算法推荐视域下思想政治教育面临的挑战与对策

［摘" 要］在大数据、人工智能等科学技术飞速发展的今天，算法推荐技术在信息传播领域中的作用和地位日益凸显，不仅把控着信息的生产传递，更深刻影响着社会价值的凝聚以及思想、行为的建构。智能算法推荐为思想政治教育发展带来新机遇的同时，也带来了“资本逻辑”“注意力博弈”“信息茧房”“后真相”等多重问题，使得思想政治教育的发展面临着较大的风险挑战。为此，必须强化议题设置，助推思想政治教育有效引导；提升算法素养，促进思想政治教育价值凝聚；打破圈群隔阂，拓宽思想政治教育传播空间；抑制虚假信息，为思想政治教育筑牢公众“信任红线”。从而，主动融入算法推荐技术所开启的网络信息传播新纪元，推动自身创新发展，实现算法推荐“为我所用”。

［关键词］算法推荐；思想政治教育；挑战；对策

［中图分类号］G641" ［文献标识码］A" ［文章编号］1005-5843（2025）01-0085-06

［DOI］10.13980/j.cnki.xdjykx.2025.01.014

［收稿日期］2024-08-05

［基金项目］2020年湖南省“十三五”教科规划重点项目“高校思想政治理论课可视化教学应用研究”（项目编号：XJK20ADY005）。

［作者简介］李双洁（2000-），女，重庆江津人，中南大学马克思主义学院硕士生；主要研究方向：网络思想政治教育。叶湘虹（1972-），女，湖南望城人，中南大学马克思主义学院教授；主要研究方向：思想政治教育心理学。

在算法时代，“智能算法技术作为一种高度精细复杂的技术系统，正在以特定的技术框架和运行规则开展一场辐射人类生活各个领域的全景式革命”［1］，而作为信息传播领域中占据主导地位的推荐技术，利用智能算法对大数据进行分析预测，凭借其迎合用户提供个性化推荐的特性，不断增强用户粘性，不仅改变了传统信息收集、信息生产和信息分发的运行系统，还在一定程度上影响了社会信息传播格局以及信息权力的分配。这为思想政治教育发展提供新机遇的同时，算法推荐所带来的隐忧也成了算法推荐与思想政治教育二者融合发展不可回避的问题。随着对算法推荐研究的不断深入，如何主动预判算法推荐下思想政治教育发展的潜在危机并进行有效干预，助推算法推荐赋能思想政治教育，逐渐进入学者们的视野，成为共同关注的重要议题。因此，探讨算法推荐背景下思想政治教育面临的风险挑战与应对策略具有重要的理论和实践意义。

一、算法推荐的意识形态本质及其与思想政治教育的内在契合

（一）算法推荐的意识形态本质

算法推荐是智能算法实际应用中的一种信息处理系统，主要依托内容信息采集处理、用户画像分析以及信息推送等程序，收集用户的偏好信息，从而了解用户需求，并将需求结果与数据信息相匹配，最后将匹配结果再传递给用户，进而完成个性化推荐［2］。其中信息分发是算法推荐的重要环节，而根据不同的分发依据可以将算法推荐分为基于用户精准画像的个体化信息推荐、基于实时热度和协同过滤的群体化信息推荐以及混合型信息推荐三大类。其中，个体化信息推荐主要通过采集个体用户的行为数据，对其进行标签化处理，进而形成精准的用户画像，由此来实现信息偏好与个体需求的精准匹配；基于实时热度的群体化信息推荐则是推送特定时间段内浏览量、点赞量、讨论量等数据指标较高的信息，基于协同过滤的群体化信息推荐是在个体化推荐的基础上加入对用户社交信息的采集，旨在为用户匹配好友所关注的信息；混合型信息推荐则是多种算法推荐综合运用的结果，旨在提升算法的信息分发效能。无论是何种类型的算法推荐，都以用户的数字足迹为依托，以信息的精准推送为目标，是大数据时代信息快速传播流通的重要工具和手段。

