算法技術(shù)下新聞推送的倫理反思

王智豪

摘? 要? 為了促進(jìn)新聞分發(fā)有效化、聚焦化、快速化，各類媒體和新聞資訊平臺設(shè)立移動(dòng)新聞客戶端，借助算法技術(shù)生產(chǎn)“算法新聞”。文章從算法設(shè)計(jì)入手，探究算法與新聞在生產(chǎn)模式上的聯(lián)系，證明算法在新聞生產(chǎn)中的必然性。以點(diǎn)剖面，從算法新聞推送回歸到新聞專業(yè)主義與新聞倫理，發(fā)現(xiàn)和總結(jié)問題，并探討解決途徑。

關(guān)鍵詞? 算法技術(shù);新聞生產(chǎn);倫理困境

中圖分類號? G2? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼? A? ? ? 文章編號? 2096-0360（2020）08-0030-04

1? 算法技術(shù)下的新聞推送

1.1? 算法技術(shù)基礎(chǔ)

所謂算法，是解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，能對一定規(guī)范的輸入在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出[1]。

在這個(gè)概念中，算法被認(rèn)為是一個(gè)過程的描述，如圖1所示。

圖1清晰地反映了算法的兩個(gè)過程：一個(gè)是以人為主體的方案設(shè)計(jì)過程，另一個(gè)是以計(jì)算機(jī)為主體的方案執(zhí)行過程。方案的設(shè)計(jì)與執(zhí)行是一種承接關(guān)系：人先要確定問題，提出想法，形成算法，之后再由計(jì)算機(jī)的程序運(yùn)行。為了進(jìn)一步解釋每一個(gè)步驟，圖中使用了“數(shù)據(jù)模型”“基本思路”“數(shù)據(jù)表示”等六個(gè)詞進(jìn)行描述。

雖然上述算法的概念與工作模式是就計(jì)算機(jī)求解問題而言的，但新聞生產(chǎn)的模式與算法的過程具有某種程度的相似性。

美國學(xué)者蓋伊·塔奇曼認(rèn)為，新聞是一種框架，并就傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)模式進(jìn)行了深刻剖析。傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)模式是一種線性生產(chǎn)：從采編、制作、編輯、審核、編排，到分發(fā)，這個(gè)過程具有設(shè)計(jì)與執(zhí)行兩個(gè)過程：新聞先由記者采編出來，再由編輯按照報(bào)紙格式、排版要求進(jìn)行刊登。算法的設(shè)計(jì)同樣是一種框架。各內(nèi)容要素按設(shè)計(jì)者的要求排列，體現(xiàn)了算法規(guī)范性、主觀性的框架特點(diǎn)。因其指令必然會(huì)回應(yīng)或解決問題，因此結(jié)果又是可控的。規(guī)范性、主觀性、可控性，算法程序與新聞框架的聯(lián)系產(chǎn)生于此。

從新聞生產(chǎn)來看，傳統(tǒng)新聞的生產(chǎn)模式逐漸從“記者導(dǎo)向”轉(zhuǎn)移到了“技術(shù)導(dǎo)向”，使新聞生產(chǎn)不再僅僅依靠專業(yè)記者采編信息匯總，轉(zhuǎn)向“采編→生產(chǎn)→分發(fā)→體驗(yàn)”智能化[3]。換句話說，新聞內(nèi)容的生產(chǎn)、傳播和運(yùn)營形成了以技術(shù)為主導(dǎo)的新體系，如：人民日報(bào)中央廚房、湖北廣播電視臺打造的“長江云”政務(wù)平臺等。技術(shù)革新的趨勢下，新聞媒體對算法的運(yùn)用是必然的。

1.2? 算法與新聞生產(chǎn)

順應(yīng)融媒體、全媒體和人工智能的發(fā)展趨勢，媒體在內(nèi)容生產(chǎn)、運(yùn)作模式中開始新一輪的技術(shù)革新。植根于大數(shù)據(jù)、算法基礎(chǔ)和云端儲存，技術(shù)革新的目的就是在信息爆炸的大背景下，實(shí)現(xiàn)信息的有效和精準(zhǔn)傳播。

