“有时候算法推荐带来的问题，不是普通用户可以决定或左右的，必须要平台和相关监管部门从根源上来解决。”程慧萍说。不过，她还是会根据经验，有意识地去甄别平台算法推荐，并且会在各个平台上“货比三家”，避免算法推荐带来的问题。

　　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。

　　中青报·中青网记者 王军利 毕若旭 实习生 施胜齐 来源：中国青年报

　　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。

　　就读于云南一所高校的王明明(化名)是个无线电爱好者，这个小众爱好，让他对算法推荐哭笑不得。他有时会在购物软件上购买一些电子元器件。“如果数据量够大，推荐会相对精准，但因为我的爱好很小众，算法可能抓取不到足够的数据，比如当我买了射频混频器，它就给我推荐手机信号增强器，但这和我的爱好毫无关联。”

　　算法对个人行为过于熟悉也会带来问题。一次去外地订酒店时，程慧萍不经意间对比了两个不同预订软件的价格，发现同一家酒店的同个房型，她常用的软件上竟然比不常用的软件上贵出80元。“我有一个朋友经营度假小屋，他告诉我，这可能是因为‘杀熟’，还可能是因为商家向平台购买了付费推广服务。所以，我们看到的推送也不一定只是基于用户画像，还可能掺杂广告和营销。”

　　在准备国际人才英语考试(中级)期间，袁家乐经常在社交媒体上搜集备考攻略，“15天极速备考”“非英专生通过考试需要哪几步”等符合她身份和需求的内容接连出现在推荐主页。“算法推荐的内容帮我补足了很多知识和方法上的漏洞，似乎比我更懂我。”最终，袁家乐取得了自己满意的成绩。

　　对稀奇古怪的推荐内容感到不适的王明明，有时会和算法开玩笑，“我会收藏一些看起来好玩、但绝对不会买的产品，混淆算法的视听”。他和朋友还讨论过，有些软件关闭个性化推荐功能后，效果并不明显，于是他们互相交流如何“反算法”，王明明的“胡乱收藏”法也在朋友之间传播开来。

　　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。

　　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’。”

　　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。

　　倪梦娜希望App可以给她推荐一些她喜好以外的内容，但要控制比例，“推荐80%我喜欢的内容，20%我并不常看的内容，避免被困在‘信息茧房’中”。

　　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。

　　“算法推荐‘似乎比我更懂我’”

　　“算法给用户推荐最关心、最感兴趣的内容，削减用户较少涉及的领域，让用户处于信息的自循环，大家心里都明白这层‘茧房’已经越来越坚固，但难以舍弃和打破。”窦颖慧说。

　　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。”

　　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。”

　　对于算法推荐的信息，刘昊冉不会全盘接受，视频的评论区是他辅助判断的重要信息来源。如果评论区的信息单一，他会搜索其他用户发布的内容，或者切换其他软件来获得更多信息。“信息来源越多，越容易获得有价值的内容。”他说。