虽然算法并不直接生产信息制造内容，但却能直接操控信息的生产，并影响信息的传播，即决定哪些信息能够被推送到公众面前，进而在算法个性推荐、靶向推送的过程中，潜移默化地改变用户获取信息的行为习惯，影响用户的价值思想和行为选择，久而久之则会影响整个社会群体的价值凝聚和价值秩序。正如迪科普洛斯（Diakopoulos）所言，“我们生活在一个由算法来裁决我们生活中越来越重要的决定的世界里……由大量数据驱动的算法是社会中新的权力掮客”［3］。“算法作为人类社会实践的产物，在现实的运行过程中，已然超越工具属性，正在以技术运行、话语规训、主体塑造、权力控制等方式发挥着意识形态功能”［4］。可以说，算法不仅在生产运行过程中渗透着意识形态性，还通过技术性的过滤选择垄断着用户的信息选择权、控制着个体意识，并“不可避免地与制度化的权力和权威模式相联系”［5］，影响着社会权力和政治系统的运行。由此可见，算法推荐虽身披中立性和工具性的外衣，实质上已成为主导价值引领的新兴权力，具有鲜明的价值指向和意识形态属性。

（二）算法推荐与思想政治教育的内在契合

1.算法推荐成为连接信息与用户塑造价值思想的中介。近年来，在大数据、人工智能等现代科学技术快速发展的基础上，智能算法技术也迅速发展起来，可以说，我们生活在一个算法的时代。而“社会物质生产方式及其变化是思想政治教育变化发展的根本源泉”［6］，也就是说，算法推荐的变革必然会引起思想政治教育的变化发展。一方面，算法推荐成为思想政治教育相关信息传播的重要中介和桥梁，将思想政治教育者与受教育者以一种全新的方式连接起来，拓展了思想政治教育内容传播的深度和广度，采用情感式渗透而非理性逻辑的方式，使受教育者在不知不觉中温顺地接受推荐内容及其带来的影响。另一方面，算法推荐已经逐渐演变成一种控制思想塑造和价值引导的算法权力，具有重要的社会和政治影响。而思想政治教育作为一种有目的、有计划的体现人主观能动性的社会实践活动，旨在使其社会成员形成一定社会所要求的思想品德和价值认同，它在网络空间信息传播领域一定程度的“式微”使得其他非主流意识形态信息在算法推荐技术的作用下逐渐占据网络空间，这不仅造成思想政治教育空间被压缩，且不利于社会正确思想价值的塑造。

2.思想政治教育引领算法推荐的价值指向。算法推荐作为信息传播领域占据重要地位的技术模式，实现了信息传递的技术革新，也为思想政治教育的发展带来了新的教育空间、新的教育手段、新的教育条件，延伸了思想政治教育功能。但从价值逻辑的角度来看，算法推荐根本价值遵循在于资本逻辑，也就是说算法推荐的根本目的在于以各种方式吸引用户群体的关注，最大限度地增强用户群体的粘性，倡导“流量为王”，进而实现流量变现获得尽可能多的经济收益。在此背景下，如果不对算法推荐进行有效的价值引导，极可能导致算法推荐偏离主流价值观的情况，引发社会思想行为失序的风险。而思想政治教育具有政治引导、思想教育等功能，这在很大程度上能够赋能算法推荐，使其保证价值正当性。一是能够对算法推荐的设计者和把关者进行引导教育，对其价值观念进行有效纠偏，在“算法生产”阶段就进行有效干预。二是能够对平台媒体进行价值引领和有效约束。随着算法推荐技术的迅速崛起，平台媒体在信息生产分发和信息能见度上扮演着越来越重要的角色，通过思想政治教育对平台媒体加以引导约束是保障算法推荐价值正当性的应有之义。三是能够为用户提供引导教育，帮助提升用户的算法素养，增强自身判断力而不被算法所“驯化”。

