提高算法技术，规范算法应用，让技术更加人性化地服务于社会，让数字文化生活更加丰富多彩，更加美好的今天，科技似乎已经成为越来越“懂”你：打开购物网站，你最近想买的商品已经推荐到首页；进入短视频平台，一推一推就是你喜欢的视频内容；甚至是新闻信息，根据你的兴趣，发送到你的眼前……这一切，都是依靠日益成熟的算法技术实现的。算法是连接人工智能技术和大数据技术的纽带。在移动互联网上，社交媒体、定位技术、搜索引擎在为用户日常生活提供极大便利的同时，也实时产生并存储了大量相关数据。人工智能技术正是在海量数据的基础上，推断出用户的喜好和需求，刻画出不同的用户画像，并为其贴上具有特征的“标签”。数字文化从生产、传播到接受的全过程个性化、精准定制。从积极的意义上讲，算法在技术不断迭代更新的推动下，成为文化领域供给侧改革的原动力。过去，文化供给对受众文化水平、审美趣味、文化需求的差异了解不够，更多地站在投资人和创作者的角度进行生产，导致一些文化产品不能很好地满足受众的需求。但现在，随着交互技术的普及和迭代，人们可以通过参与式的文化互动充分表达自己的文化需求。通过关注、订阅、浏览、点赞、打分、评论、弹幕、转发、收藏等用户行为，产生了大量关于文化产品接受度的数据。这些数据被各种信息平台视为重要资源，用于刻画用户画像、分析行业趋势、做出投资决策。例如，影视公司根据票务平台、评分网站的数据，规划新作题材类型、匹配演员，提前埋下“话题梗”；有针对性地向他们推荐相关内容；网络文学网站通过分析用户的订阅习惯，推荐作品并生成个性化页面。算法凭借“更懂用户”的技术优势，不断创新业态和服务，助力文化领域供给侧改革。算法作为一种新技术，在缓解信息过载、提高数字内容分发效率方面也发挥着积极作用。算法推荐技术帮助用户筛选形成高度匹配的专属定制内容，降低信息选择成本。但由于该算法基于大数据采集，技术的不完善和人们的不规范使用也给算法的应用带来了隐患。算法根据用户过去的行为预测未来的偏好，并将其作为内容制作和分发的基础。如果过分依赖技术，将其视为单一的价值维度，而忽视文化创造的规律，那么当算法为用户的兴趣爱好打开大门时，也会屏蔽掉其他内容，让人陷入同质信息流。推荐服务的“定制”和“喂养”越精准，人们就越容易被封闭在同质化信息搭建的“茧房”中，个体对文化产品的自主选择逐渐减少，人们不同兴趣的人互相交流。异化使文化共识难以形成。算法技术面临的这些问题并非无解，根源在于对这些问题有充分的认识并积极改进。为避免算法技术对个人认知、群体传播和文化生态的负面影响，需要加强对技术价值的重塑。文化企业应承担起文化责任，加强算法技术的提升，整合各种价值维度，让更多元的文化内容“被看到”。对于普通个体受众，要提高信息辨别力，充分发挥主观能动性，自觉增强文化选择的自主能力。只有完善算法技术，规范算法应用，才能让技术更加人性化地服务于社会，让数字文化生活更加丰富多彩、更加美好。
