不只是'为你'：算法水晶如何在TikTok推荐页中介导沟通和身份工作

个性化算法在人们在线发现信息和与媒体互动中居于核心位置。通过对 TikTok 用户（N=27）进行访谈和屏幕共享会话，我们扩展了算法水晶框架，该框架将个性化算法概念化为反射表面，用户可以通过它来解释自己与内容相关的体验与自我概念的关系。本研究扩展了该框架，以解释用户与算法 feeds 互动时出现的人际动态。我们发现，感到被算法“看到”的用户使用其个性化内容推荐进行社交信号传递：分享代表自己的内容（“这是我”）、承认他们如何看待他人（“这是你”），以及确认共同身份（“这是我们”）。我们还借助衍化归属感（dffracted belonging）概念——即在多元他人的内容中识别自我某些方面的体验——来探索用户如何将算法推荐的内容解读为自我的反映。我们的发现表明，这种 recognition 时刻可能有助于自我认知的转变，并支持持续的自我发展过程。最后，我们说明了用户如何策略性地精细调整他们的 feeds 以管理使用平台时的感受。我们的发现表明，这一过程涉及与算法的反思性、有时是费力的协商，突出了日常人机交互中情绪管理的共同产出性质。总体而言，这些发现强调了与个性化算法互动的人际和心理动态，并为在算法中介环境中社交沟通和身份工作如何展开提供了洞察。