閱讀下面的文字，完成下列各題。
材料一：
      算法的本質(zhì)是“溫故而知新”。無論是消費(fèi)者利用智能投資顧問做理財規(guī)劃，還是信貸部門通過算法評分系統(tǒng)考察客戶資信，抑或是社交媒體根據(jù)用戶瀏覽歷史實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)內(nèi)容推送，完整的算法應(yīng)用大體上可以歸納為三個典型步驟：第一步，平臺端通過（主動或被動的）數(shù)據(jù)挖掘，獲取用戶的原始數(shù)據(jù)，例如消費(fèi)記錄、運(yùn)動軌跡、健康信息、金融狀況、瀏覽歷史、行為言論和訪問頻率等。第二步，云端將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模型，輸出概率、偏好、排名、傾向、風(fēng)險和估值等具有明確判斷指向性的分?jǐn)?shù)和結(jié)果。第三步，應(yīng)用終端生成可供運(yùn)營商決策的評價和預(yù)測報告，例如，案情分析軟件提供辯護(hù)策略、電子商務(wù)網(wǎng)站識別消費(fèi)偏好后推送廣告、自動駕駛系統(tǒng)規(guī)劃行車路徑、搜索引擎生成排序界面、黃頁類軟件給出附近就餐選擇、出行幫手設(shè)計旅行方案、平行管理與控制的混合增強(qiáng)智能框架進(jìn)行虛擬現(xiàn)實(shí)等。
（摘編自唐林垚《算法應(yīng)用的公共妨害及其治理路徑》）材料二：
      算法在給普通用戶提供個性化信息服務(wù)、提高信息生產(chǎn)效率、緩解信息過載難題的同時也引發(fā)了一系列倫理問題。在媒體和代碼滲入日常生活的當(dāng)下，傳統(tǒng)的新聞傳播倫理問題如虛假新聞、新聞尋租等仍然存在，甚至被放大，變得更加隱蔽和難以控制，而新技術(shù)賦權(quán)帶來的數(shù)據(jù)泄露、隱私侵犯，“信息繭房”風(fēng)險，知情權(quán)、自主決策權(quán)、被遺忘權(quán)不同程度受到?jīng)_擊等新問題也層出不窮。用戶行為數(shù)據(jù)足跡的永久存儲、全景監(jiān)獄式的無縫監(jiān)視，以及個人數(shù)據(jù)信息過度商品化、算法黑箱等傳播倫理問題成為新聞傳播研究領(lǐng)域備受關(guān)注的議題。
（摘編自匡文波《智能算法推薦技術(shù)的邏輯理路、倫理問題及規(guī)制方略》）材料三：
      算法看上去是機(jī)器的力量，但決定算法的，是人。人的失誤會帶來算法的偏差。不能發(fā)現(xiàn)或者無視偏差的存在，也是人的過錯。在算法大行其道之時，人應(yīng)該有更高的能力對算法進(jìn)行評判，及時發(fā)現(xiàn)與糾正算法中可能存在的陷阱與漏洞。
      算法的常見陷阱之一，是它會帶來的偏見與歧視，而且是用更隱蔽的方式。例如，搜索引擎的搜索排序，是算法交給我們的答案，但這其中，時時可能隱藏著人的干預(yù)造成的信息不公正、不均衡。如果搜索引擎服務(wù)的提供者不能盡可能保證信息的公正，如果搜索引擎的使用者不能提高對搜索結(jié)果的判定能力，那么，我們會一次又一次因算法而誤入歧途。
      在公共信息環(huán)境的營造方面，算法也并非總是帶來客觀公正的結(jié)果。在算法不成熟、不完善的情況下，相比以往由媒體人所營造的擬態(tài)環(huán)境，機(jī)器算法之下的擬態(tài)環(huán)境，未必會更接近真實(shí)社會，甚至可能會出現(xiàn)更多干擾人們認(rèn)知與判斷的假新聞或噪音。
      2016年美國大選結(jié)果揭曉之后，F(xiàn)acebook在大選中的假新聞傳播問題遭到質(zhì)疑。而假新聞的增加，與Facebook采用算法而不是人工進(jìn)行信息推送有一定關(guān)聯(lián)。我們現(xiàn)在也并不能簡單推斷Facebook的信息推送算法是否對美國大選的結(jié)果造成了影響。但這樣的事件在提醒我們，要警惕機(jī)器算法與個人興趣雙重過濾下人們對外界認(rèn)知與判斷產(chǎn)生的偏差。
      進(jìn)一步，我們還要問：建立在大數(shù)據(jù)、人工智能等基礎(chǔ)上的個性化算法雖然能理解并順應(yīng)人們的行為，但它們真的能讀懂人性嗎？徘徊在人的低層次需求上的算法，是否真的是人性？完全圍繞人的外在興趣和行為建立起來的算法，會使人們接收的信息同質(zhì)化，這是否會把人們帶到“作繭自縛”的境地，形成“信息繭房”效應(yīng)？個性化信息服務(wù)是對個性的解放，還是新的束縛？如果所謂個性化算法只是迎合人類的褊狹，是否最終會導(dǎo)致用戶被信息“黑洞”所吞噬？
      就像美國學(xué)者尼葛洛龐帝在《數(shù)字化生存》一書中所說的，在極端個性化的“我的日報”的同時，我們還需要公共性的“我們的日報”。因此，以公共化信息來平衡個性化信息，是未來新聞業(yè)必須堅(jiān)持的。未來的算法將不僅要解決個性化信息推送的問題，也應(yīng)更好地實(shí)現(xiàn)公共化信息的推薦。
      作為算法底層基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，同樣也可能隨時成為陷阱。片面的數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)、失真的數(shù)據(jù)，不僅不會更真切地映射環(huán)境和事物，反而可能成為一面哈哈鏡。在數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保證的今天，我們更需要警惕貼著“客觀”標(biāo)簽的數(shù)據(jù)哈哈鏡。另一方面，我們也需要利用機(jī)器和智能來防止人為的數(shù)據(jù)造假。
      即使算法和數(shù)據(jù)都是合理、準(zhǔn)確的，我們也不能把未來的媒體都交給算法。算法只是未來信息生產(chǎn)與分發(fā)的方式之一，而不是全部。人應(yīng)該超越算法，保持自身對現(xiàn)實(shí)世界的洞察力與判斷力。
      在機(jī)器可以大規(guī)模地進(jìn)行信息的收集、加工與分發(fā)時，對這些信息的價值判斷、真?zhèn)闻袛?，還需要人，這既包括專業(yè)的媒體人，也包括有良好的媒介素養(yǎng)的普通人。在機(jī)器可以批量地進(jìn)行事實(shí)性信息生產(chǎn)的時代，人的力量將更多地向意見性信息（如評論）生產(chǎn)傾斜。而有公共價值的意見的產(chǎn)生，是建立在人的判斷與分析能力基礎(chǔ)上的，即使機(jī)器可以幫助媒體更好地描繪現(xiàn)實(shí)世界的圖景，對這些圖景的解讀，還是依賴于人。
      但無論如何，機(jī)器進(jìn)入到新聞的智能化生產(chǎn)領(lǐng)域，都不是壞事，它會在一定程度上將人從那些簡單重復(fù)的信息生產(chǎn)中解放出來，這會促使人重新思考自己在傳媒業(yè)中的核心價值，將自己的弱項(xiàng)交給機(jī)器，而強(qiáng)化自己的強(qiáng)項(xiàng)，當(dāng)然這樣一個判斷與遷移過程將是漫長的。未來人在信息生產(chǎn)中的角色和工作方式，在一定程度上也會發(fā)生變遷。人在未來信息生產(chǎn)中的重要程度，取決于其對于那些不可替代的角色的認(rèn)識與實(shí)現(xiàn)程度。
（摘編自彭蘭《機(jī)器與算法流行的時代，人該怎么辦》）（1）下列對材料相關(guān)內(nèi)容的理解和分析，不正確的一項(xiàng)是

