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    算法推薦對(duì)新聞傳播的法律倫理困境思考

    2020-09-06 13:23:06榮紫涵蔣小花
    各界·下半月 2020年9期
    關(guān)鍵詞:新聞法律算法

    榮紫涵 蔣小花

    摘要:隨著傳播信息傳播技術(shù)的發(fā)展,算法推薦從“人找信息”,到“信息找人”,提高新聞出品的效率,同時(shí)給社會(huì)公平和公民信息自由帶來(lái)挑戰(zhàn)。本文通過(guò)分析算法推薦機(jī)制價(jià)值邏輯、法律倫理定位,得出算法新聞法律倫理規(guī)范方法。

    關(guān)鍵詞:新聞;算法;法律

    隨著信息傳播技術(shù)的發(fā)展,新聞的生產(chǎn)和傳播門檻降低,算法推薦悄悄地進(jìn)入大眾的視野,奪走新聞媒體人的“方向盤”。算法推薦高效地提供給用戶感興趣的內(nèi)容,減少了用戶搜索信息的時(shí)間成本,但在利益驅(qū)動(dòng)下,平臺(tái)為了獲取用戶“注意力的經(jīng)濟(jì)”,讓用戶浸泡在媒體個(gè)性化的泡沫里,公共性和有價(jià)值的內(nèi)容被邊緣化,如何避免算法歧視真正實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平和公民信息自由,值得大眾關(guān)注。

    一、算法推薦機(jī)制價(jià)值邏輯

    在信息大爆炸時(shí)代,用戶如何搜索和利用有效信息成為一個(gè)難題。在搜索的過(guò)程中,一類用戶是明確的知道自己要尋找的信息是什么,只需要輸入關(guān)鍵字詞便可在網(wǎng)頁(yè)中獲取信息;另一類是不知道自己要尋找的內(nèi)容,只是作為一種消遣在瀏覽信息。算法推薦的出現(xiàn)讓第二類用戶更好地找到自己感興趣的內(nèi)容,再通過(guò)他們的瀏覽記錄和使用習(xí)慣構(gòu)建用戶畫像,在之后的使用中一次次地更行畫像使其變得清晰。在面對(duì)密集的信息量時(shí),大量的無(wú)關(guān)信息包括廣告等沖擊人類的視野,大眾的注意力的耐心降低。作為平臺(tái)的專業(yè)媒體者無(wú)法將如此龐大的信息精準(zhǔn)分發(fā)到用戶的眼里,于是只能讓機(jī)器人算法來(lái)篩選用戶愛(ài)看的內(nèi)容。

    算法新聞運(yùn)行的技術(shù)基礎(chǔ)在于對(duì)大數(shù)據(jù)中新聞信息的抓取與計(jì)算分析,而大數(shù)據(jù)本身是通過(guò)匯集存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)里的每一個(gè)數(shù)據(jù)而生成。數(shù)據(jù)庫(kù)保留的這些數(shù)據(jù)涉及每一位用戶上網(wǎng)信息(內(nèi)容、行為習(xí)慣、偏好等),一方面這些信息為算法新聞的生產(chǎn)提供了基礎(chǔ)、為推送鎖定了目標(biāo)群體,另一方面這些信息卻也隱藏著侵犯公民個(gè)人隱私的極大風(fēng)險(xiǎn)。

    全球范圍內(nèi)如谷歌、亞馬遜、推特、臉書,國(guó)內(nèi)如百度、阿里、騰訊,這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)擁有的不僅僅是龐大的用戶數(shù)量,背后更意味著龐大的用戶上網(wǎng)行為數(shù)據(jù),以及由這些數(shù)據(jù)匯聚起來(lái)的可供算法進(jìn)行分析得出更多信息的大數(shù)據(jù)。每一個(gè)用戶在使用網(wǎng)絡(luò)工具時(shí)貢獻(xiàn)著數(shù)據(jù),也暴露著自己的個(gè)人信息。所以從表面上看算法推薦提高了新聞內(nèi)容的分發(fā)效率,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化匹配,但其背后的價(jià)值邏輯卻是謀取用戶“注意力經(jīng)濟(jì)”的偽個(gè)性化信息推送。

