推薦系統不只決定使用者可能看到哪些內容，也會分配創作者、社群、議題與觀點被看見的機會。排序機制因而參與塑造公共注意力、社會認同與使用者的自我呈現。對平台的研究若只把演算法當作程式碼，就容易忽略它嵌入制度、商業目標與日常實作的方式。
思與行
- 分析推薦系統時，追問排序依據、被忽略的內容、受益者與可申訴機制。
- 要求使用者能調整主要推薦參數，並提供可理解的非個人化替代方案。
參考
- 演算法民族誌與理論：演算法不只排序內容也形塑社會關係。
- 法規比較：中國演算法推薦規定把使用者選擇納入平台義務、歐盟數位服務法要求大型平台提供非個人化推薦選項。
- 概念：推薦系統、演算法策展。