面向主流互联网信息服务算法平台的安全评估与风险监测数据

针对互联网算法滥用引发的信息茧房、算法操纵、意识形态安全等突出问题，本文构建了 “示范应用数据” 数据集（编号：2022YFB3103705-001）。该数据集系统汇集短视频个性化推送、社交媒体榜单、搜索推荐、大模型问答结果及平台算法公示等多类信息，包含约 30 万条算法交互结果数据，覆盖 5 大类主流互联网信息服务算法和 20 余个互联网平台。数据通过云真机仿真、爬虫技术与人工采集相结合的方式获取，采集周期为 2025 年 9 月至 12 月，数据集大小为60M，适配算法安全风险监测、违规行为识别等研究场景。通过标准化的数据采集、清洗与标注流程，数据集确保了高时效性、完整性和准确性，可为算法风险监测、违规案例发现提供高质量数据支撑。