在我國，算法最初在新聞中用于檢索和分類，后來與新聞中的分發(fā)環(huán)節(jié)相結(jié)合，發(fā)展為新聞資訊推薦，此后又在新聞生產(chǎn)領(lǐng)域進(jìn)行開拓，實(shí)現(xiàn)了新聞的自動(dòng)化編寫。在新聞分發(fā)過程中，媒體越來越聚焦于個(gè)性化，不斷提升受眾導(dǎo)向意識。此過程與方師師提出的觀點(diǎn)相一致：算法對于新聞業(yè)的接入主要體現(xiàn)在三個(gè)環(huán)節(jié)，一是內(nèi)容的自動(dòng)化生產(chǎn)，二是個(gè)性化的內(nèi)容推薦，三是平臺媒體的聚合分發(fā)[4]。其中，內(nèi)容的自動(dòng)化生產(chǎn)就是指媒體在算

法、大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)和生產(chǎn)新聞，這與如今人工智能的學(xué)習(xí)功能相類似。個(gè)性化的內(nèi)容推薦強(qiáng)調(diào)受眾導(dǎo)向，而平臺媒體的聚合分發(fā)則揭示了融媒體的大環(huán)境。

算法接入新聞并且成為一種輔助報(bào)道的方式，最初是20世紀(jì)60年代美國的精確新聞報(bào)道。路透社在2006年也已經(jīng)開始利用算法模型編寫財(cái)經(jīng)新聞。在我國，算法接入新聞雖然可以從算法檢索和分類開始，但此時(shí)只是停留在技術(shù)運(yùn)用的階段，并沒有參與新聞生產(chǎn)。我國真正意義上算法新聞的出現(xiàn)是2011年至2012年以搜狐新聞、網(wǎng)易新聞、今日頭條等為代表的新聞客戶端的興起。雖然只是新聞資訊類的聚合平臺，但它們利用算法推薦進(jìn)行新聞分發(fā)，對新聞生產(chǎn)影響深遠(yuǎn)，主要表現(xiàn)在以下方面。

1）是技術(shù)賦權(quán)的典型代表，沖擊了傳統(tǒng)以媒體自身為主導(dǎo)的新聞分發(fā)模式，轉(zhuǎn)向以受眾興趣為主的新聞推薦。

2）形成了“新聞分發(fā)—用戶點(diǎn)擊—收集分析—資訊推薦”的新聞推送模式。這與施拉姆提出的大眾傳播過程模式中，在強(qiáng)調(diào)社會(huì)傳播的互動(dòng)性上相吻合。但與大眾傳播過程模式不同的是，這種新聞推送的信息傳播模式強(qiáng)化了受眾和平臺兩者的譯碼、釋碼、再編碼過程。模式中，新聞分發(fā)就是編碼;用戶點(diǎn)擊就是譯碼、釋碼、編碼的過程;收集分析是平臺進(jìn)行譯碼和釋碼;資訊推薦則是平臺進(jìn)行再編碼。相較于傳統(tǒng)新聞分發(fā)，此過程更為精確、有效。

3）順應(yīng)了移動(dòng)端新聞的發(fā)展趨勢。3G網(wǎng)絡(luò)的更新、智能手機(jī)的普及和App類程序的發(fā)展為新聞移動(dòng)端的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。同樣，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)步，iOS、安卓系統(tǒng)的更新?lián)Q代，App類程序也有了更為廣闊的發(fā)展空間。傳統(tǒng)新聞媒體和新聞資訊平臺也相繼開始拓展移動(dòng)新聞業(yè)務(wù)。

4）凸顯用戶思維，發(fā)揮長尾效應(yīng)。從主體來看，個(gè)性化的新聞推薦分為平臺推送和用戶選擇。一般來說，新聞個(gè)性化推薦算法有三種策略：一是內(nèi)容推薦，也稱作用戶畫像算法;二是協(xié)同過濾推薦;三是常見的單因子推薦[5]。其中，“內(nèi)容推薦”，或稱“用戶畫像算法”，通過對用戶的搜索記錄或?yàn)g覽歷史分析，從而定位用戶具有怎樣的興趣愛好，并為其生成用戶畫像?！皡f(xié)同過濾推薦”是針對群體而言的，將用戶放到具有類似興趣愛好的群體中進(jìn)行協(xié)同推薦?！斑^濾”就是指信息的篩選，此時(shí)用戶已經(jīng)受到算法推薦的影響。“單因子推薦”則是通過對用戶的點(diǎn)擊量、閱讀量等單因子進(jìn)行數(shù)據(jù)量化而推薦的。還有類似標(biāo)簽化的推薦方式，即將新聞貼上某種標(biāo)簽，如政治、財(cái)經(jīng)、中國、房價(jià)等，當(dāng)用戶大量觀看某個(gè)標(biāo)簽的內(nèi)容時(shí)，標(biāo)簽下的類似新聞就會(huì)被推送給用戶。此外，新聞推薦也有用戶選擇式，類似于某個(gè)板塊或欄目的“訂閱”服務(wù)。

