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    趣緣:互聯(lián)網(wǎng)連接的新興范式

    2020-04-13 10:00:06喻國明曾佩佩張雅麗周楊
    新聞愛好者 2020年1期
    關(guān)鍵詞:算法推薦亞文化

    喻國明 曾佩佩 張雅麗 周楊

    【摘要】作為連接一切的工具,互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)到關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,而大數(shù)據(jù)時代,智能化算法推薦為人們構(gòu)建起以趣緣為基礎(chǔ)的隱性連接,趣緣成為互聯(lián)網(wǎng)連接的一種新興范式。以趣緣為主要特征的隱性連接以標(biāo)簽的形式構(gòu)建不同的隱性社群,重塑著社會形態(tài)。目前前人對隱性連接的研究還處于空白,通過將基于算法推薦技術(shù)下的隱性連接為出發(fā)點(diǎn)探討隱性連接與傳統(tǒng)的顯性連接的特征以及隱性連接帶來的問題與影響,并嘗試從倫理價值適切的角度探討顯性連接與隱性連接的協(xié)同。

    【關(guān)鍵詞】算法推薦;互聯(lián)網(wǎng)連接;趣緣;隱性連接;亞文化

    互聯(lián)網(wǎng)用“連接一切”的方式重構(gòu)了社會,重構(gòu)了市場,重構(gòu)了傳播形態(tài)。而在這一過程中的力量體現(xiàn)為凱文·凱利所說的,互聯(lián)網(wǎng)時代最核心的行為就是把所有東西都連接在一起,任何事物都會在多個層面被接入龐大網(wǎng)絡(luò)中,缺少了這些巨大的網(wǎng)絡(luò),就沒有生命、沒有智能、沒有進(jìn)化。[1]互聯(lián)網(wǎng)在其本質(zhì)“連接”的作用下,不斷構(gòu)建人與人、人與社會、人與場景等多種關(guān)系,從而成為一種改變社會的龐大力量。

    傳統(tǒng)的社會關(guān)系下的連接是人與人之間傳遞信息、產(chǎn)生關(guān)系,即形成人際傳播,再經(jīng)由意見領(lǐng)袖在初級群體和次級群體等群體的兩級傳播之后產(chǎn)生人與群體乃至社會的連接。在現(xiàn)代社會,這樣的連接通常以特定的血緣、地緣為基礎(chǔ),最早的研究可以追溯到社會學(xué)家滕尼斯提出的“共同體”與“社會”的二分概念開始,研究區(qū)域和環(huán)境如何影響人類社會結(jié)構(gòu)的問題,在此時共同的地域被視為社區(qū)形成的核心前提。

    但隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起與應(yīng)用,人與人之間的連接方式、連接范圍逐漸被媒介技術(shù)所拓展。人與人之間的聯(lián)系不再局限于臨近時空當(dāng)中的連接,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)由最初的終端連接,不斷演進(jìn),到內(nèi)容連接、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)連接乃至發(fā)展到在大數(shù)據(jù)算法下支撐的趣緣連接,逐漸地將那些在傳統(tǒng)社會中類似于小規(guī)模、松散化的俱樂部形式的群體連接起來,形成網(wǎng)絡(luò)空間中的虛擬社區(qū)。

    由此,連接是互聯(lián)網(wǎng)的基本功能,是公認(rèn)的互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)在法則之一。在互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的各種連接中,人作為一種社會化動物,人與人的連接始終是核心。構(gòu)成互聯(lián)網(wǎng)的核心要素,是終端、人、內(nèi)容與服務(wù),在不同階段,不同的連接規(guī)模、紐帶、互動方式會形成人與人之間不同的連接模式。[2]