二、算法推荐场域思想政治教育面临的挑战

（一）“资本逻辑”：消解思想政治教育主导地位

在算法推荐场域，在算法个性化推荐的影响下，传统的信息传播空间发生了变化，传递信息的渠道几乎被算法所主导，个性化推荐已经成为人们获取信息的重要方式。但随着信息传播方式逐渐由大众化向个体化转变，平台媒体放任算法过滤信息，加之传统把关人权威旁落，为增加用户粘度算法不断倡导“流量至上”“受众本位”，遵循资本逻辑，源源不断地为用户推荐其“感兴趣的内容”而非“应关注的内容”。一方面，算法推荐裹挟资本逻辑压缩思想政治教育的信息传播空间。在传统的信息传播过程中，主流媒体往往拥有最新、最优质的信息资源，控制着社会中最重要的信息渠道，进而有利于实现主流价值理念的最大可见度和感知度；而算法带来的个性化推荐改变了这种信息传播的形式，由自上而下式的信息传播模式转变为网络空间中交互式的传播模式，这在很大程度上满足了用户的个性化信息需求，也使得平台媒体逐渐取代传统主流媒体成为重要的信息生产与传播的“中转站”，思想政治教育的信息传播空间显而易见地被压缩。另一方面，算法推荐裹挟资本逻辑侵占思想政治教育的权威话语阵地。“资本主体的算法权力是算法经济时代资本权力的新形式，是资本增值逻辑的权力工具。”［7］资本逐利本性和算法推荐技术的双重作用使得信息的开发与传递从主流价值导向转变为受众导向，并在一定程度上助长了网络空间的“注意力博弈”。与此同时，从表面上看受众的个性化需求得到了满足，实现了对信息的“自由选择”，但实际上受众也在被迎合的过程中被限制在算法为其打造的数据框架内，“奶头乐”的快感很容易使其产生信息成瘾，使受众被迫消耗时间与注意力。在此情形下，由传统主流媒体构建的权威话语阵地被算法推荐侵占，思想政治教育的信息内容不可避免地被边缘化。

（二）“注意力博弈”：削弱思想政治教育价值引领

算法场域中信息的个性化传递使得用户的注意力成为一种人人抢夺的稀缺资源，而信息的多元化爆炸式生产及其在网络空间的无障碍流通也使得用户的注意力呈现出分散化甚至匮乏的现象。在资本逻辑和流量逻辑的双重驱使下，为了争夺受众有限的注意力，各平台媒体不断借助算法推荐生产和推送用户感兴趣的信息以迎合受众。而随着信息无穷尽的生产与用户有限的注意力之间的矛盾不断加剧，这种“注意力博弈”只会变得越来越激烈，长此以往，用户注意力被各平台媒体所控制，思想政治教育的价值引领则面临被削弱的风险。一方面，“注意力博弈”削弱受众对思想政治教育的认知。“在视觉文化时代，个体通过视觉幻象的诱导而心甘情愿地接受了视觉文化意识形态的质询和征召。”［8］平台媒体借助算法推荐获得用户注意力、抓取流量的同时，也在不知不觉中实现其“价值扩张”，为其自身对注意力市场的操控和算法推荐技术披上了合理性的外衣。与此同时，平台媒体间的“注意力博弈”也弱化了用户的价值自主性，用户被各种信息推送包围，其价值认知和价值选择在博弈中被算法权力介入引导，长此以往，用户深度思考的意识和辨别能力被弱化，进而削弱受众对思想政治教育的价值认知和价值选择。另一方面，“注意力博弈”削弱受众对思想政治教育的认同感。“注意力博弈”的背后实际上是价值观之间的博弈，为了谋取关注，各平台媒体会尽全力采取各种方式博取眼球，加之算法黑箱的存在为“注意力博弈”提供了极大的便利，甚至成为美国等西方国家进行价值渗透和文化输出的隐身衣，这不仅恶化了主流思想价值的传播环境，还阻碍了主流共识的凝聚，造成思想政治教育价值引领的失效。

（三）“信息茧房”：阻滞思想政治教育信息传播

美国学者桑斯坦认为，“信息茧房”是指“我们只听我们选择的东西和愉悦我们的东西的通讯领域”［9］。随着大数据和人工智能等技术的不断发展升级，算法推荐技术变得越来越精准智能，能够最大限度地对用户的喜好进行预估，从而实现“投其所好”，但这也加剧了个体认知的窄化和群体圈层的崛起，并使得思想政治教育信息传递“入圈”和“破圈”困难。从微观层面看，算法推荐使得个体被包裹进舒适的“蝉蛹”之中，形成信息闭环，突出表现为认知窄化。算法根据用户兴趣选择的惯性而提供的个性化推荐服务在满足用户个性需求的同时，也让用户的注意力被限制在既定的信息框架之内，久而久之人们每天生活在自己的“回音室”中，如此一来不仅易导致思想观念和思维方式的僵化，还会带来较大的认知偏差和窄化。从宏观层面看，算法推荐将群体分割为各个信息圈群，圈与圈之间相互排斥，突出表现为“观念隔离”。在这些信息圈群中，同质性的群体文化和排他性的圈群隔阂同时存在，根据同质性内容的不同，大致可以分为三大类：一是与思想政治教育主流信息高度一致的红色圈群，二是与思想政治教育主流信息相对立的黑色圈群，三是以娱乐性文化为主要内容的灰色圈群。但无论是哪一类圈群，各圈群之间交流较少，相互割裂，“圈内火热，圈外冷漠”的现象已成既定事实，长此以往极易导致群体极化现象并冲击思想政治教育的价值认同和共识凝聚。综上，由于“信息茧房”的作用，思想政治教育的信息被阻滞在“圈外”，甚至面临被“埋没”和“边缘化”的风险。

