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此資料夾下有 21 條筆記。
2026年11月13日
個人化可能增加來源廣度同時減少主題廣度
2026年11月13日
公共討論需要可選擇之外的非預期相遇
2026年11月13日
印度與巴西案例顯示封閉傳播不一定由推薦演算法造成
2026年11月13日
台灣資訊環境需要區分新聞市場與社群網絡兩種層次
2026年11月13日
媒體平台化重組新聞入口與內容供應
2026年11月13日
媒體識讀應培養來源追溯與觀點比較能力
2026年11月13日
平台不是中性的資訊管道而是可見性的組織者
2026年11月13日
平台推薦治理需要選擇權透明度與可稽核性
2026年11月13日
平台推薦系統的效果必須依目標函數與平台脈絡評估
2026年11月13日
意識形態多樣性不能只用左右立場衡量
2026年11月13日
推薦系統稽核必須公開情境與可重現步驟
2026年11月13日
演算法策展不只回應個人偏好也會組織公共可見性
2026年11月13日
資訊來源多元不等於觀點接觸多元
2026年11月13日
資訊多樣性至少包含主題來源觀點與接觸層次
2026年11月13日
資訊環境由演算法與人的選擇共同形成
2026年11月13日
資訊繭房描述偏好與社會互動累積後的封閉
2026年11月13日
過濾氣泡描述的是個人化系統如何塑造資訊可見性
2026年11月13日
過濾氣泡的實證效果具有平台與議題差異
2026年11月13日
過濾氣泡與回音室必須依機制區分
2026年11月13日
閱讀中的偶遇可以被設計但不必被強迫
2026年11月13日
降低資訊泡泡需要個人實踐與制度改變共同作用