用戶的算法認知來探索用戶和算法的共同進化關係。

二是通過引導用戶對算法進行有效交互來糾正算法系統的價值偏差。

三是建立多元主體的算法外部審查機制。讓用戶、內容創造者等算法利益相關者都參與到算法審查中來，建立對話與協商機制，從而形成算法審查的用戶力量。

▫️【第三】以算法對抗算法。

一要建立算法審計框架指導和評估算法的價值倫理。

二是引入對抗性算法策略來對算法實施動態化、常態化的監管。對抗性原則是計算科學和法律程序的基本原則。

三是打造可解釋性工具、可解釋性模型，增加算法可解釋性的技術路徑和實踐路徑，從技術層面解決可解釋性的問題。

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