    從前Web時代由機(jī)器連接成的“終端網(wǎng)絡(luò)”,到Web1.0時代出現(xiàn)的新聞組、BBS論壇構(gòu)成的內(nèi)容網(wǎng)絡(luò),再到Web2.0時由個體連接構(gòu)成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),互聯(lián)網(wǎng)連接的中心,實(shí)現(xiàn)了由信息、內(nèi)容紐帶向“人”的遷移。這些連接,始終以平臺為載體,或提供信息、或提供服務(wù)、或幫助用戶延伸關(guān)系,這樣基于一定平臺功能實(shí)現(xiàn)的連接是顯性的連接。而到當(dāng)前還在討論的Web3.0時代,在數(shù)據(jù)成為資源的大數(shù)據(jù)時代,智能化個性推薦,為人們構(gòu)建起一種不易察覺的、隱性的連接線索,這被視為一種隱性連接。在個性化推薦平臺中,用戶被平臺打上標(biāo)簽,構(gòu)成一種人與內(nèi)容的連接,人與人之間沒有直接互動,但從某種意義上講,標(biāo)簽將具有共同興趣、共同屬性的人連接在一起,形成新的社群。算法,是構(gòu)成這種隱性連接的基礎(chǔ)邏輯,在大數(shù)據(jù)背景下為“萬物互聯(lián)”提供技術(shù)和邏輯支撐。

    目前前人對隱性連接的研究還處于空白,因此本文將基于算法推薦技術(shù)下的隱性連接為出發(fā)點(diǎn)探討隱性連接與傳統(tǒng)的顯性連接的特征以及隱性連接帶來的問題與影響,并嘗試從倫理價值適切的角度探討顯性連接與隱性連接的協(xié)同。

    一、傳統(tǒng)連接中的顯性連接

    (一)顯性連接:平臺功能基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的連接(前Web時代-Web2.0時代)

    沿著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的線索來看,萬維網(wǎng)出現(xiàn)之前的時代,稱為“前Web時代”,實(shí)現(xiàn)了“機(jī)器”間的連接,也即終端的連接。

    在Web1.0時代,超鏈接把信息資源連接成一個巨大的內(nèi)容網(wǎng)絡(luò),例如1998年出現(xiàn)的搜狐,用戶通過網(wǎng)站入口來瀏覽獲取信息。在此時期,互聯(lián)網(wǎng)借助內(nèi)容平臺來實(shí)現(xiàn)用戶與內(nèi)容的相對單向連接,近乎于一個只讀平臺。

    在Web2.0時代,互聯(lián)網(wǎng)平臺重心由內(nèi)容走向“人的關(guān)系”的遷移。借助博客、SNS、微博、微信等平臺的應(yīng)用,互聯(lián)網(wǎng)中的個體構(gòu)建出以個人為傳播中心的“個人門戶”中心。作為社會個體,每一個人在平臺中運(yùn)用、開掘自己的關(guān)系鏈條,通過關(guān)系與外界保持信息傳遞,這意味著個體通過自己的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行信息的篩選、發(fā)現(xiàn)和收集。

    終端、內(nèi)容、社交關(guān)系是在這些階段中的互聯(lián)網(wǎng)平臺能提供的核心功能,人們的連接在這些功能中得以實(shí)現(xiàn)。由此,平臺功能性,是顯性連接得以建立的基礎(chǔ)和邏輯。

    克萊舍基認(rèn)為:“當(dāng)我們使用網(wǎng)絡(luò)時,最重要的是我們獲得了同他人聯(lián)系的接口。我們想和別人聯(lián)系在一起,這是一種電視無法替代的訴求,但實(shí)際上我們可以通過社會化媒體來滿足它”??梢钥吹?,基于社會化媒體平臺的開放性、交互性特征,用戶可以在其中與他人獲得或“強(qiáng)”或“弱”的連接。在微信中,基于其即時通信的功能屬性,用戶主要可以通過延伸自己現(xiàn)實(shí)生活中的社會關(guān)系產(chǎn)生“現(xiàn)實(shí)—虛擬”的強(qiáng)連接。在微博中,用戶更多地通過平臺提供的社交功能來進(jìn)行“數(shù)據(jù)化表演”,樹立在虛擬環(huán)境中的形象,并通過主動性的社交活動,如點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā),從而與虛擬環(huán)境中的他人產(chǎn)生較之于現(xiàn)實(shí)關(guān)系較弱的“弱連接”。

