【摘要】[目的/意义]探索个性化内容推荐关闭后用户体验的变化与对持续使用意愿的影响，有助于相关监管部门正确恰当地规范算法不合理应用，促进算法相关行业健康有序发展。[方法/过程]在传统SOR理论框架的基础上引入前因维度构建用户持续使用意愿影响模型，采用移动经验取样法，在3天内追踪53位有长期使用移动社交媒体经验的用户在个性化内容推荐关闭后的使用体验和情绪变化数据，并结合实时问卷与半结构化访谈进行定量与定性的混合分析。[结果/结论 ]在个性化内容推荐关闭的情境下，信息质量下降和信息冗余度上升会导致用户产生焦虑和倦怠的负面情绪，弱化用户沉浸体验感知，促使用户产生不持续使用意愿。依据研究结果得出如下启示：算法层面，应当构建梯度管控机制，为用户提供多种个性化推荐强度选项以避免引发戒断反应；企业层面，应当优化信息分发体系，尊重用户信息知情权；社会层面，应当督促头部企业加强社会责任感，联合企业采取积极干预措施帮助用户缓解焦虑倦怠心理；学科层面，信息资源管理学科应当始终以用户为中心，警惕突变情境下的用户信息行为失衡，为促进信息环境健康持续发展做出更大贡献。