在《互聯網信息服務算法推薦管理規定》明確，算法推薦是指利用生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等技術向用戶提供信息。簡單來說，算法推薦技術會通過抓取用戶日常的使用數據，分析得出人們的行為、習慣和喜好，進而精准化地進行信息推薦及分發。運用算法推薦技術的核心目的是在提供更精准推薦的同時，留住用戶的注意力。
許多企業都在用大數據來向用戶進行相關推薦，驅動收入增長。知乎的個性化推送就是預測用戶可能喜歡看什麼問題和回答；百度的檢索過濾就是預測用戶可能對哪些搜索結果感興趣；淘寶的排序精選就是預測用戶可能購買哪些商品。這些預測所基於的“過去已經發生過的事件”則是與用戶相關的、非常寬廣的數據集，不僅包含“用戶看過/贊過/收藏過哪些回答”這種直接的用戶行為，還包含大量用戶本身的屬性信息：年齡、性別、地域、教育程度、職業、上網設備、買過什麼東西、發過什麼言論、住多大房子、家裡幾口人……這些信息都會被用於預測用戶的偏好。
算法規則本身具有不透明、不公開、技術門檻高的特性，算法一直被視作互聯網企業的“黑箱”，游離於政府監管和公共視野之外，導致算法推薦規則極易被濫用。有網友吐槽說，一些App算法已經延伸到“通訊錄、相册，甚至偷偷錄音、拍照，上過的網站，搜索記錄，人際關系、家庭關系”。
“算法”變“算計”
《中國大安全感知報告（2021）》顯示，網絡個人隱私是民衆當下最為關注的安全問題，七成受訪者感到自己被算法“算計”。
對於普通用戶而言，算法摸不著也看不懂，卻在廣泛影響著我們在互聯網上的行為。由於互聯網平台優化算法主要通過大數據分析算法模型計算出業務經營的最佳策略，對一些實際情況并未考慮或考慮不够，很可能帶來了一些惡性應對行為。 |