    (二)在以平臺功能為基礎(chǔ)的顯性連接中所展現(xiàn)的特征

    主動性。無論是以內(nèi)容為核心的Web1.0還是以關(guān)系為核心的Web2.0,用戶在使用平臺時,都是基于平臺的功能特性,來主動獲取信息或構(gòu)建社交關(guān)系,從而在互聯(lián)網(wǎng)中與其他人或群體形成連接。

    強(qiáng)弱關(guān)系的不穩(wěn)定性。在美國社會學(xué)家格蘭諾維特提出的強(qiáng)關(guān)系和弱關(guān)系的概念中,強(qiáng)關(guān)系指聯(lián)系頻繁的關(guān)系,而弱關(guān)系指不夠頻繁的關(guān)系。他指出,強(qiáng)關(guān)系往往是同質(zhì)群體內(nèi)部的紐帶,而弱關(guān)系是不同群體之間的紐帶。在網(wǎng)絡(luò)的互動中,存在著強(qiáng)關(guān)系與弱關(guān)系的區(qū)分。移動互聯(lián)網(wǎng)突破了傳統(tǒng)社交范圍限制,對平臺功能主動性的進(jìn)一步延伸,用戶可以相對主動地選擇深化弱關(guān)系,使其變?yōu)閺?qiáng)關(guān)系,反之弱化強(qiáng)關(guān)系變?yōu)槿蹶P(guān)系。例如,當(dāng)前,構(gòu)建跨平臺矩陣是許多新媒體運(yùn)營的手段。在跨平臺過程中,微信形成的關(guān)系較強(qiáng),微博形成的關(guān)系較弱,是否選擇在強(qiáng)弱關(guān)系中實(shí)現(xiàn)跨平臺互動聯(lián)系,仍然取決于用戶對于在媒介使用過程中的主動性。

    二、隱性連接:算法邏輯下的被隱藏的趣緣連接

    (一)技術(shù)邏輯:算法

    互聯(lián)網(wǎng)作為一種具備交互性、便捷性、隱蔽性特征的工具,其動態(tài)的連接、開放的平臺、流動的網(wǎng)絡(luò)自組織、交融的內(nèi)容—關(guān)系—終端網(wǎng)絡(luò)以及人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等新興技術(shù),正在創(chuàng)造前所未有的社會場景,人們被一股強(qiáng)大而無形的力量裹挾著,進(jìn)入“場景細(xì)分”時代。[3]算法,作為人工智能的底層邏輯,通過對海量數(shù)據(jù)的挖掘分析,找尋并建立復(fù)雜的要素間的關(guān)系,遵循“海量內(nèi)容—用戶需求—多維場景”的基礎(chǔ)邏輯,為用戶構(gòu)建更加貼合沉浸的場景。技術(shù)的崛起會引發(fā)社會制度、社會結(jié)構(gòu)與功能的改變,以構(gòu)建容納新技術(shù)的情境,從而導(dǎo)致人類結(jié)構(gòu)、交往方式、認(rèn)知途徑的改變。[4]因而,算法逐漸成為構(gòu)造社會的重要力量。在我國現(xiàn)階段的算法推薦實(shí)踐中,運(yùn)用最為廣泛的是基于內(nèi)容的推薦算法、基于協(xié)同過濾的推薦算法、基于知識的推薦算法以及混合算法等。

