透明化生存中的自主性构建:算法推荐的隐私问题与规制路径  

Autonomy Construction in Transparent Living: Privacy Issues and Regulatory Paths for Algorithmic Recommendations

作　　者：杜永欣 周茂君[2] DU Yong-xin;ZHOU Mao-jun

机构地区：[1]北京大学新闻与传播学院,北京100871 [2]武汉大学新闻与传播学院,湖北武汉430072

出　　处：《未来传播》2022年第6期10-19,共10页Future Communication

摘　　要：个人信息与隐私保护是当前互联网与信息安全治理领域的紧迫性议题。在信息要素成为基础资源的数字化社会,基于个人信息挖掘与利用的算法推荐模式成为当前实现精准传播的创新路径,而如何权衡个人信息商业化利用和信息隐私保护之间的冲突,是算法全面嵌入社会语境下技术风险应对的时代命题。随着信息公私领域的消解,隐私边界变得模糊而难以界定,隐私信息的多元属性日趋凸显,加之信息资源的不对等,常态化的信息流动极大增加了个人隐私风险。当前,以“识别性”为核心的个人信息范围界定和诉诸“授权同意”的隐私保护机制面临现实困境,全面的数字化建构使得个人信息自主性趋于消解,透明化生存中个人信息自主与隐私自控难以实现。以信息赋权推进个人信息自主性的构建,有赖于实现差异化场景中的信息分类与风险分级,以技术赋能行业自律与隐私管理,进而形成法律规制与自治协同的规范体系。

关 键 词：算法推荐 隐私保护 信息赋权 信息安全 自主性 

分 类 号：G206[文化科学—传播学]