摘要: 数字经济时代下，电商作为资本运行的新载体，通过大数据推荐算法，精准捕捉平台用户，匹配相应需求，重塑用户的信息接收模式。大学生群体作为社会的重要组成部分，其社会认知不仅对个人发展有重要影响，还对整个社会发展起着重要的作用。电商推荐算法深度融入大学生的生活，介入大学生的社会认知建构过程，对大学生的社会认知产生了影响。通过结合马克思主义理论，不仅分析电商推荐算法对大学生信息获取效率、社会参与和创新创业方面的积极影响，还分析其引发的认知格局窄化、消费主义和信任危机等消极影响。从马克思主义视角出发，提出平台责任重构、教育引导强化和规制监管完善等对策，旨在为消除电商推荐算法负面影响提供借鉴，从而帮助大学生建立正确的社会认知。
Abstract: In the era of digital economy, e-commerce, as a new vehicle for capital operation, utilizes big data recommendation algorithms to accurately capture platform users, match their corresponding needs, and reshape their information reception patterns. As an important part of society, the social cognition of university students not only significantly impacts their personal development but also plays a crucial role in the progress of society as a whole. E-commerce recommendation algorithms have deeply integrated into the lives of university students, intervening in the process of their social cognition construction and exerting an influence on it. By integrating Marxist theory, this analysis not only examines the positive impacts of e-commerce recommendation algorithms on the efficiency of information acquisition, social participation, and innovation and entrepreneurship among university students but also addresses the negative effects, such as the narrowing of cognitive horizons, consumerism, and trust crises. From a Marxist perspective, countermeasures such as reconstructing platform responsibilities, strengthening educational guidance, and improving regulations and supervision are proposed. The aim is to provide references for mitigating the negative impacts of e-commerce recommendation algorithms, thereby helping university students establish a correct social cognition.
1. 引言
