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摘要
文章应用保罗·莱文森的媒介补偿理论，站在社交补偿的视角，发现算法推荐系统在不同时期以不同的媒介技术融入社交媒体，作为个体在线社交的桥梁，并在一定程度上对个体的社交进行补偿。文章采用文献分析法与历史观察法，对新闻推荐算法的进化路程进行回溯与归纳得出：在算法1.0时代，基于内容的推荐算法，对用户的社交能力完善进行生理上的补偿；在算法2.0时代，基于协同过滤的算法，对用户的社交孤独趋避进行心理上的补偿；在算法3.0时代，基于隐私保护的推荐算法，可以对用户的社交安全焦虑进行防御型补偿。文章以技术迭代为主要逻辑，阐述算法在技术迭代中对自身进行补偿，探讨算法在进化过程中是如何对用户的社交进行补偿的，并对新闻推荐算法进行理论上的补充。
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