大家好，我是刘海龙！欢迎收听《生活在媒介中：传播学100讲》。

像报纸、电视这样的传统大众媒体，有一个明显的特点，就是所有受众看到的都是同样的内容。在web 1.0 时代，也就是像新浪、人民网这样的门户网站上，受众基本上看到的也是同样的内容。所以过去我们所说的使用媒体，默认为媒体内容是一个固定不变的因素。

但是今天我们说起使用今日头条、抖音、快手、小红书、微博、B站、微信的订阅号，每个人接触到的内容就大不相同。比如要是我们经常看某个账号的内容，甚至点赞、评论、互动，那么下次打开应用，这个账户的内容就会在前面，而不是按发表时间顺序排在后面。同时和这个账户内容相似的内容可能也会被自动推荐给我们。这个背后起作用的就是“推荐算法”。

那推荐算法是如何起作用的，它的实质是什么，又会对我们最近一直讨论的媒体内容生产造成什么影响？我们今天就来谈谈这个问题。

首先，什么是算法？早在计算机发明之前，就有这个概念，顾名思义，就是用加减乘除等书面计算方法进行的计算。在计算机产生后，算法就专指一套用系统的方式解决问题的策略机制。简单来说，就是用一套计算机能够执行的命令自动运行的一套程序。

比如我们使用搜索引擎，输入一个关键词后，就会有一套计算方法将与我们搜索的关键词有一定关系的网页按照相关性排列出来。这个后面就有不同的排列计算策略，是把访问量最大的网页排前面，还是把引用量最大的网页排前面，还是把关键词重复次数最多的网页排在前面。