Аннотация

Кытайдын социалдык медиа платформаларынын коомдук коммуникацияны терең өзгөртүүсү алардын заманбап коомдук чөйрөгө өзгөчө таасирин, өзгөчө студенттер популяциясына жана билим берүү процессине критикалык талдоону талап кылат. Бул макалада Weibo, WeChat жана Douyin платформаларынын иштөө логикасын системалуу талдоо жана салыштыруу, алардын рационалдуу коомдук дискурстун калыптанышына жана фрагментациясына, өзгөчө студенттер арасында тийгизген таасирин баалоо максат коюлган. Үч доминанттуу платформаны изилдөө үчүн коомдук чөйрөнүн теориялык алкагына негизделген салыштырма кейс-изилдөө методологиясы колдонулган. Талдоо Weiboнун коомдук күн тартибин аныктоо үчүн ачык аянттан коммерциялаштыруу жана көңүл ачуу басымдуулук кылган мейкиндикке өтүүсүн байкаган, бул олуттуу талкуулар үчүн аянтты кыскартып, жаш колдонуучулар үчүн коммуникация нормаларын моделдейт. WeChatтын жеке, күчтүү байланыштар экосистемасы маалыматтын капсулациясын өнүктүрөт, коомдук маалыматтын кесилиш потогун тоскоол кылган күчтүү чөйрө барьерлерин жаратып, студенттердин ар түрдүү көз караштарга жеткиликтүүлүгүн чектейт. Douyinдин негизги алгоритмдик бөлүштүрүү механизми контенттин жеткирүүсүнүн теңдешсиз натыйжалуулугун камсыз кылганы менен, бир убакта когнитивдик доместикацияны күчөтүп, татаал коомдук маселелерди жөнөкөйлөштүрүлгөн көңүл ачууга системалуу деконструкциялайт. Бул платформа динамикалары студенттер үчүн олуттуу педагогикалык, психологиялык жана социологиялык кесепеттерди алып келет, анын ичинде көңүл буруу узактыгынын кыскарышы, критикалык ой жүгүртүү жөндөмдүүлүгүнүн төмөндөшү жана фрагменттелген дискурс аркылуу социалдык биримдиктин таасири. Изилдөөнүн практикалык баалуулугу регуляторлорго, платформа дизайнерлерине жана педагогдорго негативдүү эффекттерди жумшартуу жана коомдук коммуникациянын чың, инклюзивдүү жана билим берүүчү чөйрөсүн өнүктүрүү үчүн багытталган стратегияларды иштеп чыгууда – мисалы, алгоритмдик ачык-айкындык, көп тараптуу башкаруу жана санариптик сабаттуулук программаларын күчөтүү – структураланган алкакты берүү потенциалында жатат

Негизги сөздөр

коомдук чөйрө; алгоритмдик сунуштоо; маалымат кокону; жабык циклдүү экосистема; санариптик сабаттуулук

