個性化推薦算法在當前移動互聯網新聞傳播中發(fā)揮著信息過濾和分發(fā)的主導作用，可根據用戶的個人數據選擇性地向不同用戶群體推送差異化的信息，由此可能造成信息繭房、過濾氣泡等后果。本書對移動互聯網中個性化新聞推薦應用的用戶進行實證研究，探討個性化推薦算法的運作是否在不同人口統(tǒng)計特征的用戶群體中產生影響以及產生了何種影響（包括：信息娛樂化傾向加劇、信息多樣化與信息偶遇程度降低等等），歸納個性化推薦算法在不同用戶群體中產生的傳播偏向，從而對“個性化算法是否導致信息繭房”等學界爭鳴的研究問題作出回答，并從實踐層面就如何解決對個性化推薦算法運作中的“算法黑箱”問題提供參考。