本文档属于类型a（单篇原创研究论文），以下是针对中文读者的学术报告：

Facebook作为传播关系的研究：探索用户与算法新闻推送的互动

作者与机构
本研究由丹麦罗斯基勒大学（Roskilde University）传播与艺术系的Sander Andreas Schwartz与哥本哈根大学（Copenhagen University）传播系的Martina Skrubbeltrang Mahnke合作完成，发表于期刊《Information, Communication & Society》2021年第24卷第7期（2020年2月在线首发）。

学术背景

研究领域与动机
该研究隶属于传播学与社会学的交叉领域，聚焦社交媒体算法（algorithmic media）对用户行为的影响。研究背景基于两大矛盾现象：
1. 算法争议：自2006年Facebook推出新闻推送（news feed）功能以来，其基于用户行为的个性化推荐算法（personalization）被批评加剧“信息茧房”（filter bubbles）和社会极化（如2018年剑桥分析事件）。
2. 用户能动性缺失：现有研究多从宏观结构视角（如平台权力、商业化）批判算法，却忽视了用户日常使用（everyday media use）如何与算法互动并共同塑造内容分发。

研究目标
提出“传播关系”（communicative relation）理论框架，将用户与算法的互动视为双向编码-解码（encoding-decoding）过程，旨在探索：
- 用户是否意识到自身行为与算法的传播关系；
- 如何通过提升批判意识增强用户能动性（agency）。

研究流程与方法

研究对象与样本
- 样本量：20名18-26岁的丹麦高频Facebook用户（每日使用），性别比例12女/8男，教育背景覆盖高中生至硕士生。
- 抽样策略：目的性抽样（purposeful sampling），初期10人后扩展至20人以达到理论饱和（data saturation）。

数据收集
1. 深度访谈（40-60分钟/人）：
- 第一阶段：询问日常使用习惯；
- 第二阶段：引导用户实时浏览个人新闻推送（news feed）并反思内容相关性及算法逻辑；
- 第三阶段：结合用户活动日志（activity log）分析其点赞、评论等行为如何影响推送。

1. 数据分析方法：
   
   • 主题编码（thematic analysis）：通过开放式编码归纳出三大主题——
     
     • 批判反思（critical reflection）：用户对平台社会影响的认知；
       
     • 日常使用实践（everyday use）：行为模式与内容生成；
       
     • 传播能动性（communicative agency）：用户对算法控制的尝试性干预。
       

主要结果

1. 批判意识与行为脱节

   • 用户普遍认同媒体对Facebook的负面批评（如数据隐私、算法偏见），但仅少数能将宏观批判转化为具体行为调整。
     
   • 例：受访者Cate（23岁）虽谴责平台伦理问题，却因工作需求无法减少使用。
     

2. 日常使用的无意识传播

   • 用户将“使用”狭义定义为原创内容发布（如发状态），而忽视浏览、点击等被动行为同样向算法传递信号。
     
   • 例：Johanne（23岁）未意识到“点赞”会推动算法向好友分发相关内容。
     

3. 能动性的局限性

   • 用户尝试通过“取消关注”（unfollow）或“隐藏内容”定制推送，但效果有限。
     
   • 失败原因：
     
     • 算法复杂性：用户无法掌控“数千个信号”的权重（如Vincent尝试优化推送未果）；
       
     • 群体效应：个人行为受社交网络整体活动制约。
       

结论与价值

1. 理论贡献

   • 提出“传播关系”框架，将算法视为“传播他者”（communicative other），突破传统“媒介工具论”，强调用户与技术的双向意义协商。
     
   • 弥补结构主义批判的不足，揭示微观实践中的用户能动性潜力。
     

2. 实践意义

   • 呼吁平台设计增强透明度（如Facebook已推出“为何看到此贴”功能）；
     
   • 建议用户教育聚焦“批判性使用”（critical use），而非单纯减少使用。
     

研究亮点

1. 方法论创新：结合活动日志的实时访谈法，捕捉用户行为与认知的差距。
   
2. 理论突破：融合后现象学（postphenomenology）与人机传播（Human-Machine Communication, HMC），重新定义算法角色。
   
3. 文化特殊性：以高数字化国家（丹麦）的年轻群体为样本，为技术接受度研究提供新案例。
   

其他有价值内容

• 伦理讨论：指出“非使用”（non-use）并非唯一解决方案，需探索算法时代的“负责任使用”范式。
  
• 未来方向：建议研究不同年龄层与文化背景下的算法互动差异。
  

（全文约2000字）