D

D

A.算法的“溫故而知新”，包括平臺端獲取用戶的原始數(shù)據(jù)，在處理后導(dǎo)入算法模型，最終生成可供決策的新信息的工作步驟。
B.算法在提供個性化信息服務(wù)、提高信息生產(chǎn)效率、緩解信息過載難題的同時也帶來了數(shù)據(jù)泄露、隱私侵犯、算法黑箱等問題和風(fēng)險。
C.算法是否存在偏差，能不能發(fā)現(xiàn)或正視偏差，能不能及時糾正偏差，都取決于人，因?yàn)闆Q定算法的是人而非機(jī)器。
D.尼葛洛龐帝認(rèn)為，除了“我的日報”，我們還需要公共性的“我們的日報”，這可以平衡個性化信息，防止用戶被信息“黑洞”吞噬。
（2）根據(jù)材料內(nèi)容，下列說法不正確的一項(xiàng)是

B

B

A.在使用搜引擎獲取信息時，排在前面的信息不一定是最佳答案，因?yàn)樗阉饕娣?wù)的提供者在設(shè)計算法時可能帶有偏見。
B.Facebook在2016年美國大選中假新聞增加的例子，證明在公共信息環(huán)境的營造方面，算法會增加干擾人們認(rèn)知與判斷的因素。
C.材料三大體按照“提出問題--分析問題--解決問題”的邏輯順序展開，論證了人要超越算法的觀點(diǎn)。
D.材料三的作者對機(jī)器進(jìn)入新聞的智能化生產(chǎn)領(lǐng)域持積極態(tài)度，認(rèn)為機(jī)器有助于人類將更多的力量放在意見性信息生產(chǎn)等機(jī)器不可替代的方面。
（3）下列各項(xiàng)中，關(guān)于“信息繭房”的說法不正確的一項(xiàng)是

D

D

A.微博上人們通常不會關(guān)注、接收與自己的想法不一致的信息，而主要接收、關(guān)注與自己想法相同的信息。長此以往，會使得接收的信息同質(zhì)化，從而形成“信息繭房”。
B.抖音針對用戶的精準(zhǔn)推薦是互聯(lián)網(wǎng)時代中“信息繭房”的集中體現(xiàn)，一個愛好美食的用戶，他的抖音“推薦”一欄中，推送的內(nèi)容里美食類內(nèi)容通常占大部分。
C.內(nèi)容定制類手機(jī)新聞客戶端或多或少存在“信息繭房”的效應(yīng)，因?yàn)檐浖o受眾推薦的往往是受眾感興趣的內(nèi)容。
D.導(dǎo)航軟件根據(jù)用戶的需求，將路況信息導(dǎo)入算法模型，為用戶設(shè)計相關(guān)路線。現(xiàn)在很多人出行都依賴導(dǎo)航而不認(rèn)路，就是“信息繭房”效應(yīng)的表現(xiàn)。
（4）結(jié)合材料一算法的應(yīng)用步驟及材料二的內(nèi)容，簡述算法引發(fā)的倫理問題是怎樣產(chǎn)生的。
（5）在算法時代，為避免算法帶來的風(fēng)險，你認(rèn)為用戶應(yīng)該具備怎樣的媒介素養(yǎng)？請結(jié)合材料簡要談?wù)劇?/h1>