随着互联网技术的发展，电子商务平台的推荐系统，依托大数据与人工智能的结合，成为连接用户与商品的核心工具。然而，当算法推荐深度介入认知过程，其带来的不仅是益处，还隐藏着风险。对于活跃于网络空间的大学生群体而言，这种算法推荐是其感知社会、获取信息、养成消费习惯的渠道。社会认知作为社会心理学中的核心概念，由阿尔伯特·班杜拉在1986年提出的，指个体对社会现象、社会关系及社会规范的理解与判断过程。在本研究中，我们将其操作化为以下几个可测量的维度：价值认知，即个体对社会主流价值观的判断与认同；消费认知，涵盖消费观念、品牌态度与购买决策逻辑；公共事务认知，包括对社会热点、公共政策及公民责任的了解与态度。这些维度共同构成大学生社会认知的结构体系，成为算法影响的具体对象。马克思主义理论强调，社会存在决定社会意识，算法技术作为当下社会存在的组成部分，其发展变化必然影响到当下的社会意识。电商推荐算法是技术进步的体现，一方面能够为人们带来便利，另一方面电商推荐算法也可以为资本所利用，给人们带来危害。因此，从马克思主义视域下，剖析电商推荐算法对大学生社会认知的影响并进行对策研究，不仅有助于大学生建立正确的社会认知，也为构建健康的信息环境提供支持。
2. 电商推荐算法对大学生社会认知的双重影响
2.1. 电商推荐算法对大学生社会认知的积极影响
2.1.1. 信息获取效率提升
推荐算法的核心目标是满足用户的个性化需求，并在互联网平台上合理分配[1]，它具有精准匹配特性，有助于大学生的信息获取，为其学习和生活提供了有力支撑。第一，电商推荐算法能够过滤信息资源并针对性推荐商品。电商平台有海量的商品，电商推荐算法通过分析大学生的浏览历史、搜索记录等数据，推送适合大学生需要的生活和学习用品。面对大学生预算有限的特点，它也可以推荐价格较为合适的产品。第二，电商推荐算法还能为大学生生活提供参考。当大学生进行旅行、参加社团活动或者面临不熟悉的消费领域时，电商推荐算法能帮助大学生快速了解新领域，挑选自己需要的商品。第三，电商推荐算法能够分析大学生在不同时间段的潜在需求，如在开学时对床上用品的需求，实现信息推送，为大学生提供更方便的服务。
2.1.2. 社会参与增强
在当今数字化时代，算法推荐不再是单纯的商品推送，而是慢慢转向增进社会参与、传播核心价值观。推荐算法在精确度和即时响应方面具有显著优势[2]。部分具有社会责任感的平台，能够借助算法，把一些积极向上的社会内容推送给用户。大学生的能力是巨大的，推荐算法能够通过分析识别对社会事物关注度高的学生，从而做到精准推送内容。对于那些平常关注较少的学生，也能够通过推荐公益社会内容，使其对这方面有一定了解。同时，平台创办的公益活动，能够借助算法，推荐给更多的人，不断扩大公益活动的影响力，尤其针对大学生群体，帮助他们树立正确的社会观，不断提升其责任感，并充分参与到社会事务中去，激发其的思辨意识与参与热情，对其社会认知产生积极影响。
2.1.3. 创新创业能力增强
在大学生群体中，学生创业者可以通过校园电商的形式，锻炼创新创业实践能力。大学开设创新创业课程，但是除了理论上的学习，更需要现实的实践。学生创业者可借助校园电商平台开展线上产品销售与服务，这不仅节省了大学生创新创业的成本，更为其他学生提供了便利。在电商平台上引进算法推荐服务，通过分析同学们的浏览记录、消费偏好以及评价反馈等数据，大学生创业者能够准确的了解同学们的真正需求，从而售卖对应的产品或者开展同学们喜闻乐见的服务。这种创业实践不仅锻炼了大学生商业开展能力，更让他们在进行商业实践的过程中，了解学生群体的真正需求，从而以小见大，慢慢窥见市场的销售规律，最终使得自身的创新创业能力增强。
2.2. 电商算法推荐对大学生社会认知的消极影响
2.2.1. 信息茧房加剧认知格局的窄化
电商推荐算法通过精准推送，形成了“信息茧房”。在信息茧房中，大学生接触的都是算法根据其数据推送出来的，符合其消费习惯和偏好的商品，从而形成了一个僵化的商品环境，长期处在这样的消费环境中，大学生会养成习惯，不自觉地排斥与其既有消费观念不符的新的商品信息，导致对商品价值的判断能力减弱。从而，形成了消费观念的僵化倾向，主要表现为商品选择的单一化和消费视野的狭窄化。学生接触的商品也会变得同质化，对商品价值的理解也可能会出现表面化和刻板化的情况，难以建立全面、理性的消费认知体系，最终导致自身整体视野的收缩。更为深远的影响是，这种认知模式会影响学生对复杂市场环境的适应能力，阻碍其形成理性的消费观念，对其经济独立能力和社会适应能力的发展产生阻碍作用。
2.2.2. 消费主义倾向与评价物化