    (二)底層邏輯:人的需求深化——趣緣

    “連接一切”成為互聯(lián)網(wǎng)界的一句口號。彭蘭教授曾提到,連接是互聯(lián)網(wǎng)的基本功能,也是公認(rèn)的互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)在法則之一。[5]在互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的各種連接中,人與人的連接是核心,并且通過人與內(nèi)容、人與社群、人與服務(wù)等連接來實(shí)現(xiàn)不斷增長的連接,從而延伸人的社會關(guān)系。我們認(rèn)為,互聯(lián)網(wǎng)激活的是個體力量。在這種以個體為節(jié)點(diǎn)的多鏈條連接中,表現(xiàn)為多種形式:社交、內(nèi)容、興趣、時間、空間、活動。在以內(nèi)容、社交、虛擬游戲等為形式所建立起的互聯(lián)網(wǎng)連接方式當(dāng)中,我們發(fā)現(xiàn),人工智能興起后,以算法為邏輯的連接,建立起了一種不容易被察覺的隱性連接。這種連接與基于一定的平臺功能實(shí)現(xiàn)的顯性連接不同,它通常是基于算法推薦技術(shù),基于用戶之間的相似度,通過協(xié)同過濾將內(nèi)容推薦給具有相同興趣的用戶,這種以興趣為主要特征的相似度成為一種隱性的連接,將原本陌生的用戶聚集在同一類標(biāo)簽下,用戶可以在該類標(biāo)簽通過轉(zhuǎn)發(fā)、評論建立社交關(guān)系,形成隱性社群,實(shí)現(xiàn)連接。算法推薦下的用戶相似度往往是根據(jù)用戶的愛好與興趣來區(qū)分,這種相似度最明顯的特征是以趣緣為基礎(chǔ),蔡騏曾指出所謂的趣緣群體,也就是經(jīng)由趣緣關(guān)系結(jié)合起來的社會群體,這種趣緣關(guān)系建立在共同的興趣愛好、價值取向的基礎(chǔ)上,比如傳統(tǒng)社會中的黃梅戲戲迷群、朋克族,網(wǎng)絡(luò)虛擬社區(qū)中的粉絲群、小清新族群、極客、維客等。[6]而這種通過個性化推薦平臺,用戶被平臺打上的標(biāo)簽,成為一種連接線索。表面上看,標(biāo)簽只是人與內(nèi)容連接的依據(jù),人與人之間沒有直接互動,但在某種意義上,標(biāo)簽也可以將具有共同興趣、屬性的人連接在一起?;谝环N趣緣關(guān)系算法將不同的用戶連接在一起,在這種隱性的連接下,用戶進(jìn)行信息的交流與分享,算法推送技術(shù)下構(gòu)建的隱性連接的本質(zhì)是一種趣緣連接。

    (三)基于趣緣為基礎(chǔ)的隱性連接的特征

    隱秘性。算法通過對用戶的興趣、個人偏好、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征等,分析出用戶特征之后貼上的標(biāo)簽,用戶往往意識不到這會達(dá)到一個類似于議程設(shè)置的效果。而在進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)平臺中后,用戶其實(shí)已經(jīng)在被推送的信息設(shè)置了隱性的連接議程,盡管信息落點(diǎn)更加準(zhǔn)確,但長期接受這樣的“潤物無聲”的連接,難免不落入、形成“信息繭房”。

    強(qiáng)黏性。當(dāng)前社會大大增強(qiáng)的異質(zhì)性以及社會節(jié)奏加快,“原子化動向”給予人們“復(fù)雜、脆弱的人際關(guān)系”之感。盡管隱性連接不易被察覺,但因其基于用戶的個人興趣,且收受高效,與主動選擇不同的是,倍感孤獨(dú)的現(xiàn)代人在看似無意地進(jìn)入到與個人喜好相同的環(huán)境和群體中,容易迅速產(chǎn)生歸屬感和依賴感。因而,隱性連接具有很強(qiáng)的用戶黏性。同時,算法進(jìn)行的高質(zhì)量場景匹配,也是增強(qiáng)黏性的一個重要原因。

