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

随着信息技术的飞速发展，算法推荐在网络平台广泛应用，深刻影响着青年学生的信息获取和社交行为。当前，对于青年学生网络行为的研究较多，但聚焦于算法推荐视域下网络集群行为心理机制的研究尚显不足。部分研究涉及到网络行为的一般性心理因素，如社交需求、自我认同等，但未深入分析算法推荐如何作用于这些心理因素从而引发集群行为。在干预策略方面，现有研究多从宏观层面提出建议，缺乏针对性和可操作性，尤其在结合算法推荐特点来设计干预策略方面存在明显欠缺。

2、选题意义

理论意义：本课题有助于丰富和深化网络心理学的理论体系。通过剖析算法推荐与青年学生网络集群行为心理机制的内在联系，为理解信息时代人类行为的心理动因提供新的视角。同时，进一步拓展心理机制相关理论在特定网络环境下的应用和发展。

实践意义：针对当前网络环境中频繁出现的青年学生网络集群现象，本课题提出的干预策略将为教育工作者、网络监管部门和家长等提供科学有效的指导。有助于及时发现和化解潜在的网络集群风险，引导青年学生健康上网，维护网络秩序和社会稳定。

3、研究价值

学术价值：本研究能够填补算法推荐对青年学生网络集群行为心理影响研究领域的空白，为后续研究奠定理论基础。推动跨学科研究，整合心理学、传播学、计算机科学等多学科知识，促进学科交叉融合发展。

社会价值：通过深入了解青年学生网络集群行为的心理机制和制定干预策略，可减少网络不良信息传播和网络暴力等负面现象，促进青年学生形成积极向上的网络行为模式，为社会培养健康、理性的网络公民。

二、研究目标、研究对象、研究内容

1、研究目标

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，揭示算法推荐如何通过影响个体心理因素进而促使集群行为的产生。

构建科学有效的青年学生网络集群行为干预策略体系，提高对青年学生网络行为引导和管理的针对性和实效性。

2、研究对象

本课题的研究对象为在校青年学生，包括普通高中、中等职业学校、高等院校等不同层次教育机构中的学生群体，年龄范围大致在1325岁之间。

3、研究内容

算法推荐对青年学生信息获取和认知的影响：分析算法推荐如何根据青年学生的浏览历史、兴趣爱好等推送信息，以及这些信息对他们的认知模式、价值观形成的作用。

心理因素在网络集群行为中的作用机制：研究青年学生在网络环境中的心理需求、动机、情绪等因素如何相互作用，以及在算法推荐影响下如何导致集群行为的发生，包括从众心理、群体极化等心理现象在其中的体现。

算法推荐与网络集群行为的关系：探讨算法推荐系统的特征（如个性化推荐强度、信息过滤机制等）与青年学生网络集群行为的触发、发展和演变之间的关联。

干预策略的制定与评估：基于心理机制的研究结果，制定包括教育引导、平台监管、技术防控等多维度的干预策略，并通过实践案例和模拟实验对干预策略的有效性进行评估和优化。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1、研究思路

本课题将从理论研究和实证研究两个层面展开。首先，通过对网络心理学、传播学、算法原理等相关理论的梳理，构建算法推荐与青年学生网络集群行为心理机制的理论框架。然后，运用多种实证研究方法，如问卷调查、访谈、实验等，收集青年学生在网络环境中的行为数据和心理数据，对理论框架进行验证和完善。在此基础上，针对发现的问题提出干预策略，并通过实践反馈不断优化策略。最后，形成一套完整的研究成果，包括研究报告、干预指南等。

2、研究方法

文献研究法：广泛查阅国内外关于网络行为心理、算法推荐、青年学生发展等领域的学术文献、研究报告、政策文件等，了解已有研究成果和前沿动态，为本课题研究提供理论支持和研究思路。

问卷调查法：设计科学合理的调查问卷，对不同地区、不同类型学校的青年学生进行抽样调查，获取他们在网络使用习惯、对算法推荐的感知、参与网络集群行为的情况以及心理状态等方面的数据，进行量化分析。

访谈法：选取部分具有代表性的青年学生、教师、家长以及网络平台运营者进行深度访谈，了解他们对算法推荐和网络集群行为的看法、经验和案例，深入挖掘影响青年学生网络集群行为的心理因素和潜在问题。

实验法：在实验室环境或网络模拟平台上，通过设计不同的算法推荐场景和干预措施，观察青年学生的行为反应和心理变化，对干预策略的有效性进行实验验证。

3、创新之处

研究视角创新：将算法推荐这一新兴技术因素纳入青年学生网络集群行为的研究范畴，突破传统研究仅关注个体心理或网络环境的局限，从新的视角深入剖析两者之间的内在联系。

研究方法整合创新：综合运用多种研究方法，将量化研究和质性研究有机结合，在保证研究科学性的同时，深入挖