电商算法推荐机制通过数据分析，了解用户的需求，从而强化大学生的消费主义倾向。电商平台的个性化推荐目的是对不同用户根据一定规则和策略来推荐不同的商品，从而实现整个电商平台的精准营销，提高消费者的购买转化率，提高平台的交易额[3]。它不是简单地呈现所有商品信息，而是会优先推送那些利润高的商品，这类商品会通过精心设计的营销和价值抬高，将大学生的注意力引向物质层面上。在这种消费氛围的熏陶下，大学生往往会忽视自身的精神成长。同时，推荐算法还产生了评价物化的问题。在这个过程中，商品评价采取打分的形式，通过简单的描述进行评价，大学生在参考这些评价时，可能会更趋向于大众打分高的商品，而忽视了自身真实需求的现象。这种评价物化会阻碍大学生独立思考和判断能力的养成。因此，必须警惕算法推荐带来的消费主义倾向和评价物化，引导大学生树立正确的消费观和价值观。
2.2.3. 隐私侵犯与信任危机
当前，以个性化推荐算法系统为核心的电商平台，个性化、商业化等特征更为鲜明，却降低了其自身的透明性、可预测性与公平性[4]，部分电商平台为更加精准的推送，过度收集用户的数据，从而引发了一系列的隐私侵犯与信任危机问题。甚至某些平台为了谋取私利，会收集超出推荐商品所需的信息，涉及到了用户的现实生活信息，如地址、电话等，与第三方进行交易，售卖用户的隐私信息，从而威胁到用户的安全。对于大学生群体而言，这种行为带来的负面影响更为深远。当诈骗者利用算法推荐所泄露的信息对大学生进行诈骗时，其可能会因缺乏足够的社会经验和防范意识导致被骗，造成严重的后果。这种情况不仅使他们的财产受损，更让他们对大数据产生了不信任、不可靠的思想，从而削弱了大学生参与数字社会的积极性与主动性，最终影响他们正常的学习、社交和生活。
3. 马克思主义理论视角下的原因分析
3.1. 研究现状与理论切入点
当前，国内外关于推荐算法社会影响的研究主要可分为三类：一是技术效应方面，主要关注算法在过滤筛选信息、塑造用户行为等方面的作用，对此进行分析；二是社会批判方面，主要从传播政治经济学角度分析算法背后的权力运作，分析资本逻辑和资本本质所带来的社会影响；三是行为心理学方面，主要探讨算法推荐对个人认知偏好的强化效用，包括对“信息茧房”的研究。然而，当前研究大多侧重于对现象的描述，或者分析对心理层面进行分析，缺少将算法纳入资本主义整体运作的过程中进行批判的整体性视角，尤其在大学生群体社会认知形成方面，对算法在价值观塑造、消费行为异化与公共理性削弱中的深层作用没有深入探寻。在此背景下，通过分析马克思主义的异化劳动、商品拜物教与消费理论，同时在一定程度上引入技术社会塑造理论与网络社会学理论作为对比视角，来说明算法是处于当前社会结构中的，并不是纯粹的理性工具，而是带有偏见，甚至被利用，从而更深层次的在马克思主义视角下剖析资本主义的逻辑，并重塑人的认知与交往方式。
3.2. 异化劳动理论的延伸
马克思的异化理论深刻揭示了资本主义条件下劳动的异化，即劳动产品、劳动过程、人的类本质以及人与人的关系的异化，在电商算法推荐算法的环境下，异化劳动理论延伸到了消费领域。与技术社会塑造理论所强调的“技术和社会”的互动不同，马克思主义视角指出，算法在本质上从属于资本增殖的逻辑，其设计目标并非促进人的全面发展，而是最大化商业利润。在这一过程中，大学生的认知活动呈现出异化状态，一方面，算法能够自主地进行推送商品，算法推荐的商品更容易进入大学生的眼界，从而更容易被购买。而算法不推荐的商品，被购买的概率就大大减少。因此，造成了大学生自身的认知与商品相异化。另一方面，算法推荐下，大学生自身探索商品的过程，变成了算法推荐下的被动接受。同时，在劳动技术方面，由于受到资本主义的影响，算法技术可能成为资本增殖的工具，不再专注于人的全面发展，而是通过追踪、迎合、分析等技术，服务于资本的商业利润。能够为资本带来利润的商品更容易被推送，带来利润较少的商品，可能会受到限制。这种情况会使大学生接受信息的过程产生片面化思想，从而缺少对社会的全面认识，造成社会认知的偏差，最终抑制大学生的全面发展。
3.3. 商品拜物教理论的深化
马克思的商品拜物教理论深刻揭示了在资本主义生产关系中，人与人之间的社会关系，被神秘地表现为物与物之间的关系。在数字资本主义时代，电商平台的推荐算法也是商品拜物教的一种体现，表现了社会关系的物化过程。与网络社会学所关注的“流动空间”与“虚拟认同”不同，马克思主义分析揭示了算法对大学生商品观念的误导，使学生产生错误的认同观。电商推荐算法能够通过大数据分析，精准捕捉大学生的消费习惯。随后，会将某种商品与社会上身份地位的象征进行捆绑，而大学生在数据算法的推荐下，可能频繁地浏览到某种商品，从而激起他们的消费欲，导致他们认为，拥有某种商品，就能获得到他人眼中的社会地位或情感认同。然而，这种物化的认知却掩盖了真实的社会结构与矛盾。大学生在追求商品的过程中，可能会出现自身消费水平不匹配的现象，还会忽略商品背后复杂的生产关系、劳动价值以及社会不平等。长此以往，大学生将会陷入商品拜物教观念中，社会认知将遭到扭曲。