（四）“后真相”：冲击思想政治教育公信力构建

“‘后真相’通常被描述为故意扭曲现实，操纵信仰和情感，目的是影响公众舆论和社会态度的这种现象。”［10］“后真相”也是一种生产迎合受众但不符合事实的信息以博取受众关注获得经济利益的工具。换言之，“后真相”所传递的信息并非对客观事实的真实映象，相反，它对真相进行扭曲掩盖并将产生的偏见扩大化，久而久之，真相就变得不再那么重要了。而算法推荐则是“后真相”问题的重要助推手。一方面，算法推荐迎合用户追求简短化内容的偏好，并深谙人类大脑尽力节省能量的生存适应倾向，给受众不断推荐短小精悍的短视频、短文等视听信息，不断生产和传播碎片化信息，不仅使以系统整体为特征的传统思想政治教育受到冲击，更加剧了思想政治教育信息的消解。而长期被包裹在碎片化信息的框架中，用户获取信息的习惯和思维方式往往停留在表层，难以深入，这将日渐破坏受众的深度思考和独立批判能力，让其在不知不觉中变成算法推荐信息网络中的“思想傀儡”或“提线木偶”。加之断章取义、歪曲传播等问题的出现，用户可能会对思想政治教育信息产生误解、认知偏差甚至是排斥，致使思想政治教育的引导力和说服力被弱化。另一方面，在算法推荐技术和用户认知偏差的影响下，用户对某个错误信息越感兴趣，算法就越是推荐错误的内容，由此进一步影响用户的认知偏差和行为选择。对此，瓦尔迪兹指出，“算法是传播错误信息的罪魁祸首”［11］。与真相以现实为根据不同，“后真相”是以情感、信仰为根据的。因此，“后真相”引发的虚假信息多与大众密切关注的民生问题相关，这些问题往往伴随着受众的强烈代入感，一旦不能及时澄清和正确引导，不仅掩盖了真相，形成思想政治教育信息闭环，而且侵蚀了受众的价值观念进而影响其行为选择，从而加深受众对思想政治教育公信力的质疑。

三、算法推荐场域思想政治教育的应对策略

面对算法推荐技术所带来的思想政治教育信息传播困境，我们应做到在因势而动中将正确的价值观念嵌入和融入智能算法中，对算法进行有效规范和引导，确保其向着有益于人民生活福祉的方向发展。

（一）增强引导力：强化议题设置，助推思想政治教育有效引导

在新媒体浪潮下，网络空间已经成为当前我国社会舆论的重要根源地和集散地，可以说是舆论斗争的最前沿。与此同时，媒体往往通过报道倾向以及数量和时长的多少等方式影响着公众对某一事件的关注，也就是说，议题设置能力的强弱在很大程度上决定了舆论的有效引导。在此背景下，必须强化思想政治教育的议题设置，全面提升思想政治教育的回应力、解释力和批判力。一方面，要牢牢掌握议题设置的主动权，积极设置议题。面对纷繁复杂的舆论争议，组建一支积极回应解释、参与对话的专业队伍，在及时有效批判错误信息的同时，进行舆论阵地管理、运营并积极设置思想政治教育议题，适时依托算法推荐技术如采用霸榜热搜等方式，对相关话题进行高密度投放。同时深化算法技术渗透，加强推送的频率和效率，引导受众参与到相关问题的讨论和思考中，取民意凝共识，并有针对性地对其思想观念进行矫正纠偏，从而扩大思想政治教育的影响力。另一方面，要根据新媒体信息传播规律，有效设置议题。要实现思想政治教育信息的有效传播，需要从内容和形式两方面出发设置多元化的教育议题。一是从内容上来看，要基于算法所提供的词频、词条热度的统计分析，“在供给侧及时提供翔实完备的意识形态数据内容”［12］，从而创造出大众真正关心关注的思想政治教育议题内容，同时要推进理论和实践的有效互动，将思想政治教育理论寓于鲜活的实践案例中，使其向着大众化的方向发展，从而丰富思想政治教育内容。二是从形式上来看，要适时创新思想政治教育信息的传播和叙事方式，比如采用图文、短视频、音乐、动画等形式，丰富和强化受众的感官体验。同时，要尽可能地采用通俗易懂、平易近人的日常话语与受众展开对话，只有这样才能有效增进受众对相关理论知识的理解与思考，由此打破思想政治教育给人以抽象、教条式的刻板印象，破解被“束之高阁”致使其作用难以有效发挥的尴尬处境。