    隱性連接與顯性連接實(shí)現(xiàn)的由弱到強(qiáng)循序漸進(jìn)的關(guān)系連接,最終會實(shí)現(xiàn)向顯性連接轉(zhuǎn)化。算法推薦機(jī)制會根據(jù)用戶喜好將用戶歸于某類標(biāo)簽之下產(chǎn)生一定的聚集,盡管其在信息接收時并沒有達(dá)到完全的接收,但是基于趣緣的同類信息以及虛擬社區(qū)環(huán)境中的有類似喜好的用戶在互聯(lián)網(wǎng)中的行為,如轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊等,用戶通過“觀看行為”,會與這類信息和用戶產(chǎn)生潛在的關(guān)系,也可看作是一種極弱的關(guān)系。一方面,算法會根據(jù)對用戶“畫像”源源不斷地推送相類似的消息,信息落點(diǎn)越來越密集,會增強(qiáng)用戶與信息之間的關(guān)系。另一方面,當(dāng)某些用戶因?yàn)槿蹶P(guān)系接觸到一些基于趣緣推送信息,進(jìn)入到網(wǎng)絡(luò)社群中發(fā)現(xiàn)有極高的認(rèn)同度時,弱關(guān)系也會逐漸增強(qiáng)為強(qiáng)關(guān)系。強(qiáng)關(guān)系出現(xiàn)后,用戶與信息、服務(wù)之間的連接就會變得主動,很有可能實(shí)現(xiàn)由隱性連接向主動的顯性連接轉(zhuǎn)化。

    三、算法分發(fā)下,趣緣為基礎(chǔ)的隱性連接構(gòu)建亞文化特征的隱性社群

    (一)隱性社群

    學(xué)者對虛擬社群的定義是:用戶由相同興趣而聚集到社群,并在社群中進(jìn)行知識、信息的交流和分享,從而形成一種特有的人際關(guān)系的線上社群。謝鵬曾將互聯(lián)網(wǎng)時代的虛擬社群定義為“以移動互聯(lián)網(wǎng)終端參與的,在網(wǎng)絡(luò)空間中活動的,成員由相同興趣或某種需要而聚集的,并在社群中進(jìn)行知識、信息的交流和分享,從而形成的一種特有人際關(guān)系的線上社群”[7]。

    社群的一個特點(diǎn)是用戶可以在社群中進(jìn)行知識信息的交流與分享,而在以算法推薦機(jī)制的社交媒體平臺,比如抖音,會根據(jù)用戶的瀏覽記錄等行為和基本信息給用戶打上標(biāo)簽,將短視頻內(nèi)容同樣根據(jù)類別打上不同的標(biāo)簽,通過過濾、排列組合將內(nèi)容精準(zhǔn)分發(fā)給用戶。在這一標(biāo)簽主導(dǎo)的推薦下,具有統(tǒng)一標(biāo)簽喜好的人被算法聚集在一起,針對該標(biāo)簽內(nèi)容進(jìn)行討論與信息的共享,在算法推薦機(jī)制下,用戶之間有了一種連接,并且在這種隱性連接中,用戶有了一致的目標(biāo)即興趣,互相進(jìn)行信息的交換,從而構(gòu)建成為一種隱性社群。比如在抖音“變臉換裝”標(biāo)簽下聚集同樣一群有著相同愛好的用戶,他們針對“變臉換裝”以評論的方式進(jìn)行交流討論,以上傳分享相關(guān)視頻的方式,用戶與抖音博主之間進(jìn)行著信息的交換,而在算法推薦這一機(jī)制下,標(biāo)簽成為一種隱性連接,用戶與抖音博主在不知不覺中構(gòu)建出一個以“變臉換裝”為主題的隱性社群,用戶在這個社群中進(jìn)行著意見與觀點(diǎn)的交換、互動。

    (二)以趣緣為基礎(chǔ)的隱性連接構(gòu)建亞文化特征的隱性社群

    美國社會學(xué)家費(fèi)舍爾曾在其著作《社會網(wǎng)絡(luò)與場所:城市環(huán)境中的社會關(guān)系》中闡述了社會網(wǎng)絡(luò)在城市居民生活中的作用,指出居住在非鄰近地域的居民,通過特定關(guān)系(如共同興趣或愛好、共同價值觀等)組成一個群體,從而形成自己的社會網(wǎng)絡(luò)。[8]根據(jù)學(xué)者蓋爾德的界定,亞文化群是指以特有的興趣和習(xí)慣,以共同的身份、行為以及所處的地域而在某些方面呈現(xiàn)出非常規(guī)或邊緣狀態(tài)的人群。[9]可見,共同的興趣是構(gòu)成亞文化群的內(nèi)在因素之一,算法推送技術(shù)下,以具有相似度的興趣愛好標(biāo)簽為隱性連接線索,將用戶聚集,用戶具有了共同的目標(biāo)與屬性,成為具有共同興趣的趣緣群體,而這類趣緣群體則具有了亞文化的特征,他們因?yàn)樗惴ㄍ扑偷臉?biāo)簽成為某一類特殊群體,組建成集體的精神堡壘。

