浙江数字金融科技联合会：算法应用的用户感知调查与分析报告_2021__37页_10mb

算法应用的用户感知调查与分析报告总结

核心内容

本报告由对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心、中国人民大学数字经济研究中心和蚂蚁集团研究院联合发布，旨在调研用户对算法应用的感知和评价，了解其认知水平、态度和行为，以及对算法治理的诉求。报告基于6941份有效问卷数据，从算法透明、算法安全、算法公平、算法向善四个维度展开分析，并结合不同群体（如年龄、学历、性别）的差异进行深入探讨。

主要观点

1. 算法透明

• 大多数用户享受算法带来的便利，希望有个性化推荐，但对算法的使用规则了解不足。
• 超80%的用户希望企业对算法进行解释，但对解释的详细程度要求存在差异。
• 用户希望可以自主选择推荐所依据的标签组合，或关闭个性化推荐功能。

2. 算法安全

• 用户普遍对算法不信任，认为其存在损害消费者权益的风险。
• 企业利用算法进行信息扭曲（如操纵榜单、流量造假、信息屏蔽）的行为被广泛认为是存在的。
• 用户表现出较强的自我保护意识，采取主动管理数据请求和关闭个性化推荐等行为。
• 企业自律是用户最期待的治理方式，而非限制算法使用。

3. 算法公平

• 差别定价现象并不普遍，仅26.38%的用户经常经历。
• 用户对差别定价的态度差异显著，且多数用户在察觉后倾向于维护自身权益。
• 差别定价所依据的条件不足以判断其合理性，用户更关注规则是否透明、是否被欺骗。

4. 算法向善

• 算法引导下的过度消费问题不突出，仅15%的用户表示存在该问题。
• 信息茧房和网络沉迷现象一定程度存在，但用户对算法推荐的接受度不一。
• 不良信息侵扰严重，用户举报行为频次低，且举报后效果不明显。
• 企业“适老化”和“未成年人模式”设计不尽如人意，用户满意度较低。

关键信息

• 样本特征：样本涵盖不同性别、年龄、地区、学历和收入群体，具有一定的代表性。
• 用户认知与行为悖论：用户普遍认为算法存在风险，但又倾向于接受其带来的便利。
• 认知差异：年轻、高学历、大城市用户对算法认知更深入，风险防范意识更强；年长者、低学历、县级及以下用户认知浅显，防范能力较弱。
• 治理建议：
  • 增强算法透明度，推动分层次的算法解释。
  • 强化企业自律，提升算法安全评估能力。
  • 保障用户知情权和选择权，避免差别定价的不合理性。
  • 加强内容治理，优化不良信息过滤机制。
  • 推动“适老化”和“未成年人模式”等人性化设计。

结构分析

一、调研背景与问卷设计

• 算法是解决问题的方法和步骤，广泛应用于数字经济领域。
• 调研旨在了解用户对算法的认知、态度和行为，以及其对算法治理的诉求。
• 问卷分为两部分：用户基本信息和算法相关问题，共25个核心问题。

二、问卷调查结果基本分析

• 算法透明：多数用户接受个性化推荐，但对算法内容和目的了解不足，有较强诉求。
• 算法安全：用户普遍不信任算法，但反对限制算法应用，更期待企业自律。
• 算法公平：差别定价感知不普遍，用户更关注规则透明和是否被欺骗。
• 算法向善：过度消费问题不突出，但信息茧房和不良信息问题较为严重。

三、不同群体对算法感知的差异分析

• 年龄差异：年轻人对算法认知度高，更包容；年长者对算法认知度低，更排斥。
• 学历差异：高学历群体更了解算法内容，对隐私风险更敏感，更倾向于主动管理。
• 性别差异：男性对算法解释更倾向于详尽，女性更倾向于简单解释；男性更主动举报不良信息。

四、用户算法认知悖论及分析

• 用户对算法存在“认知与行为”的悖论：既担忧其风险，又依赖其便利。
• 悖论成因：
  • 用户对算法技术本身不排斥，但对企业过度使用算法的行为有担忧。
  • 信息不对称和羊群效应导致用户对算法存在错误认知。
  • 用户背景差异影响其对算法的感受和风险防范能力。

总结与建议

• 用户对算法的认知存在显著偏差，需加强算法素养教育。
• 企业应提高算法透明度，加强用户知情权保障。
• 政府应推动算法治理，注重企业自律和用户权利保护。
• 算法治理应结合用户行为与认知，制定更贴近实际的政策。

附录：问卷

问卷内容涵盖用户基本信息、算法透明度、算法安全性、算法公平性及算法向善等多个方面，具体问题包括对算法的了解程度、对算法推荐的接受度、对差别定价的看法、对不良信息的处理方式等。