（二）增加凝聚力：提升算法素养，促进思想政治教育价值凝聚

面对算法场域中“注意力博弈”带来的一系列风险困境，有必要增强各相关主体的算法能力及素养水平，以实现思想政治教育驾驭算法，推动价值凝聚。从算法设计与开发的角度来看，可以加强对算法设计者与开发人员的思想政治教育，提高其政治站位和社会责任感，同时积极引导设计者与开发人员同思想政治教育者加强沟通交流，将思想政治教育信息融入算法的设计与开发中，适当增加思想政治教育信息的比重，进而从源头上抑制思想政治教育信息缺失的风险。从信息传播的角度来看，可以加强对信息生产及传播者与信息受众的思想政治教育。对信息生产及传播者，应当加强其社会公共责任意识，使其认识到网络意识形态安全的重要性，在追求流量热度的同时也要以受众的思想政治教育需求为重点，生产传播优质信息和有价值的内容。对信息受众，要注意提升其对算法推荐的认知，只有认识到算法推荐的本质和特性，才能够真正摆脱算法对受众的限制，在算法场域中牢牢掌握自主权，同时要加强和提升受众的思辨意识和判断能力，自觉承担起信息接收者和信息监督者双重角色的责任，为维护网络环境贡献一己之力。从载体的角度来看，可以对各平台媒体加以规范管制：一是要将凝聚社会共识的价值观引入到这些平台中，增强其责任意识，改变其受“资本逻辑”驱动的现状；二是要通过行政、法律等手段对平台媒体进行约束管制，在传播个性化内容的同时，也要注重对思想政治教育信息以及社会主流信息的推送分享，构建符合社会主流价值观的平台媒体。从监管评估的角度来看，一是要加强对监管者和把关人员的思想政治教育，引导其自觉承担好职责，加大对相关信息的把关监督力度，将不良信息扼杀在摇篮之中以净化信息传播环境；二是要做好反馈评估工作，对相关优质内容的创作者适当予以奖励，以此来鼓励更多的信息生产者投入到主流价值信息的创作中，从而推动优质信息生产、传播形成良性循环。

（三）提升传播力：打破圈群隔阂，拓宽思想政治教育传播空间

当前，算法推荐成为信息传播领域不可忽视的主导力量已然成为事实，面对算法推荐带来的“信息茧房”“过滤气泡”等问题，思想政治教育一味地逃避抵制是不可取的，唯有顺应变化主动融入算法推荐技术，才能有效扩大其传播力和影响力。一是要树立起用户意识，关注用户的思想、情感动态，创新思想政治教育宣传方式，与用户产生共情。马克思指出：“社会结构和国家总是从一定的个人的生活过程中产生的。”［13］而各圈群个体实际上也是一个个鲜活的人，他们之所以会陷入“茧房”中，除算法推荐等外在因素外，更重要的原因在于他们往往注重自身的情感需求和利益诉求，而反感传统思想政治教育单向灌输式的信息传播方式。因此，思想政治教育必须转变这种教育宣传方式，借助大数据等技术把握人们的利益、情感诉求，再通过算法技术做到精准投递，在内容上回应大众、心理上共情大众，进而与受众产生情感共鸣和思想共振，有效提升破圈能力。二是应当注重思想政治教育内容、技术与形式三者之间的有效融合互补。在内容上，不管当前信息如何爆炸式增长、如何多元化发展，内容始终是思想政治教育的核心竞争力。为此，要不断深耕内容建设，在确保内容客观真实的基础上不断创新，创造出新颖的、富有感染力的优质内容。在技术上，要认识到，在当前技术权力日益凸显的时代，如何运用好技术已经成为当务之急。为此，思想政治教育应当适当借助算法推荐技术，依托其采集的圈群画像，对各圈群展开精准有效的分析，并充分发挥大数据的作用进行分群式、场景化的信息生产与分发。在形式上，应当注意思想政治教育叙事话语的转变，在增强主流价值观和党性话语传播的同时也要注重话语的交流互动，在互动中善于发现各圈群的生活话语，适当扩大包容性并加以运用，由此与各圈群主体展开更好的对话。但需要指出的是，在此过程中不能一味地迎合幽默娱乐性的话语方式而丢失思想政治教育话语的准确性、系统性和完整性。

