近日，我校人文社会科学学院研究生杨卉以第一作者在国际权威期刊《Technology in Society》（SSCI，中科院一区Top，IF=10.1）在线发表题为“Decoding Algorithm Fatigue: The Role of Algorithmic Literacy, Information Cocoons, and Algorithmic Opacity”的研究论文，揭示了算法疲劳的驱动因素，并探讨了疲劳对用户行为的深远影响。
什么是算法疲劳？
算法疲劳指的是用户在长时间与算法推荐系统互动后，因接收重复或不符合兴趣的内容而产生的心理和情绪上的疲惫感。这种疲劳表现为一种心理负担，使用户在面对大量个性化推荐时感到不堪重负、沮丧甚至厌倦。例如，用户可能在社交媒体上反复看到相似的帖子，或在流媒体平台上接收到一系列不感兴趣的推荐内容，逐渐失去对平台的兴趣。这种疲劳不仅影响用户的情绪状态，还会改变他们的行为模式，表现为减少互动、忽略推荐，甚至主动规避算法系统的影响。因此，理解算法疲劳的成因及其对用户体验的影响，是改善算法设计、增强用户粘性的重要课题。
算法疲劳的驱动因素
研究发现，算法素养、信息茧房和算法不透明性是影响算法疲劳的三大关键因素。通常来说，提升算法素养被视为能够增强用户满意度的手段，但该研究表明，用户对算法了解得越多，反而越容易感到疲惫。这或许是因为，用户对算法系统局限性和潜在偏见的认知提高，从而引发更高的认知负担和情绪上的疲惫感。此外，信息茧房效应使得用户接触到的内容变得狭隘单一，难以满足多样化的信息需求，从而导致用户在长期使用过程中产生厌倦和不满情绪。而算法的高度不透明性使得用户难以理解推荐背后的逻辑，尤其当推荐的内容与用户期望不符时，这种模糊性会进一步加剧用户的认知负担，导致心理上的疲劳感。
算法疲劳如何激发用户抵抗行为
研究还揭示了算法疲劳如何推动用户采取抵抗行为。当用户长时间暴露于算法推荐的内容之下，尤其是面对单一化和不透明的推荐结果时，他们往往会产生逆反心理，选择绕过、忽略或故意误导算法推荐。这种抵抗行为表明，在数字化平台上，用户并非被动接受推荐系统的影响，他们有能力采取行动来重新掌控自己的数字体验。这一发现对数字平台的算法设计提出了新的挑战：如何在保持个性化推荐的同时，减少用户的疲劳感并增强其对算法系统的信任。
在算法设计中平衡用户体验与技术效率的挑战
研究成果对推荐算法的未来设计提供了多方面的建议。杨卉表示，“我们希望通过这些研究，能够帮助数字平台更好地理解用户体验的复杂性。在算法的透明性设计、内容多样性及用户控制权的平衡中找到最佳解，这不仅是增强用户满意度的重要途径，也将有助于平台的长远发展。”该研究建议平台在设计算法时关注用户心理负担，尤其是通过更透明的算法解释和丰富的内容多样性，以减少用户的疲劳感并提升其参与度。
未来展望：重塑用户友好的算法推荐系统
总的来说，这项研究不仅深化了我们对算法疲劳的理解，也为算法推荐系统的未来设计指明了新方向。未来的推荐系统应在提升个性化的同时，注重减轻用户的心理负担，避免因内容单一和不透明而导致的用户疲劳感。杨卉建议在设计中加入多样性推荐功能，增强算法的透明性，并为用户提供更多的控制选项，以满足用户对新鲜感和多样化内容的需求。这种更加人性化的算法设计，不仅能提升用户体验，还将助力数字平台的可持续发展，致力于推动更智能、更贴心的数字互动体验。
我校为第一单位，2023级农村发展专业研究生杨卉为论文第一作者，胡鹏副教授为论文通讯作者。我校心理学系教师李丹参与研究工作。本研究得到安徽省高等学校科学研究项目、安徽农业大学高层次人才引进项目等资助。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102749
（文图/杨卉 编辑/高婷 预审/滕瀚 审核/方国武）
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