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魔弹与茧房--Web3.0时代的算法推送社交媒体和谣言传播
袁媛
- 扉页
- 技术革新：机遇与威胁+书签
- 1.1 互联网的起源与发展
- 1.2 技术的争议
- 1.3 信息茧房危机
- 算法推荐的“子弹”：如何影响我们
- 2.1 算法型信息分发的需求和特点
- 2.3 理论模型与量化研究的必要性
- 打开个性化推荐系统之门
- 3.1 现有个性推荐模式分类与比较
- 3.4 系统设计
- 3.5 用户界面展示
- 传播效果：算法影响了什么
- 4.1 研究背景
- 4.2 研究目的与总体设计
- 4.3 研究结论
- 4.4 分析与讨论
- 谣言如何传播
- 5.1 研究问题
- 5.2 研究材料与方法
- 5.3 研究结果
- 5.4 分析与讨论
- 从个体到社会
- 6.1 相关模型与理论基础
- 6.2 ISIC模型构建
- 6.3 ISIC在微博中的仿真传播模拟
- 6.5 分析与讨论
- 危机与谣言典型事件分析
- 7.3 “对美进口药加税”事件大数据分析报告
- 群体极化与社会谣言
- 8.1 群体极化
- 8.2 群体极化与粉丝社群
- 8.3 群体极化与公共危机事件
- 8.4 群体极化产生的内在原因
- 8.5 群体极化的外部原因与算法和谣言
- 8.6 算法对于群体极化的反向赋权
- 后记 推荐算法时代：赛博朋克的提前到来
魔弹与茧房--Web3.0时代的算法推送社交媒体和谣言传播
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