湖南
（1）概念
算法素养（Algorithmic Literacy / Algorithm Literacy）是指个体在算法深度中介的媒介环境中，识别算法的存在、理解其基本运作逻辑、批判性评估其社会影响，并据此采取相应行动策略（顺应、协商或抵抗）的知识、技能与态度的综合能力。其概念内核通常被分解为算法意识、算法知识、算法评估与算法应对四个层面。
算法素养的核心不在于要求普通用户掌握编程或机器学习的专业知识，而在于形成对“算法在何种场景下以何种方式影响我”的感知、理解与回应能力。
（2）主要内容
学界已形成相对共识的四维框架：
其一，算法意识，即知晓算法在具体场景中的在场与作用，这是素养的起点，研究显示相当比例用户甚至不知推荐系统的存在；
其二，算法知识，包括对算法运作原理的技术性理解与对算法利益归属、偏见来源的批判性理解，用户的理解常以“民间理论”形式存在；
其三，算法评估，即对算法后果（信息多样性、公平、隐私）的批判性判断，涉及情感态度层面（信任、怀疑或“算法欣赏”）；
其四，算法应对，包括顺应（内容创作者的算法迎合）、协商（“喂养”与“驯化”算法）与抵抗（系统性回避、算法操纵）等行为策略。
（3）意义
在个体层面，算法素养是数字时代“信息自决”的前提。素养不足者在信息竞争中处于系统性劣势，形成新的“算法鸿沟”，构成数字不平等的第三层次；
在社会层面，算法素养关乎信息生态健康，具备算法批判意识的公民更可能主动打破茧房、核查信息，从而缓解虚假信息与群体极化；
在治理层面，算法素养构成“自下而上”的治理力量，与国家规制（如我国《互联网信息服务算法推荐管理规定》）、平台透明义务形成三足鼎立的治理格局。
（4）局限
其一，算法的黑箱属性使用户认知天然受限，所谓素养可能只是错误民间理论的再生产；
其二，过度强调素养可能将结构性问题个体化，形成“责备受害者”的修辞，信息茧房的责任主体首先是平台设计而非用户认知；
其三，素养提升与行为改变之间的因果证据仍显薄弱。
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