人工智能技术的发展为社会深刻变革带来不竭动力的同时,也让商业市场刮起了提高信息效率、知识产能的风潮,智能推荐算法成为信息处理的重要手段之一。智能推荐算法革命地改变了信息分发的方式和渠道,带来传播规则和机制的重塑,传播内容也因而被重新编码,受众的认知方式得以被渗透与建构。首先,本研究对中西方相关算法与价值研究进行整体回顾,系统梳理了批判算法的研究重点,提炼出批判理论框架。在此研究视角下,算法的本体论、价值论、公众关系论、治理论纷纷成为新的研究范畴。聚焦于算法价值输出的研究框架则包含算法的选择模式、预测方式、价值标准、客观性评估、用户卷入、意识呈现六个方面。其次,深入剖析了智能推荐算法对于社会现实的价值映射。尽管算法能够方便受众获取信息,却也带来“束”、“偏”、“失”三种算法价值问题:第一是“束”——受众让渡了主动的信息选择权,面临信息获得窄化风险;第二是“偏”——内容平台在进行内容分发时商业价值常被混入,压缩了主流价值的展现空间;第三是“失”——算法规则离不开大众度,“大多数原则”让多元价值同现的公平失衡。再次,全面复盘了算法“黑箱”里推荐原理的具体内容——通过数据标签的方式完成内容的粗筛、精排,而在商业逻辑的推送规律中商业价值决定了特定化的运营策略;最后,从算法多元化、价值评价和人文回归等角度探讨了新的算法价值重塑策略,企图将规范化后的推荐算法用于市场商业化研究与实践中的应用前景。