【摘 要】
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愈来愈多的新媒体利用智能算法向大众推荐新闻。文章试图探索新媒体的智能算法推荐与用户情绪之间的关系,通过设置实验场景,向读者每日推送其所感兴趣主题的新闻信息。基于实
【基金项目】
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广东海洋大学《社会科学统计软件应用》课程建设项目(项目号:100001006)阶段成果;广东海洋大学2019年专业核心课程培育建设项目(项目号:571119235)阶段成果
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愈来愈多的新媒体利用智能算法向大众推荐新闻。文章试图探索新媒体的智能算法推荐与用户情绪之间的关系,通过设置实验场景,向读者每日推送其所感兴趣主题的新闻信息。基于实验前后的正性负性情绪量表(PANAS)测试结果的对比,发现持续性的正面信息推荐会提升用户的正向情绪、降低用户的负向情绪,而持续性的负面信息推荐会减少用户的正向情绪、抬升用户的负面情绪,并且会使得情绪体验变得更为集中;此外,持续性的负面信息推荐所施加的影响要强于持续性的正面信息推荐。因此,文章认为新媒体应审慎地对待智能算法技术。
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