Колдонулган булактар

  1. Bruns, A. (2023). From “the” public sphere to a network of publics: Towards an empirically founded model of contemporary public communication spaces. Communication Theory, 33(2-3), 70-81. doi: 10.1093/ct/qtad007.
  2. Chaoub, A., et al. (2022). 6G for bridging the digital divide: Wireless connectivity to remote areas. IEEE Wireless Communications, 29(1), 160-168. doi: 10.1109/MWC.001.2100137.
  3. Chen, S., Si, G., & Wang, Y. (2021). SEI3R-based public opinion evolution model in WeChat. Journal of Information Engineering University, 22(2), 222-227. doi: 10.3969/j.issn.1671-0673.2021.02.015.
  4. Cotter, K. (2019). Playing the visibility game: How digital influencers and algorithms negotiate influence on Instagram. New Media & Society, 21(4), 895-913. doi: 10.1177/1461444818815684.
  5. Huang, S., & Wang, X. (2025). Introduction, alienation, and mastery: Addressing the risks of ideological and political education narratives based on recommendation algorithms. Journal of Hohai University (Philosophy and Social Sciences), 27(1), 9-17. doi: 10.3876/j.issn.1671-4970.2025.01.002.
  6. Jiang, R. (2025). On the ideological logic of digital colonization. Journal of Southwest University (Social Sciences Edition), 51(1), 93-103. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2025.01.008.
  7. Kuang, W., & Wang, T. (2023). The dissemination logic of social media algorithmic recommendation and platform social responsibility. Journal of Shanghai Jiao Tong University (Philosophy and Social Sciences), 31(5), 1-12. doi: 10.13806/j.cnki.issn1008-7095.2023.05.001.
  8. Liao, Y. (2020). The “network public sphere” in Weibo: From the perspective of Habermas’s public sphere. Legal System and Society, 16(5), 232-233. doi: 10.19387/j.cnki.1009-0592.2020.05.230.
  9. Meng, S.J., Shang, J.T., Zhang, F., Yang, F., & Liu, M. (2022). Factors influencing the dissemination effect of COVID-19 scientific information and the selection of crisis response strategies on social media: An empirical analysis based on popular microblogs related to scientists. Library and Information Service, 66(13), 91-101. doi: 10.13266/j.issn.0252-3116.2022.13.009.
  10. Peng, L. (2020). What kind of public information dissemination should we construct? Reflections on new media communication during the COVID-19 pandemic. Journalism World, 5, 36-43. doi: 10.15897/j.cnki.cn51-1046/g2.20200515.001.
  11. Shen, H., & Ni, L. (2007). The key conception formula of journalism credibility. Journal of Shanghai University (Social Sciences Edition), 14(6), 74-80.
  12. Sina.com. (2011). The power of “micro”: What was hurt this day was China. Retrieved from https://tech.sina.com.cn/i/2011-12-19/10076533298.shtml.
  13. Wang, X., Li, Y., Tian, L., & Hou, Y. (2023). Government digital initiatives and firm digital innovation: Evidence from China. Technovation, 119, article number 102545. doi: 10.1016/j.technovation.2022.102545.
  14. Wen, F., & Xie, X. (2022). The operational logic and ethical concerns of short video recommendation algorithms: A perspective from actor-network theory. Journal of Southwest Minzu University (Humanities and Social Science Edition), 43(2), 160-169. doi: 10.3969/j.issn.1004-3926.2022.02.019.
  15. Wuestenenk, N., van Tubergen, F., & Stark, T.H. (2025). The influence of group membership on online expressions and polarization on a discussion platform: An experimental study. New Media & Society, 27(1), 225-245. doi: 10.1177/14614448231172966.
  16. Xie, Y.X., & Feng, R. (2012). A study on the role of microblog as a medium in the network public sphere. Journal of Yangzhou University (Humanities and Social Sciences Edition), 16(5), 111-115. doi: 10.19411/j.cnki.1007-7030.2012.05.018.
  17. Xu, J., & Wang, M. (2025). Construction method of microblog user interest profile based on content preference and emotional tendency. Journal of Hebei University (Natural Science Edition), 1, 91-103. doi: 10.3969/j.issn.1000-1565.2025.01.010.
  18. Yang, Y. (2023). Algorithmic transparency: Legal realization and limitation. Electronic Intellectual Property, 11, 63-81. doi: 10.3969/j.issn.1004-9517.2023.11.007.
  19. Zhang, M., Liu, L., & Wang, Y. (2024). Research on the dynamic spread of information in social networks based on relationship strength theory and feedback mechanism. Frontiers in Physics, 12, article number 1327161. doi: 10.3389/fphy.2024.1327161.
  20. Zhao, Z. (2021). Analysis on the “Douyin (Tiktok) Mania” phenomenon based on recommendation algorithms. E3S Web of Conferences, 235, article number 03029. doi: 10.1051/e3sconf/202123503029.