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個性化推薦算法在當前移動互聯網新聞傳播中發揮著信息過濾和分發的主導作用，可根據用戶的個人數據選擇性地向不同用戶群體推送差異化的信息，由此可能造成信息繭房、過濾氣泡等后果。本書對移動互聯網中個性化新聞推薦應用的用戶進行實證研究，探討個性化推薦算法的運作是否在不同人口統計特征的用戶群體中產生影響以及產生了何種影響（包括：信息娛樂化傾向加劇、信息多樣化與信息偶遇程度降低等等），歸納個性化推薦算法在不同用戶群體中產生的傳播偏向，從而對“個性化算法是否導致信息繭房”等學界爭鳴的研究問題作出回答，并從實踐層面就如何解決對個性化推薦算法運作中的“算法黑箱”問題提供參考。

楊莉明，北京大學傳播學博士，現為廣東外語外貿大學新聞與傳播學院網絡與新媒體系講師、研究生導師，廣州城市輿情治理與國際形象傳播研究中心研究員。主持教育部人文社科青年項目和副省級社科項目各一項，參與多項國家和省部級課題的研究。主要從事新媒體研究，研究領域為智能傳播、個性化推薦、人機傳播、新媒體與社會，發表CSSCI等核心期刊論文十余篇。