智能算法推荐与用户情绪关系的实验探究

摘要

cqvip:愈来愈多的新媒体利用智能算法向大众推荐新闻。文章试图探索新媒体的智能算法推荐与用户情绪之间的关系,通过设置实验场景,向读者每日推送其所感兴趣主题的新闻信息。基于实验前后的正性负性情绪量表(PANAS)测试结果的对比,发现持续性的正面信息推荐会提升用户的正向情绪、降低用户的负向情绪,而持续性的负面信息推荐会减少用户的正向情绪、抬升用户的负面情绪,并且会使得情绪体验变得更为集中;此外,持续性的负面信息推荐所施加的影响要强于持续性的正面信息推荐。因此,文章认为新媒体应审慎地对待智能算法技术。