3.4. 消费观的转变与需求扭曲
马克思主义消费理论认为，消费应当是人们为了满足自身真实且合理的需求，进而促进自身自由而全面发展的一种积极的活动。然而，在资本主义生产关系下，通过电商算法推荐，消费可能会转变为资本实现增殖的工具。相较于行为经济学所描述的“冲动消费”或“非理性选择”，马克思主义更进一步指出算法推荐对大学生主体性的扭曲。当前，电商带货快速发展，通过直播的形式，以某些极端、夸张的方式进行销售商品，或营造一种刺激的购物氛围进行销售。算法通过对大学生消费记录的分析，为其推送相关的直播。大学生可能会在直播环境的紧张氛围下，在主播夸张的手段下，进行激情消费，这种消费模式是被动的，具有引导性的。这种消费模式，使得大学生的主体性被消解，他们不再是自身消费活动的主导者，而是沦为了他人牟取利益的工具。长期处于这种消费环境下，会导致大学生的真实需求被严重扭曲，从而陷入了一种盲目的，过度的恶性消费循环之中。
4. 对策与展望
4.1. 平台责任的重构
重构平台责任，要树立“以人为本”“技术向善”理念，加强算法推荐服务版面页面生态管理，建立完善人工干预和用户自主选择机制，维护用户合法权益[5]，电商平台不能只看流量和利益，更应关注人的全面的发展，尤其是大学生的全面发展。通过优化算法技术，把社会主义核心价值观植入算法[6]，把社会效益和商业利益结合起来，在追求商业利益的同时，还要兼顾公共利益与社会的长远发展。平台应当主动承担起打破信息局限的责任，在推送符合用户需求的商品的基础上，适度的推送多元化的商品。在识别到用户可能是大学生时，更要注重对其社会认知观念的引导，减少不良内容和不良直播的推送。此外，营造健康的数字文化生态，离不开严格的治理。平台要承担自身内容审核的责任，加大对正能量、知识型、公益性销售和直播的推送力度，如通过购买农产品助力农村发展，从而引导大学生树立理性、健康的消费观与价值观，让平台成为传输正能量，弘扬真善美的重要阵地。
4.2. 教育引导的强化
学校作为培养大学生的主阵地，必须加强思想政治教育，强化教育引导，培育大学生的自主意识。从理论武装层面来看，学校应将马克思主义的异化理论、商品拜物教理论等相关理论学说融入课程教学。将这些理论融入教学，能为学生提供批判算法的锐利思想武器，让他们以理性的眼光审视算法推荐。学校还需要加强媒介与数字素养教育，要引导学生认清算法的运作逻辑，明白算法是如何通过数据收集、分析来精准推送信息的。同时，要让学生了解算法背后资本逐利的本质，认识到电商平台的推荐并不只是为了满足用户需要，更是为了实现其自身的利益。在此基础上，培养大学生良好的消费习惯，避免冲动消费、过度消费，塑造他们清醒的社会认知，使其在面对算法营造的信息茧房时，能够保持独立思考的能力，成为具有批判意识和自主意识的时代新人。
4.3. 监管机制的完善
在数字化飞速发展的今天，算法推动着商业和社会的运转，在电商领域，算法的影响更是不断加深。但由于资本对利益的追求，在算法运用中也引发了不少问题，所以要完善监管机制，使算法在合法合理的方式下运行。完善立法路径是确保推荐算法公平、透明、合规运行的根基所在[7]。政府要建立一套全面的算法备案、审查和问责制度。监管部门要了解算法的设计思路、运行方式、数据来源等信息，让算法在监督下运行。同时，还要建立评估体系和问责体系。要对算法是否公平、透明、合规进行仔细评估，对那些违规开发和使用算法的人，按照规定进行惩戒。当前，有些平台为了自身利益，将收集的用户信息进行售卖，这不仅侵犯了用户的隐私，还可能让算法给出错误推荐。因此，政府需要加强立法，明确平台收集、使用数据的界限，对数据泄露和滥用的行为进行规制，保障用户的数据安全和合法权益。
5. 结论
在数字时代，电商推荐算法对大学生社会认知的影响是双重性的。一方面，它凭借自身优势，带来了益处，另一方面，算法偏见问题也不容忽视。从马克思主义视角看，技术应该服务于人，电商平台不能仅仅将算法视为谋取商业利益的工具，而应超越商业领域，将技术纳入社会价值的层面。因此，要加强算法治理，增强平台的责任意识，学校作为大学生的主要活动场所，也应该承担起教育引导的责任。同时，还要建立健全监管机制，保障用户权利。如此，才能在数字时代下，发挥好算法的推荐作用，助力大学生形成健康、理性的社会认知。