個性化推薦算法在當(dāng)前移動互聯(lián)網(wǎng)新聞傳播中發(fā)揮著信息過濾和分發(fā)的主導(dǎo)作用，可根據(jù)用戶的個人數(shù)據(jù)選擇性地向不同用戶群體推送差異化的信息，由此可能造成信息繭房、過濾氣泡等后果。本書對移動互聯(lián)網(wǎng)中個性化新聞推薦應(yīng)用的用戶進(jìn)行實(shí)證研究，探討個性化推薦算法的運(yùn)作是否在不同人口統(tǒng)計(jì)特征的用戶群體中產(chǎn)生影響以及產(chǎn)生了何種影響（包括：信息娛樂化傾向加劇、信息多樣化與信息偶遇程度降低等等），歸納個性化推薦算法在不同用戶群體中產(chǎn)生的傳播偏向，從而對“個性化算法是否導(dǎo)致信息繭房”等學(xué)界爭鳴的研究問題作出回答，并從實(shí)踐層面就如何解決對個性化推薦算法運(yùn)作中的“算法黑箱”問題提供參考。

楊莉明，北京大學(xué)傳播學(xué)博士，現(xiàn)為廣東外語外貿(mào)大學(xué)新聞與傳播學(xué)院網(wǎng)絡(luò)與新媒體系講師、研究生導(dǎo)師，廣州城市輿情治理與國際形象傳播研究中心研究員。主持教育部人文社科青年項(xiàng)目和副省級社科項(xiàng)目各一項(xiàng)，參與多項(xiàng)國家和省部級課題的研究。主要從事新媒體研究，研究領(lǐng)域?yàn)橹悄軅鞑�、個性化推薦、人機(jī)傳播、新媒體與社會，發(fā)表CSSCI等核心期刊論文十余篇。