    在約翰·費(fèi)斯克看來,符碼“是一個文化或次文化成員所共同享有的意義系統(tǒng)。它由符號和慣例規(guī)則共同組成”。[10]這也就意味著,符碼既是一種文化的聚合劑,也是與其他文化相區(qū)隔的屏障。在算法的世界里,標(biāo)簽可以約等于群體間的符碼。標(biāo)簽即是群體中的符碼,是進(jìn)入到群體世界的鑰匙。不同文化群體甚至群體的符碼開始進(jìn)入算法推送平臺的內(nèi)容編碼中后,使得用戶能夠與自身所認(rèn)同的群體(或隱性群體)達(dá)成連接,進(jìn)而形成一定的聚合以尋求歸屬感,并完成自我認(rèn)同的構(gòu)建。在算法推送技術(shù)下,以趣緣為基礎(chǔ)的隱性連接構(gòu)建了具有亞文化特征的隱性社群。

    同時,在基于“長尾理論”的算法邏輯中,會形成很多亞文化群體。興趣被編碼到內(nèi)容中后,達(dá)成了聚合群體的目的,為亞文化群體內(nèi)部的連接建立提供了友好的環(huán)境。進(jìn)入群體的亞文化成員們,會形成對自己所認(rèn)同的文化的聚合與屏障,成員在算法帶來的標(biāo)簽與趣緣隱性連接下實(shí)現(xiàn)聚合與群體認(rèn)同,這種認(rèn)同在無形中加速了隱性連接的構(gòu)建,從而拓寬了群體的社交,逐步將由隱性的弱連接增強(qiáng)為強(qiáng)連接,實(shí)現(xiàn)從隱性連接到顯性連接的轉(zhuǎn)化。

    四、隱性連接:技術(shù)邏輯下隱藏的控制力量

    (一)隱性連接下的信息圈層化,加大了知識鴻溝

    信息圈層。在算法機(jī)制構(gòu)建的隱性連接下,存在著圈層化。對圈層化目前學(xué)者還沒有標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的定義,彭蘭老師認(rèn)為,圈層化即“圈子化”,也包括“層級化”。[11]在算法推薦機(jī)制下形成的隱性社群中,不同的社會階層會因?yàn)槠浔旧聿煌纳鐣尘啊⑸鐣?shí)踐被算法在無形中劃分到不同的標(biāo)簽下,這種算法推薦機(jī)制帶來的圈層化正在隱性社群中體現(xiàn),每一種算法推薦機(jī)制下的標(biāo)簽都是一種圈子。不論網(wǎng)絡(luò)社會的信息量有多大,人們總是從“我”的角度出發(fā),依據(jù)自己的喜好選擇關(guān)注的話題。使得用戶再度陷入自我構(gòu)建的信息孤島中,信息難以共享,交流不夠通暢,難以在整個社會中形成互聯(lián)互通、信息共享的高效協(xié)同合作機(jī)制。

    學(xué)者蒂奇諾提出知溝假說,并認(rèn)為社交范圍、信息的選擇性接觸、理解、記憶等因素會加劇知溝的擴(kuò)大。[12]以趣緣為基礎(chǔ)的隱性連接標(biāo)簽下,人們由于興趣愛好的不同,以及算法的協(xié)同過濾帶來的信息圈層化,視野會越來越狹窄,從社會結(jié)構(gòu)層面看,算法媒體的可見性生產(chǎn)將進(jìn)一步加大數(shù)字社會階層的分化,出現(xiàn)新的數(shù)字鴻溝,隱性連接下的信息被動選擇性接觸加劇了知溝的擴(kuò)大。