2? 算法新聞推送的倫理困境

2.1? “信息繭房”

在信息多元化、多樣化的趨勢下，算法新聞推送的倫理問題在于：是否為了新聞分發(fā)效率而被迫犧牲新聞的多樣性。

隨著新聞在互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)端的拓展，在大眾傳播“擬態(tài)環(huán)境”的呈現(xiàn)下，信息的數(shù)量、種類繁多，用戶很難通過自己對信息進(jìn)行篩選。算法新聞推送回應(yīng)了這種需求。

新聞客戶端運(yùn)用新聞個(gè)性化推薦算法對用戶的興趣進(jìn)行較為精準(zhǔn)的定位進(jìn)行信息分發(fā)，這大大加快了新聞分發(fā)的效率，且能夠?qū)κ鼙娒枥L信息畫像并進(jìn)行數(shù)據(jù)的量化分析。但對于受眾而言，長期閱讀算法推薦的新聞，會(huì)逐漸養(yǎng)成一種思維定勢，或者說興趣定勢。

“信息繭房”是一種信息偏食，產(chǎn)生了“回音室效應(yīng)”，即受眾不斷接受相似的新聞內(nèi)容推薦。封閉的信息空間充斥著類似的新聞內(nèi)容，并不斷強(qiáng)化。對于媒體和資訊平臺而言，用戶畫像反而會(huì)越來越清晰，它們推薦的新聞內(nèi)容也會(huì)越來越符合用戶的興趣，這正是“作繭自縛”的含義。

學(xué)界還有一種提法是“信息孤島”，是針對用戶群體而言的?！靶畔⒗O房”會(huì)導(dǎo)致對某一社會(huì)群體的偏好，而形成社會(huì)治理的政策偏向[6]。這種因偏好而形成的用戶群體，內(nèi)部的信息交流不斷強(qiáng)化。在與外部的信息進(jìn)行交流時(shí)，因?yàn)橐呀?jīng)形成了固有認(rèn)識，就會(huì)出現(xiàn)信息的過濾或屏蔽。這樣群體的大量出現(xiàn)，就形成了一個(gè)個(gè)“信息孤島”。

2.2? 對新聞專業(yè)主義要求的沖擊

塔奇曼認(rèn)為，新聞的專業(yè)主義產(chǎn)生于19世紀(jì)90年代。其背景是當(dāng)時(shí)美國煽情新聞泛濫，報(bào)紙商業(yè)戰(zhàn)爭和“揭黑新聞潮”的相繼出現(xiàn)等，這些因素促使了新聞工作者對新聞工作的反思。隨著新聞專業(yè)要求的發(fā)展，新聞實(shí)現(xiàn)了“職業(yè)”到“專業(yè)”“專業(yè)化”的動(dòng)態(tài)發(fā)展[7]。

算法新聞推送的出現(xiàn)對新聞專業(yè)主義的要求提出了倫理挑戰(zhàn)：

1）內(nèi)容過濾與客觀性、真實(shí)性產(chǎn)生矛盾。算法只是將類似的新聞報(bào)道進(jìn)行整理呈現(xiàn)，但卻缺少質(zhì)量評估。此外，新聞失實(shí)、“標(biāo)題黨”現(xiàn)象、情緒化報(bào)道和三俗信息在算法的推送下，逐漸擴(kuò)大化，嚴(yán)重影響了新聞的客觀性、真實(shí)性和有效傳播。

算法本身不具備意識性，但在不斷對用戶興趣進(jìn)行挖掘時(shí)，它實(shí)則也產(chǎn)生了選擇偏向。如果受眾多次點(diǎn)開某一種傾向性的報(bào)道，那么算法會(huì)迅速捕捉，進(jìn)行類似報(bào)道的新聞推送，缺失了客觀性和真實(shí)性。

2）新聞分發(fā)中監(jiān)督力度不足。今日頭條為代表的新聞資訊客戶端， 僅運(yùn)用渠道和算法優(yōu)勢進(jìn)行內(nèi)容整合。不設(shè)總編輯，就意味著此類平臺在新聞“三審一?！绷鞒讨械娜笔АＨ绻麤]有嚴(yán)格的內(nèi)部審核機(jī)制，那么很容易將不規(guī)范的新聞報(bào)道分發(fā)給受眾。

