刘昊冉觉得，算法推荐虽然提高了信息匹配的效率，但个人应该有更多的选择权，“在获取个人信息时平台需要和我确认是否允许，我可以随时选择是否接收算法推荐的内容”。

　　一个好的算法推荐长什么样？在受访者看来，考虑用户多样性需求(79.1%)、增加对推送内容的筛选(59.3%)、允许用户有更多的控制权(58.3%)、确保用户隐私数据安全(46.4%)、向用户解释清楚推荐机制(40.1%)、优先推荐积极有益的内容(37.1%)都是不可或缺的因素。

　　对于长安大学的王硕而言，观看视频不仅是放松心情的方式，也是补充能量和知识的重要途径。他在复习汽车理论的专业课时，在视频网站上搜索了相关内容后，平台推荐的视频里也多出了许多汽车理论的课程视频和学习资料。

　　“算法推荐‘似乎比我更懂我’”

　　袁家乐认为算法推荐也有好处：“算法筛选信息更有效率，我也更容易找到兴趣爱好等方面比较匹配的朋友。”

　　冯子轩坦言，当前算法推荐的管理和监管存在诸多难点，相关规定还存在内容分散、标准不清晰等问题；其次，算法推荐技术本身具有复杂性，这使得监管机构难以深入了解算法的工作原理和决策过程，进而影响监管效果。

　　因为在短视频平台上刷了一条街边卤味小摊的视频，江西的95后程慧萍“掉”进了美食、吃播的“坑”。平台发现她在这类视频上停留时间长，总会给她推荐，现在她已经在平台推荐下关注了不少美食博主。短剧也是常常被推荐给她的视频类型，“每集短剧最后的剧情都特别‘抓人’，让人忍不住还想看。这时候再往后刷两条视频，就会刷到后面的剧情。平台一直推，就让人忍不住一直刷”。

　　熟悉了算法推荐的特点，倪梦娜甚至会“驯化”常用的App，先给自己打好标签，方便App推荐自己喜欢的内容。在一些视频平台观看视频时，她还会专门“一键三连”(网络流行语，指对视频作品进行点赞、投币、收藏——记者注)，让App清楚地了解自己喜欢什么。“如果看完直接退出，算法可能就捕捉不到我喜欢这个视频，给我推荐的内容就会有点‘脱轨’。”

　　虽然并不抵触算法推荐，但倪梦娜坦言，自己也遇到过“算法刺客”。“在和朋友同时打同一类型的车、走同一条路线时，我的打车价格会比朋友高出五六元。平台给我们发放的折扣券不一样。”

　　“我选择将部分个人信息提供给算法，那么算法也应当为我推荐更有价值的优质信息，而不是推荐同质化的内容。”袁家乐对算法和用户的“对等关系”表达了期待，“如果仅考虑部分人的利益，用算法搞‘算计’，忽视用户的长期使用体验，最终用户也会‘寒心’”。

　　每到一个城市旅游，刘昊冉都会在短视频平台刷到当地旅游攻略和店铺推荐。不过这些算法精心准备的内容，刘昊冉并不“买账”。在他看来，内容大多同质化严重，视频拍摄的文案、运镜、音乐几乎都是同一个模板，参考价值并不大。

　　调查显示，60.3%的受访者对算法推荐的内容表示满意。在受访者看来，更容易找到感兴趣的内容(68.8%)、提高信息获取效率(58.0%)、增加接触新事物的机会(43.6%)、提供更多实用的学习资源(26.7%)、匹配志同道合的朋友(24.9%)都是算法推荐带来的价值。

　　冯子轩认为，当普通用户对算法推荐感到不适，或认为数据抓取或推荐侵害了自己的权益，可以自行关闭算法推荐服务。“用户在使用平台服务时，应提高自我保护意识。例如，应当注意保护个人隐私和信息安全，谨慎授权平台获取自己的个人信息和数据等。”

　　袁家乐自认为对算法的依赖程度较高，有时也会陷入算法推荐的信息流中难以自拔。“时间不知不觉就在指尖划过，反应过来已经是1个小时后了”，袁家乐会因为停不下来而花费更多时间，最终“被动熬夜”，伤害身体。对此，她也一直在想办法降低对算法推荐内容的依赖。

　　调查显示，89.7%的受访者意识到“算法推荐”的存在，视频平台(90.5%)、购物平台(74.4%)、社交媒体(67.7%)、音乐平台(66.1%)、生活消费软件(39.2%)都是受访者经常使用的含有“算法推荐”的平台。

　　近日，中国青年报·中青校媒就算法推荐话题面向以大学生为主体的青年展开问卷调查，回收有效问卷3694份，78%的受访者认为自己需要减少对算法推荐的依赖，72.8%的受访者曾遇到过“大数据杀熟”的情况，68.9%的受访者认为推荐算法应该更加透明。

　　最近，窦颖慧正处于期末周，“搜索关键词都是‘互动艺术设计’‘数字应用’等与专业课相关的内容，而我生活中还有拍照、看电影等其他爱好，但由于近期没有搜索相关信息，它们已经慢慢淡出我的视野，而那些时事政治、数学科学等我更少关注的领域，几乎从不在我的社交平台出现。”

　　就读于西北师范大学的刘昊冉觉得算法无处不在，“有时仅仅是和同学聊天谈到某个话题，打开手机就会发现相关推荐已经出现在各类软件里了”。刘昊冉对这样的推荐不太满意，“感觉隐私在算法面前暴露无遗”。