    (二)隱性連接下話語分層化、階層圈層化

    用戶在“社群”中互相交流意見,以點(diǎn)贊、評論回復(fù)的方式進(jìn)行觀點(diǎn)意見的較量,在每一個圈子中總會存在著意見領(lǐng)袖,意見領(lǐng)袖引領(lǐng)著話語權(quán)的更替,把握著話語權(quán),而普通用戶往往處在話語權(quán)最底層,算法推薦機(jī)制下,隱性連接讓每一位用戶因?yàn)闃?biāo)簽而聚集,參與該隱性社交圈的信息交換,但話語權(quán)在隱性連接中呈現(xiàn)出分層。

    算法推薦機(jī)制下的隱性連接不僅實(shí)現(xiàn)了信息在“社群”中的信息流動,而且使用戶在不知不覺中被這種隱性連接控制,話語權(quán)的分層進(jìn)一步導(dǎo)致了階層的圈層化。算法推送技術(shù)將用戶基于趣緣聚集在標(biāo)簽下形成一類亞文化群體,不同的標(biāo)簽代表不同的亞文化群體,群體之間因?yàn)槿ぞ墭?biāo)簽的隱性連接,彼此之間存在著一堵看不見的屏障與隔閡,直接影響到用戶的交往與擴(kuò)散,同一興趣愛好的用戶被劃為同一圈層,長此以往形成特定的圈子,造成階層圈層化。比如抖音平臺下,有的用戶因“變臉”標(biāo)簽而聚集,有的用戶因“吸貓”標(biāo)簽而聚集,在不同的標(biāo)簽下進(jìn)行不同的信息共享與社會交往。

    (三)趣緣標(biāo)簽化下更加無形而有力的權(quán)力控制

    基于趣緣為基礎(chǔ)的隱性連接本質(zhì)是一種技術(shù)主導(dǎo)的算法,技術(shù)本身是人來設(shè)計(jì),是包含著設(shè)計(jì)者的意志與意圖的。這種意志在無形中對用戶實(shí)現(xiàn)著控制,決定著用戶閱讀的內(nèi)容、接觸的信息,甚至決定著用戶的觀點(diǎn)與看法,實(shí)現(xiàn)對用戶信息選擇權(quán)、信息接觸權(quán)的控制。從社會角度看,這種權(quán)力控制一旦被應(yīng)用到政治領(lǐng)域,便會帶來社會控制。用戶在潛移默化中接受政治權(quán)力控制。

    英國文化研究專家斯科特·拉什(ScottLash)強(qiáng)調(diào):“在一個媒體和代碼無處不在的社會,權(quán)力越來越存在于算法之中?!盵13]我們通過觀看、行動(轉(zhuǎn)評贊)在心理、行動上與平臺上的他人建立關(guān)系,你的行為、興趣等會受到相似的人的規(guī)訓(xùn),且這樣的連接會在算法的作用下由隱性變?yōu)轱@性。從弱關(guān)系進(jìn)入到強(qiáng)關(guān)系的社群當(dāng)中去。技術(shù)邏輯下的隱性連接源于趣緣標(biāo)簽又通過標(biāo)簽對用戶的認(rèn)知、態(tài)度、行為進(jìn)行重新再塑造,成為塑造社會形態(tài)的重要力量。作為國內(nèi)最大的算法聚合平臺——今日頭條,憑借著豐富而具有個性化定制特點(diǎn)的內(nèi)容分發(fā)為用戶打造著符合用戶興趣與喜好的個人日報,決定著用戶每天的信息接觸,并且成為重要的流量分發(fā)入口,成為專業(yè)傳統(tǒng)媒體機(jī)構(gòu)不可或缺的內(nèi)容傳輸平臺,技術(shù)邏輯下以趣緣為基礎(chǔ)的隱性標(biāo)簽在無形中決定了用戶的信息資源接觸,將用戶帶入到一種無形的控制中,成為社會形態(tài)與價值觀塑造的重要力量。

