课题申报书：算法推荐视域下青年学生网络集群行为的心理机制与干预策略研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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算法推荐视域下青年学生网络集群行为的心理机制与干预策略研究

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

1、研究现状

随着互联网的飞速发展，算法推荐系统已成为各大网络平台的核心技术之一，深刻影响着用户的信息接收与行为模式。特别是在青年学生群体中，算法推荐不仅塑造了他们的信息消费习惯，还在一定程度上引发了网络集群行为，如网络舆论、在线社群活动等。当前，国内外学者对算法推荐系统的技术原理、用户行为分析以及社会影响等方面进行了广泛探讨，但对于青年学生这一特定群体在网络集群行为中的心理机制及干预策略的研究尚显不足。现有研究多侧重于宏观社会效应分析，缺乏对个体心理层面深入细致的探究，尤其是结合算法推荐特性的心理影响机制研究更为稀缺。

2、选题意义

青年学生作为网络空间的主要活跃群体，其网络行为不仅关乎个人成长，也影响着社会稳定与文化发展。算法推荐系统通过个性化内容推送，可能在无意识中强化或引导青年学生的价值观、情绪状态及行为选择，进而形成网络集群现象。因此，深入探究算法推荐视域下青年学生网络集群行为的心理机制，对于理解青年心理发展、预防网络负面事件、促进健康网络生态具有重要意义。

3、研究价值

本研究旨在填补当前研究空白，通过构建理论模型与实证分析，揭示算法推荐如何影响青年学生网络集群行为的心理机制，为制定有效的干预策略提供科学依据。研究成果不仅能够丰富心理学、社会学及信息传播学的相关理论，还能够为政府、学校及网络平台提供针对性的指导建议，促进青年学生网络素养的提升，维护网络环境的健康与和谐。

二、研究目标、研究对象、研究内容

1、研究目标

本研究的主要目标是明确算法推荐对青年学生网络集群行为的心理影响机制，并基于此提出有效的干预策略，以期达到引导青年学生形成积极健康的网络行为习惯，减少不良网络集群行为的发生。

2、研究对象

研究对象选定为18至25岁的高等教育阶段学生，该年龄段学生处于价值观形成的关键时期，对新鲜事物敏感，网络使用频率高，易受算法推荐影响。

3、研究内容

?算法推荐机制与青年学生信息接触模式?：分析不同算法推荐模式对青年学生信息获取路径、内容及频率的影响。

?心理机制探索?：探究算法推荐如何作用于青年学生的认知、情感及动机，进而引发网络集群行为的心理过程。

?干预策略设计?：基于心理机制分析结果，设计干预策略，包括教育内容、平台规则调整、技术手段应用等，以正面引导青年学生网络行为。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1、研究思路

本研究遵循“现状分析-机制探索-策略提出”的逻辑框架，首先通过文献综述与案例分析梳理研究背景，其次采用问卷调查、深度访谈、实验设计等方法收集数据，运用统计分析、社会网络分析及心理学理论模型分析数据，最后提出并验证干预策略的有效性。

2、研究方法

?文献研究?：系统回顾国内外相关研究，构建理论基础。

?问卷调查?：设计问卷收集青年学生网络使用习惯、心理状态及集群行为参与情况。

?深度访谈?：选取代表性样本进行深度访谈，深入挖掘心理机制。

?实验设计?：设置对照实验，检验算法推荐调整对青年学生网络行为的影响。

?数据分析?：运用SPSS、AMOS等软件进行数据分析，结合质性研究方法进行综合解读。

3、创新之处

?跨学科视角?：融合心理学、社会学、计算机科学等多学科理论，全面解析算法推荐的心理影响。

?实证研究?：通过大规模数据收集与实证分析，直接揭示算法推荐与青年学生网络集群行为之间的内在联系。

?策略创新?：提出基于心理机制的干预策略，注重实际操作性与可行性，为实践应用提供直接指导。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

1、研究基础

本研究依托于高校科研平台，拥有丰富的学术资源与专业的研究团队。团队成员具备心理学、社会学、计算机科学等多学科背景，前期已开展相关领域的研究，积累了丰富的研究经验与数据资源。

2、保障条件

?资金支持?：项目已获得学校及外部基金的资助，确保研究顺利进行。

?技术支持?：与多家互联网公司合作，获取算法推荐系统相关数据与技术支持。

?伦理审查?：确保所有研究活动遵循伦理原则，保护参与者隐私。

3、研究步骤

?第一阶段（0-3个月）?：文献综述与理论框架构建，完成研究设计。

完成文献回顾，明确研究问题与假设。

设计研究工具，包括问卷与访谈大纲。

提交伦理审查申请并获取批准。

?第二阶段（4-9个月）?：数据收集与初步分析。

开展问卷调查，收集至少1000份有效样本。

实施深度访谈，选取50名典型对象。

进行初步数据分析，提炼关键发现。

?第三阶段（10-15个月）?：深入分析与模型构建。

运用统计软件与理论模型深入分析数据。

构建算法推荐影响青年学生网络集群行为的心理机制模型。

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