就目前而言，資訊平臺的外部監(jiān)督力度較少。行業(yè)內(nèi)并沒有專門的技術(shù)機(jī)構(gòu)對算法新聞推送中的算法進(jìn)行審查，也沒有相應(yīng)的行業(yè)機(jī)制對不合乎要求的算法進(jìn)行懲戒。不僅如此，算法新聞推送在監(jiān)督新聞源上也存在重大隱患。例如，2019年5月的“貿(mào)易戰(zhàn)?；稹毙侣劄觚埵录?，頭條新聞、搜狐新聞等片面追求搶發(fā)和效率。

3）缺乏主流價(jià)值的引導(dǎo)。算法的長期推送強(qiáng)化了用戶固有的認(rèn)知，以至于很難接受其他信息。如果這種認(rèn)知本身違背主流價(jià)值，那么很容易使其得不到有效的糾正，產(chǎn)生“知識鴻溝”：越接受主流價(jià)值觀會(huì)越傾向于主流價(jià)值觀，越偏離的則會(huì)越不認(rèn)同主流價(jià)值觀。長此以往，主流價(jià)值觀得不到有效的傳播，社會(huì)共識的凝聚也會(huì)愈加困難。

3? 解決途徑探討

3.1? 算法透明化、標(biāo)準(zhǔn)化

技術(shù)賦權(quán)所帶來的是專業(yè)性的消解，這對新聞業(yè)的沖擊是非常大的。除了國內(nèi)引人關(guān)注的“貿(mào)易戰(zhàn)停火”新聞烏龍事件，在國外，F(xiàn)acebook偏見門事件也同樣反映了算法技術(shù)下新聞推送的缺陷。“趨勢話題”、內(nèi)容過濾、信息接觸環(huán)境的二次建構(gòu)等問題，促使Facebook對自身算法的可信度和算法背后所藏有的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行再審視。

方師師提到，要探索算法的“可信任”實(shí)踐[8]。她引入哥倫比亞數(shù)據(jù)新聞研究中心在2014年發(fā)布的《算法可信度報(bào)告》，將其稱為一種聯(lián)合了多種社會(huì)力量對于算法的監(jiān)督機(jī)制，既包括理論也包括實(shí)踐，通過法規(guī)、技術(shù)、機(jī)構(gòu)和有效率的個(gè)體，有效地保證信息透明度。算法的透明化一要靠平臺的自覺，二要靠行業(yè)內(nèi)部的規(guī)約，三要靠相關(guān)部門的有力監(jiān)督。

算法透明化之后，就要建立統(tǒng)一明確的算法標(biāo)準(zhǔn)。這要求專業(yè)的技術(shù)人員開展深入調(diào)研，對算法的各個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)權(quán)衡設(shè)計(jì)。同時(shí)，信息部門要與各媒體、資訊平臺開展合作，共同商討和制定明確規(guī)范的算法程序。目前，算法技術(shù)在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用還處于探索階段，隨著算法技術(shù)的不斷完善，相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)越來越清晰可觀。

此外，要在此標(biāo)準(zhǔn)下開展算法審查。網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管部門需嚴(yán)格按照既定統(tǒng)一的算法標(biāo)準(zhǔn)對不符合要求的媒體和資訊平臺予以懲戒。

3.2? 打破繭房，加強(qiáng)監(jiān)督

算法技術(shù)目前并不成熟，媒體和資訊平臺不能完全依靠算法，還需要具有專業(yè)新聞素質(zhì)的編輯人員對新聞內(nèi)容進(jìn)行審核。媒體和各類資訊平臺要在個(gè)性化內(nèi)容服務(wù)的基礎(chǔ)上，傳播多樣化的信息內(nèi)容。通過信息交叉，分散用戶視點(diǎn)，盡可能打破“信息繭房”。

對于傳統(tǒng)媒體的新聞客戶端而言，要肩負(fù)起社會(huì)責(zé)任、新聞責(zé)任，定期開展培訓(xùn)，提高編輯的專業(yè)素質(zhì)，同時(shí)加強(qiáng)內(nèi)部監(jiān)管。對于資訊平臺而言，要改變思想，樹立社會(huì)責(zé)任意識，規(guī)范算法操作，設(shè)立專門的編輯，提高信息傳播的門檻。同時(shí)，客戶端內(nèi)應(yīng)設(shè)立舉報(bào)的功能鍵，積極促進(jìn)用戶的舉報(bào)反饋，并且成立專門的受理部門。各媒體平臺應(yīng)對發(fā)布的稿件進(jìn)行審核并定期抽查做分析，對違規(guī)違法信息采取“黑名單”的形式進(jìn)行曝光，并對相關(guān)撰稿人進(jìn)行封禁等。

