随着大数据及人工智能技术在广告领域的运用,广告制作与传播流程已然发生重构。算法推荐广告是目前数字广告中最有代表性的广告运作方式,但在算法推荐广告数据收集与处理过程中,却不可避免地面临精准广告营销与用户隐私保护之间的矛盾。因此,从用户隐私权衡视角探讨用户隐私保护及算法推荐广告回避反应具有重要意义。本研究选取了隐私收益、隐私关注、隐私保护意愿与算法推荐广告回避反应（包含认知回避、情感回避、行为回避）6个变量构建算法推荐广告回避模型。采取描述性统计分析、差异性检验、相关性分析及中介效应检验来了解目前用户对算法推荐广告回避的现状,以及各变量间的影响关系。研究发现:（1）社交媒体中用户隐私收益感知不明显,隐私收益对算法推荐广告认知回避有负向影响,但隐私收益对算法推荐广告情感回避和行为回避均未体现显著的负向影响。（2）社交媒体中用户隐私关注与隐私保护意愿十分强烈,并对算法推荐广告认知回避、情感回避、行为回避都有显著的正向影响作用。（3）隐私保护意愿在隐私关注与算法推荐广告回避之间起中介作用。其中,隐私保护意愿在隐私关注与用户算法推荐广告认知回避、情感回避与行为回避之间均起部分中介作用。（4）性别、年龄、学历与社交媒体使用频率均在隐私权衡上存在差异。男性的隐私收益更高,女性的隐私关注更强;年龄较大的用户群体隐私收益更高,年龄较小的用户群体隐私关注更高;高中及以下学历用户的隐私收益与隐私关注均低于其他学历群体;社交媒体使用频率低的用户隐私收益最高、隐私关注最低。本研究基于用户隐私权衡的视角,通过对社交媒体中的算法推荐广告回避的研究,证实了用户隐私权衡对算法推荐广告回避具有一定影响,并且用户隐私保护意愿在隐私关注对算法推荐广告回避影响路径中起部分中介作用。最后根据研究结论对如何提升用户隐私收益、减少用户隐私关注、降低用户隐私保护意愿,从而减少用户算法推荐广告回避反应提出了相应建议。