（四）提振公信力：抑制虚假信息，为思想政治教育筑牢公众“信任红线”

随着信息技术不断更新迭代，信息传播手段呈现出多元化发展态势，外加“资本逻辑”“流量至上”等利益的驱使，越来越多的突发性事件出现在公众面前并牵动着公众的注意力和情绪，但又往往真假难辨并伴随着透明度、准确性低等问题，最终损害主流媒体的公信力，削弱思想政治教育功能。在此情形下，一是要确保思想政治教育及主流媒体宣传报道的内容是客观真实的。宣传报道的每一个具体事实都必须符合客观事实，都经得起核对推敲，同时要做到将事实和意见区分开来，尽可能克服个人偏见，以不偏不倚的超然态度还原事实本真。只有对宣传报道的每一条内容消息负责，才能够取信于民，宣传报道才会有力量。二是要增强算法人机协同把关，规范算法行为。虽然依托智能算法技术有助于实现信息把关与个性化推送效率的最大化，但仅仅依靠算法对信息进行把关难以对信息进行正确的价值判断，致使不良信息、虚假信息流入传播领域，由此破坏网络生态。而人工对信息的理解更加全面深入，适当增加人为干预，将算法程序把关的高效性与人工把关的准确性结合起来，可以实现优势互补，有效抑制不良信息。同时，网络不是法外之地，还应当不断完善相关法律法规，对算法技术进行刚性约束，严厉打击虚假信息的传播源头，营造良好信息传播生态。三是要善于借助“区块链”技术，为思想政治教育公信力建设保驾护航。区块链是指一个个区块组成的链条，特定的信息被保存在一个个区块中，并按照各自产生的时间顺序而生成一个完整的链条，基于其数据难以篡改以及去中心化、开放性、独立性等特点，区块链所记录的信息更加真实可靠，且在信息传播初期、中期以及后期均发挥着重要作用，在有效抑制虚假信息的同时能够促进网络信任的搭建并提高公信力。

参考文献：

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［13］马克思，恩格斯.马克思恩格斯选集（第1卷）［M］.北京：人民出版社， 2012.

（责任编辑：王岚）

Challenges and Countermeasures of Ideological and

Political Education in the Perspective of Algorithmic Recommendation

LI Shuangjie，YE Xianghong

（Central South University， Changsha， Hunan 410006， China

）

Abstract： In the rapid development of science and technology， such as big data and artificial intelligence， the role and status of algorithmic recommendation technology in the field of information dissemination is becoming more and more prominent， not only controlling the production and transmission of information， but also profoundly influencing the construction of social thought， behaviour and value. Algorithmic recommendation technology for the development of ideological and political education to bring new opportunities at the same time， but also brought the “capital logic”， “attention game”， “information cocoon”， “Posttruth” and other problems， making the development of ideological and political education is facing greater risks and challenges. To this end， we must strengthen the topic setting， promote the effective guidance of ideological and political education; enhance the algorithmic literacy， promote the cohesion of the value of ideological and political education; break the gap between the circles and groups， broaden the dissemination space of ideological and political education; inhibit 1 information， and build the publics “red line of trust” for the ideological and political education， and take the initiative to integrate into the new era of information dissemination opened up by algorithmic recommendation technology. The new era of information dissemination opened by the algorithmic recommendation technology， to promote their own innovation and development， to achieve the algorithmic recommendation “for my use”.

Key words：" algorithmic recommendation; ideological and political education; challenges; countermeasures