    二、算法推薦在倫理上兩種觀點(diǎn)

    在我國(guó),算法推薦新聞近年來(lái)可謂風(fēng)生水起,同時(shí)似乎也成了眾矢之的。2017年9月,人民網(wǎng)針對(duì)算法推薦連續(xù)發(fā)表3篇評(píng)論,文章認(rèn)為,當(dāng)技術(shù)、代碼、算法替代了傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)過(guò)程中編輯的角色,單一的吸引眼球標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致劣質(zhì)內(nèi)容泛濫,呈現(xiàn)一波未平,一波又起的局面。2018年4月 ,今日頭條因內(nèi)容低俗被國(guó)家廣電總局責(zé)令關(guān)?!皟?nèi)涵段子”客戶端軟件及公眾號(hào)。以此,國(guó)內(nèi)普遍存在指斥算法推薦的道德倫理的缺失的這一觀點(diǎn),低俗信息,垃圾新聞、"標(biāo)題黨”內(nèi)容的泛濫使得公眾對(duì)算法推薦推上風(fēng)口浪尖,認(rèn)為是背后人為的操作,使得大眾價(jià)值觀出現(xiàn)偏差甚至異化。

    國(guó)外研究者的看法有所不同?!八惴ㄗ裱氖穷A(yù)先選擇的程序,而不是及時(shí)的判斷,它們圍繞的是吉萊斯所說(shuō)的算法客觀性假設(shè)——算法是中立的,因?yàn)樗鼘⑺械男畔?shù)據(jù)投入到同樣的程序中……算法背后的知識(shí)邏輯從強(qiáng)調(diào)公眾普遍認(rèn)可的重要性,轉(zhuǎn)移到基于用戶的特定屬性和搜索的個(gè)性化新聞和碎片化新聞上。算法的速度和蘊(yùn)含的個(gè)性化潛質(zhì)讓這類新聞生產(chǎn)環(huán)境蓬勃發(fā)展?!比欢惴ㄗ鳛楦髌脚_(tái)的商業(yè)機(jī)密也是不可告知大眾,是否有幕后利益獲取者夾帶私貨也不是不可能的。

    三、算法推薦的法律倫理定位

    如何規(guī)范算法推薦,取決于法律上如何定位算法推薦行為。傳統(tǒng)上,傳媒法領(lǐng)域存在著出版者與發(fā)行者的區(qū)分。兩者的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)在于是否對(duì)傳播的內(nèi)容實(shí)施“編輯控制”。如報(bào)社、雜志社、出版社等傳統(tǒng)大眾媒體,從事內(nèi)容生產(chǎn)和發(fā)布,對(duì)所發(fā)布內(nèi)容實(shí)施審核、形式修改、篇幅調(diào)整,并決定是否發(fā)表,無(wú)論是首發(fā)內(nèi)容或轉(zhuǎn)載其他媒體內(nèi)容,在性質(zhì)上均屬于出版者。而諸如書店、圖書館、報(bào)刊亭,雖以內(nèi)容為產(chǎn)品,但它們?cè)谏鐣?huì)分工中承擔(dān)的角色僅僅是信息的傳遞人,法律上定性為發(fā)行者。區(qū)別兩者的意義在于法律中需要承擔(dān)的責(zé)任和義務(wù)。一般而言,出版者的注意義務(wù)相對(duì)重于發(fā)行者。算法推薦背后的設(shè)計(jì)師作為人,具有主觀主動(dòng)地去設(shè)計(jì)算法來(lái)計(jì)算用戶習(xí)慣,然而算法設(shè)計(jì)師往往是不具備規(guī)范的媒介素養(yǎng),傳統(tǒng)的新聞把關(guān)人“把關(guān)權(quán)”直接讓位給設(shè)計(jì)師或者是算法,對(duì)于用戶是一種責(zé)任缺失,但如果把關(guān)人的參與,把關(guān)人在信息的傳播過(guò)程中更像一個(gè)出版者,編輯控制著內(nèi)容的供給。所以,用新聞專業(yè)規(guī)范指導(dǎo)算法,算法是否還是“中立”,也就是對(duì)于再好的傳播渠道也需要“看門人”這一觀點(diǎn)值得討論。

