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【腾讯|你知道社交媒体平台中算法的作用吗】什么是社交媒体算法？

社交媒体平台中的算法可以定义为基于相关性而不是发布时间对帖子进行排序的技术手段，以便根据用户实际参与此类内容的可能性来确定用户首先看到哪些内容的优先级。例如，当我们滚动浏览帖子或者视频时，平台会向我们推荐一些内容，或者首先出现在仪表板上的朋友的故事，都是由算法决定的。
算法可以由使用机器学习的编码人员编写。 “机器学习”意味着算法“学习”如何在不同层次的人类监督下执行任务。算法管理着一些人类执行起来很乏味的任务，例如通过主动推荐和负面影子禁令管理内容流，以及通过喜欢和评论来调解与信息的交互，以提高内容的可发现性。此外，算法以类似于市场的方式为内容创建者创造互动的激励和条件，对信息进行排名和过滤。

社交媒体算法?
为什么存在算法？

算法的功能是将相关内容传递给用户。社交媒体平台之所以使用算法，是为了更有机地过滤每个平台上可用的大量内容。算法所做的工作是为用户提供可能更“有趣”的内容，从而损害被认为不相关或低质量的帖子 - 无论是一般情况还是特定用户。
关于基于哪些算法提供内容的标准，有时社交媒体平台明确指定他们认为哪些内容是高质量的，因此在他们的平台上进行推广。必须进一步记住，社交媒体平台是实际业务，其部分收入来自营销。这可能包括通过向社交媒体支付费用来营销公共页面想要推广的品牌或内容，以便让算法推广它们。

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算法是如何工作的？

算法的设计方式考虑了不同方面。其中一些方面是基于内容的，这意味着这种算法设计旨在根据用户的个人资料，将用户的品味与系统猜测用户会喜欢的特定帖子相匹配。一旦用户对特定标签或类别表现出兴趣，他们就会被定向到同一类别中的其他项目。
此外，算法也可以以协作的方式运行。协同过滤包括将用户与似乎具有相似兴趣的其他用户进行匹配；这样，根据具有相似个人资料的用户搜索该特定来源的事实，人们会被定向到他们可能想要查看的帖子或视频。算法可以是上下文感知的，因为它们可以个性化个人数据，例如用户的确切地理位置，以便将其包含在算法计算中。
最后，机器学习使用计算机来模拟人类学习，这使他们能够从现实世界中识别和获取知识，并基于这些新知识提高某些任务的性能，例如通过算法进行推荐。

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算法如何影响文化在社会中的传播

这些不同的算法设计方法在处理文化内容时会产生影响。例如，当工程师通过机器学习设置计算机以创建基于用户地理位置的算法时，他们会限制——或至少直接——将特定形式的艺术或信息传播到该特定区域。算法设计的影响可以被认为是积极的或消极的。通常创建算法的目的是提高数字社会对特定问题的认识或兴趣，一些用户可能会突然在他们的提要中看到有关营养和饮食内容的增加。
然而，算法设计可能产生的负面影响往往是围绕算法争论的激烈讨论的对象。此类争议通常涉及隐私问题：算法使用社交媒体用户的个人数据，以便“知道”如何在社交媒体平台上显示内容（例如，算法利用地理位置等敏感数据用户、他们互动最多的朋友和熟人、他们经常搜索的页面和主题标签等）。同样，也有关于算法如何影响社交媒体用户以及数字社会的意见和兴趣的考虑。