平台与算法研究

对信息进行分类、排序和推荐的平台和算法正在塑造文化生活。平台与算法研究对这些系统进行人文和批判性分析，探讨它们的设计和运作如何产生意义、价值和不平等。

Definition

对作为文化和物质系统（塑造表达、知识和社会结果）的计算平台和算法进行的批判性和人文分析。

Scope

涵盖对计算平台和算法的批判性与人文研究：平台研究关注硬件和软件系统如何塑造可创造的内容，批判性算法研究分析排序、推荐和分类系统如何行使文化和社会权力。包括计算的物质性以及自动化决策的政治性。

Core questions

• 平台的具体技术特性如何塑造在其上可以创造的内容？
• 算法如何行使文化和社会权力？
• 排序和推荐系统如何再现偏见？
• 将软件和硬件作为文化产物来研究意味着什么？

Key concepts

• 平台
• 算法
• 推荐与排序
• 计算的物质性
• 算法偏见

Key theories

平台研究

蒙福特（Montfort）和博戈斯特（Bogost）认为，计算平台的具体技术设计塑造了在其上创作的作品，并呼吁进行将硬件、软件和文化联系起来的分析。

算法的相关性

吉莱斯皮（Gillespie）认为，选择和排序信息的算法并非中立，而是具有重要影响的文化行动者，它们塑造了公众知识和可见性。

压迫性算法

诺布尔（Noble）展示了搜索算法如何编码和放大种族主义和性别歧视，证明了自动化系统会再现社会不平等。

History

平台研究由蒙福特（Montfort）和博戈斯特（Bogost）的《光束赛跑》（Racing the Beam, 2009）发起，这是更广泛的软件研究转向的一部分。批判性算法研究在2010年代通过吉莱斯皮（Gillespie, 2014）和诺布尔（Noble, 2018）等人的工作发展起来，将人文和社会科学的审视引入计算系统的文化权力。

Debates

技术特异性与社会批判

分析应侧重于平台的细粒度技术设计还是算法的社会和政治影响，以及如何将两者结合起来。

Key figures

• Nick Montfort
• Ian Bogost
• Tarleton Gillespie
• Safiya Noble

Seminal works

• montfort2009
• gillespie2014
• noble2018

Frequently asked questions

这与计算机科学有何不同？

计算机科学主要设计和优化平台与算法；平台与算法研究则将它们作为文化和政治产物进行分析——探讨它们使什么成为可能，它们偏向于谁，以及它们如何塑造知识和社会。