    五、算法技術(shù)邏輯下隱性連接與顯性連接的協(xié)同價值適切

    算法技術(shù)邏輯下的以趣緣為基礎(chǔ)的隱性連接在賦予權(quán)利的同時剝奪權(quán)利。這種隱性連接在為滿足用戶個性化需求的同時帶來信息的圈層化、話語的分層化、階層的圈層化以及無形中的權(quán)力控制。因此,采用算法型信息分發(fā)技術(shù)的平臺主體應(yīng)當(dāng)主動對自己的行為承擔(dān)責(zé)任,理性而審慎地行動。另外,算法素養(yǎng)是公眾所具備的認(rèn)識、評判、運(yùn)用算法的態(tài)度、能力與規(guī)范。如果算法信息分發(fā)平臺的用戶不具備算法素養(yǎng),那么其信息消費(fèi)或決策行為更可能是盲從的、被動的,甚至被誤導(dǎo)。社會公眾應(yīng)學(xué)習(xí)了解算法的基本常識,更清楚地認(rèn)識到算法推薦的負(fù)外部性。應(yīng)該在強(qiáng)調(diào)法律紅線基礎(chǔ)上盡量保持個體內(nèi)容需求市場的活力,讓合格的信息充分流動。當(dāng)然,遵循“以文化人”的理念,在內(nèi)容及表現(xiàn)形態(tài)方面引導(dǎo)人們向真、向善、向美也是極為重要和不可或缺的。

    在算法連接方式下,要以人本規(guī)則指導(dǎo)進(jìn)行人機(jī)協(xié)作。智能時代,在隱性連接和顯性連接的適配過程中,借助算法的力量,對內(nèi)容進(jìn)行高效標(biāo)注成為可能,但算法在對人的深層社會心理把握上仍存在明顯欠缺。這突出表現(xiàn)為以降維為主要思考邏輯的算法將人簡單地“數(shù)據(jù)化”:智能算法把用戶進(jìn)行分類整理后進(jìn)行信息分發(fā),在分類整理的過程中,用戶豐富多元的主體性逐漸被簡單明了的數(shù)據(jù)替代。算法信息分發(fā)平臺應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持人機(jī)結(jié)合,重視人工編輯的核心地位,包括Facebook、今日頭條在內(nèi)的一些平臺近期均大幅增添審核人員,嘗試以“人工+算法”的模式對優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和重要信息予以加權(quán)推薦,對不良內(nèi)容和虛假信息進(jìn)行攔截。人機(jī)交互是算法信息分發(fā)中強(qiáng)化人的主體性、能動性的重要手段,通過人機(jī)協(xié)作,可讓算法推薦更好地體現(xiàn)人的主導(dǎo)性和價值觀。

    概言之,在互聯(lián)網(wǎng)顯性連接和算法的隱性連接功能時代,算法帶來的標(biāo)簽與趣緣隱性連接下實(shí)現(xiàn)聚合與群體認(rèn)同,這種認(rèn)同在無形中加速了隱性連接的構(gòu)建,從而拓寬了群體的社交,逐步將由隱性的弱連接增強(qiáng)為強(qiáng)連接,實(shí)現(xiàn)從隱性連接到顯性連接的轉(zhuǎn)化。要達(dá)到兩者適配,需要在算法設(shè)計(jì)運(yùn)用中,植入人本原則和正確的人倫道德,連接時,一切要在合情合理合法的規(guī)則下運(yùn)行,堅(jiān)持人機(jī)共生,遵循“人工+算法”原則,同時要培養(yǎng)用戶的算法素養(yǎng),提高識別能力,主動跳出圈層,合理利用算法帶來的便利與機(jī)遇。

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    (喻國明為教育部長江學(xué)者特聘教授,北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院執(zhí)行院長,中國新聞史學(xué)會傳媒經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)委員會會長;曾佩佩、張雅麗、周楊為北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院碩士生)

    編校:王 謙

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