作者简介（Authors）

利利亚娜·博内格鲁（Liliana Bounegru）是伦敦国王学院（King's College London）数字人文系数字方法讲师，公共数据实验室（Public Data Lab）联合创始人，并隶属于阿姆斯特丹的数字方法倡议（Digital Methods Initiative）和巴黎政治学院媒体实验室（médialab, Sciences Po）。关于她工作的更多信息，可访问 lilianabounegru.org。¶

安东尼·格林·伯顿（Anthony Glyn Burton）是数字民主研究所（Digital Democracies Institute）的梅隆—西蒙菲莎大学数据素养研究员（Mellon-SFU Data Fluencies Fellow），也是西蒙菲莎大学（Simon Fraser University）传播学院的博士候选人。¶

全喜卿（Wendy Hui Kyong Chun）是西蒙菲莎大学加拿大150新媒体研究讲席（Canada 150 Research Chair in New Media）、传播学教授，以及西蒙菲莎大学数字民主研究所所长。她最近的著作是《歧视性数据：相关性、邻域与新的承认政治》（Discriminating Data: Correlation, Neighborhoods, and the New Politics of Recognition）（MIT Press）。¶

梅洛迪·德弗里斯（Melody Devries）是多伦多都会大学（Toronto Metropolitan University）传播与文化系的博士候选人。她运用民族志方法分析网络上政治信念形成的过程。¶

埃米·哈里斯（Amy Harris）是西蒙菲莎大学传播学院的博士候选人，也是数字民主研究所的研究员。她的研究关注有关气候变化的博物馆和展览如何帮助人们理解未来将会是什么样子。¶

汉娜·霍尔茨克劳（hannah holtzclaw）是西蒙菲莎大学传播学院的博士生，同时也是该校数字民主研究所的数据素养研究员（Data Fluencies Fellow）。¶

伊奥安娜·B. 朱坎（Ioana B. Jucan）是一位学者和艺术家〔译注：原文“artis”应为“artist”之误〕。朱坎〔译注：原文此处拼作“Juncan”，应为“Jucan”之误〕是爱默生学院（Emerson College）社会与文化探究助理教授，著有《恶意欺骗者：思考机器与述行对象》（Malicious Deceivers: Thinking Machines and Performative Objects）（Stanford University Press, 2023）。¶

亚历山德拉·朱哈斯（Alexandra Juhasz）是纽约城市大学布鲁克林学院（Brooklyn College, CUNY）电影学杰出教授。¶

D. W. 卡米什（D. W. Kamish）是西蒙菲莎大学传播学院的博士生，也是数字民主研究所的研究员。¶

加纳埃勒·朗格卢瓦（Ganaele Langlois）是加拿大约克大学（York University）传播与媒介研究系副教授。她的研究领域是：数字文化、数字方法与批判媒介理论。¶

贾斯敏·普罗克特（Jasmine Proctor）（她/他们）是一位独立研究者，其工作聚焦于身份、劳动与粉丝文化的交汇处。她此前的工作关注粉丝劳动、政府政策与企业策略之间的关系如何使韩国流行音乐得以被用作一种软实力工具。¶

克里斯汀·汤姆林森（Christine Tomlinson）是加州大学尔湾分校（University of California, Irvine）社会科学学院的讲师和研究员，研究网络文化与互动、电子游戏玩家的体验以及电子游戏内容。克里斯汀此前曾在西蒙菲莎大学数字民主研究所担任游戏研究专家。¶

鲁帕·瓦苏德万（Roopa Vasudevan）是一位新媒体艺术家、计算机程序员和研究者，其作品考察社会与技术的默认设置；追问那些我们常常忽视或视为理所当然的规则、惯例与协议；并在对技术之社会影响的探索中，将人性与社群置于中心。她目前的学术研究考察新媒体艺术家与科技行业之间复杂而紧密的关系。¶

埃丝特·韦尔特弗雷德（Esther Weltevrede）是阿姆斯特丹大学（University of Amsterdam）新媒体与数字文化助理教授，也是数字方法倡议和应用程序研究倡议（App Studies Initiative）的成员。她的研究获得荷兰研究理事会（Dutch Research Council，NWO）资助，项目编号 VI.Veni.191C.048。¶

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封底文字（Back Cover）

安东尼·格林·伯顿、全喜卿等¶

《算法本真性：概论》（Algorithmic Authenticity: An Overview）¶

在当代数字社会中，是什么让信息让人感觉真实或具有说服力？本书汇集了不同学科对“本真性”（authenticity）的理解，以寻找应对错误信息与虚假信息的另类方式，超越当代的事实核查及其对“本真”真相的追寻。在数字资本主义的算法之流中被模式化，本真性本身也受制于变异、重复与外部影响。将关于算法本真性之历史与实践的跨学科研究联结起来，指向了新的研究问题，以理解算法本真性对社会生活的影响及其在当代信息失序中的作用。¶

www.meson.press¶

ISBN 978-3-95796-210-2¶