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主动行为与自我效能感的双中介：算法素养对算法满意度的影响
摘要
推荐算法的出现，颠覆了以往信息生产、传播、获取的方法，极大程度上便利了人们的生活。然而，算法在给社会和用户带来诸多便利的同时，也带来了挑战和风险，例如算法偏见、信息茧房、隐私泄露等不容忽视的负效应，算法技术对人的支配和控制已日渐成为社会担忧。但用户也并未完全丧失主体性，一些研究已发现，不少用户在使用算法中逐渐形成了“民间理论”和“算法想象”，开始在与算法的互动中有意识地警惕、对抗算法。有学者指出，这种对算法认知和使用的差异，可能使以算法为代表的智能技术成为新的数字鸿沟，造成新的信息分化，这意味着我们需要一种与算法社会相匹配的媒介素养——“算法素养”。本文通过对“算法素养”概念进行操作化，以内容推荐类App用户为研究对象，以问卷调查的方法，探究了算法素养的主要影响因素，以及算法素养、自我效能感、用户主动行为和算法满意度间的影响路径。研究发现：具有高学历以及计算机专业背景的用户，算法素养更高；内容推荐类App的使用广度和频率正向影响用户的算法素养；算法使用感知对自我效能感影响不显著，算法专业知识对自我效能感产生正向显著影响；用户主动行为在算法素养与算法满意度之间起到完全中介的作用。
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章节目录
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一 研究假设
- （一）关于影响算法素养因素的假设
- （二）算法素养对用户主动行为的假设
- （三）自我效能感的中介假设
- （四）用户主动行为对算法满意度的假设
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二 研究设计与变量测量
- （一）抽样方法
- （二）变量测量
- 1.算法素养
- 2.自我效能感
- 3.用户主动行为
- 4.算法满意度
- （三）研究前测
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三 数据分析
- （一）样本人口特征统计分析
- （二）假设检验
- 1.人口统计学因素、媒介使用经验对算法素养的影响
- 2.算法素养对用户感知、使用行为的影响
- 3.自我效能感的中介效应检验
- 4.用户主动行为的中介效应检验
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四 结果与讨论
- （一）受教育程度、专业背景、内容推荐类App使用强度是用户算法素养的关键影响因素
- （二）算法对自我效能感的提升效果有限
- （三）用户主动行为成为决定算法满意度的重要因素
- （四）研究展望
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