    在倫理上,算法把用戶興趣和新聞的匹配度作為新聞價(jià)值唯一的判斷標(biāo)準(zhǔn)并決定新聞的分發(fā)流向,忽視傳統(tǒng)新聞?dòng)浾呗男猩鐣?huì)告知、人文關(guān)懷與輿論監(jiān)督等使命的邏輯思維,媒體難有穩(wěn)定受眾,不能通過(guò)持續(xù)的議題設(shè)置、輸出有價(jià)值內(nèi)容打造媒體品牌,而是讓大眾成為自己的“把關(guān)人”,最終只會(huì)造成受眾的信息認(rèn)知偏差,共識(shí)的丟失、價(jià)值的異化和信息封閉化。

    四、算法新聞法律倫理規(guī)范方法

    在數(shù)據(jù)信息過(guò)載時(shí)代,如何篩選出有價(jià)值的信息拋棄垃圾偽造的信息才是關(guān)鍵。把關(guān)人的缺失更意味著機(jī)器人算法在大量信息的處理上的確存在明顯的優(yōu)勢(shì)。因此要通過(guò)健全法律監(jiān)管以及加強(qiáng)“人”在新聞傳播中的主體性。

    (一)加強(qiáng)法律監(jiān)管

    進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時(shí)代以后,以美國(guó) 1998 年《千禧年數(shù)字版權(quán)法》(DMCA)為代表的立法賦予網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者以類似于發(fā)行者的法律地位,對(duì)其同樣適用“知情負(fù)責(zé)”責(zé)任,并照顧網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)而增設(shè)了“通知-刪除”程序。我國(guó)《信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)保護(hù)條例》基本上照搬了 DMCA 的立法模式,為互聯(lián)網(wǎng)接入和傳輸、系統(tǒng)緩存、信息存儲(chǔ)及信息定位四類網(wǎng)絡(luò)服務(wù)設(shè)立了四個(gè)責(zé)任避風(fēng)港。算法推薦能否適用責(zé)任避風(fēng)港規(guī)定,需要將其與上述四類網(wǎng)絡(luò)服務(wù)加以比較。其次必須對(duì)使用偽算法去推薦用戶獲取低俗信息或廣告內(nèi)容、夾帶私貨內(nèi)容進(jìn)行嚴(yán)厲的懲罰。而不是簡(jiǎn)單實(shí)施“通知?jiǎng)h除”程序。

    (二)平臺(tái)自我管理

    平臺(tái)在設(shè)計(jì)算法前,應(yīng)該一個(gè)具備自己立場(chǎng)和品牌價(jià)值觀念,并不是簡(jiǎn)單地判讀“用戶關(guān)注的,才是頭條”,為了獲取更多的關(guān)注去讓用戶處于自我封閉空間的狀態(tài)是不可取的。對(duì)于一些嚴(yán)肅性的新聞,應(yīng)當(dāng)主動(dòng)讓受眾關(guān)注,達(dá)到輿情監(jiān)督、防止大眾對(duì)真實(shí)事件的偏見(jiàn)和價(jià)值異化的功能。對(duì)于低俗信息的來(lái)源,應(yīng)該嚴(yán)格把控,在選擇新聞源時(shí)就將其列入黑名單。

    (三)算法推薦的透明化

    盡管算法是平臺(tái)的商業(yè)機(jī)密,但仍有透明化的必要,讓用戶真正通過(guò)算法了解自己興趣所在,從而主動(dòng)獲取信息,而不是單向性地把平臺(tái)認(rèn)為用戶感興趣的信息塞給用戶。表明上的用戶個(gè)性化,選取屬于用戶自己定制的信息,實(shí)際上是通過(guò)代碼構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型去對(duì)其弱點(diǎn)進(jìn)行強(qiáng)行植入。對(duì)于這樣的觀點(diǎn),使算法透明化,對(duì)大眾、法律及倫理不失為一種選擇。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]劉文杰.算法推薦新聞的法律透視[J].新聞?dòng)浾撸?019(02).

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