外部的監(jiān)督也尤為重要。國家網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管部門要加強(qiáng)監(jiān)管力度，定期對各平臺進(jìn)行檢查，形成有效、合理的監(jiān)管模式。值得肯定的是，中央網(wǎng)信辦、工信部等多個(gè)單位對網(wǎng)絡(luò)不良現(xiàn)象開展了有效的監(jiān)督和整治。其中，工信部設(shè)立有專門的“12321”網(wǎng)站，對網(wǎng)絡(luò)不良信息進(jìn)行分析查處。

除了監(jiān)管部門以外，主流媒體也要進(jìn)行監(jiān)督，特別是具有公信力的傳統(tǒng)媒體，包括以《人民日報(bào)》等為代表的黨報(bào)，要發(fā)揮引導(dǎo)作用，對不良的推送現(xiàn)象予以批評。

3.3? 提高用戶自律意識

受眾雖然飽受算法新聞推送的困擾，卻很難發(fā)揮主動(dòng)性，缺乏權(quán)利意識、監(jiān)督意識。此外，受眾的知識水平不一，受教育程度不同，不可能人人都有一雙“慧眼”，能夠發(fā)現(xiàn)算法推送的弊端，更有甚者，他們本身就對低俗信息、情緒化信息十分青睞。強(qiáng)有力的規(guī)約是不符合實(shí)際的，只能靠受眾自律。

真實(shí)性、客觀性是受眾對新聞內(nèi)容的基本要求。受眾可以通過多渠道地接收信息，以避免一家之言，更加貼近客觀報(bào)道。此外，傳統(tǒng)媒體客戶端相較于資訊類平臺更有公信力，新聞的專業(yè)性、客觀性更高，新聞的審核機(jī)制更加完善，受眾可以選擇使用傳統(tǒng)媒體的新聞客戶端來閱讀新聞。

受眾的興趣具有圈層的特點(diǎn)，他們會(huì)更關(guān)注自己的興趣圈。為了避免“信息繭房”的弊端，受眾可以給自己設(shè)立多個(gè)“了解圈”，選擇次興趣點(diǎn)，以突破單一圈層的局限性和封閉性。

4? 結(jié)語

算法新聞推送對新聞業(yè)數(shù)字化、現(xiàn)代化具有重要意義。在傳播過程中，媒體及新聞資訊平臺對用戶畫像進(jìn)行刻寫，深度挖掘受眾偏好，有利于自身經(jīng)營管理的有效開展。但技術(shù)不能顛覆新聞準(zhǔn)則和倫理規(guī)范，專業(yè)的新聞工作者仍然至關(guān)重要。為避免出現(xiàn)數(shù)字信息時(shí)代下的“黃色新聞”潮，必須完善媒介內(nèi)容的審核機(jī)制、監(jiān)督機(jī)制，加強(qiáng)行業(yè)規(guī)范，促進(jìn)算法透明化、標(biāo)準(zhǔn)化，打造良好的媒介新聞生產(chǎn)生態(tài)圈。

參考文獻(xiàn)

[1]呂國英.算法設(shè)計(jì)與分析[M].2版.北京：清華大學(xué)出版社，2009：7.

[2]王紅梅，胡明.算法設(shè)計(jì)與分析[M].2版.北京：清華大學(xué)出版社，2013：8，6-7.

[3]梁辰，李萍.智媒時(shí)代的新聞生產(chǎn)[J].青年記者，2019（17）：7-8.

[4]方師師.算法如何重塑新聞業(yè)：現(xiàn)狀、問題與規(guī)制[J].新聞與寫作，2018（9）：11-19.

[5]張瀟瀟.算法新聞個(gè)性化推薦的理念、意義及倫理風(fēng)險(xiǎn)[J].傳媒，2017（11）：82-84.

[6]陳昌鳳.未來的智能傳播：從“互聯(lián)網(wǎng)”到“人聯(lián)網(wǎng)”[J].學(xué)術(shù)前沿，2017（12）：8-14.

[7]鄭保衛(wèi)，李玉潔.美國新聞專業(yè)主義觀念發(fā)展史的評述與反思[J].新聞與傳播研究，2013，20（8）：78-91，127.

[8]方師師.算法機(jī)制背后的新聞價(jià)值觀——圍繞“Facebook偏見門”事件的研究[J].新聞?dòng)浾撸?016（9）：39-50.