智媒時代算法新聞推薦機制的發(fā)展困境及路徑探析

摘要：隨著新媒體技術的發(fā)展，媒介環(huán)境中的信息量迅速增多。而伴隨著計算機技術和人工智能技術的不斷進步，算法技術已經(jīng)成為智能媒體時代大眾接收信息的一種重要媒介工具，甚至被今日頭條等聚合類新聞平臺和客戶端視為核心技術。運用算法技術能夠實現(xiàn)精準的信息投送，給用戶帶來一定的便利。但是隨著信息傳播途徑的變革和用戶消費習慣的改變，算法新聞推薦機制也會帶來“信息繭房”、個人隱私模糊等問題，給網(wǎng)絡環(huán)境帶來不良影響。文章主要采用文獻研究法和內(nèi)容分析法，以聚合類新聞客戶端今日頭條為例，討論智能媒體時代算法新聞推薦機制的發(fā)展困境，并對其發(fā)展路徑進行創(chuàng)新性探析，促進算法科技向上向善、良性發(fā)展，營造更清朗的網(wǎng)絡空間。

關鍵詞：智媒時代；算法新聞；算法推薦機制；發(fā)展困境；發(fā)展路徑

中圖分類號：G210.7 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2022）10-0004-03

一、算法新聞推薦機制綜述

算法新聞推薦機制是一種基于計算機技術的具體應用，主要是指新聞客戶端或社交媒體通過抓取用戶的網(wǎng)絡行為習慣，獲取一定的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行歸類、整理、分析，從而利用數(shù)學算法推測出用戶的偏好和行為習慣，并針對性地向用戶精準投放信息。目前的算法新聞推薦機制是一種新聞的分發(fā)方式，根據(jù)分發(fā)的標準和原則，可以歸納為內(nèi)容標準、知識標準、協(xié)同過濾標準三種類型。內(nèi)容標準即算法技術通過獲取用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的瀏覽記錄、搜索行為，分析出用戶的偏好和習慣；知識標準是新聞客戶端或社交媒體向用戶索要獲取性別、年齡、地理位置等信息的權限，基于已有的知識進行分類和預測；協(xié)同過濾標準即算法將用戶標簽化，構建用戶模型，然后將相同或相似的模型歸為同一群體，進行信息投送。

在智能媒體時代，算法技術已經(jīng)廣泛應用于各大新聞客戶端（如今日頭條、百家號）、搜索引擎（如QQ瀏覽器、百度瀏覽器）、購物APP（如京東、淘寶）和社交媒體（如小紅書、知乎）等軟件，甚至被當成核心技術用來進行內(nèi)容分發(fā)。在擁有海量信息和數(shù)據(jù)的環(huán)境下，算法確實能在一定程度上帶來技術紅利，大大提高分發(fā)效率、節(jié)省用戶時間，但從另一個角度看，也打開了一個技術的“潘多拉魔盒”。算法帶來了信息傳播途徑的又一次變革，重構了傳統(tǒng)的知識和內(nèi)容分發(fā)方式。算法技術會在一定程度上加重“下沉的螺旋”，而算法的設計和應用過程往往會嵌入設計者的理念和意圖，很有可能導致算法偏見和算法歧視的加重，從而對輿論生態(tài)、社會管理、知識傳播產(chǎn)生負面影響，進而引發(fā)一系列網(wǎng)絡治理難題和社會問題[1]。因此，在智能媒體時代，算法新聞推薦機制面臨著一些困境，亟須找到合理的路徑和策略來突破困境。

二、算法新聞推薦機制在智媒時代的發(fā)展困境

（一）算法的技術機制抑制用戶的主觀能動性

算法的本質(zhì)是人類發(fā)明的一種工具，其目的是借助相關技術深度挖掘用戶的網(wǎng)絡行為與偏好，并依據(jù)所得到的數(shù)據(jù)進行分析、辨別、量化，以便更好地掌握用戶的使用特點和偏向。今日頭條APP在安裝之前，會讓用戶授權，包括獲取用戶地理位置、獲取用戶手機號碼、允許使用攝像頭和錄音權限、允許APP獲取用戶瀏覽記錄等?？蛻舳双@取了用戶的相關信息之后，便會根據(jù)收集到的信息進行分類、管理，然后更加精準地向用戶推送信息和新聞。例如，用戶在瀏覽器中瀏覽了XX大學的官網(wǎng)，今日頭條APP便會推送一系列XX大學的招生簡章、XX大學的熱門新聞；若XX省XX市的用戶向客戶端打開地理位置權限，便會有一個專欄專門推送該市的相關新聞。

同樣，在智能媒體時代，大部分聚合類新聞客戶端或社交平臺都已經(jīng)廣泛地將算法技術應用到新聞的生產(chǎn)、分發(fā)、消費的全過程中，以便更加科學地瞄準目標用戶，客觀精準地滿足用戶的需求。但是，用戶的主觀需求與算法的技術機制存在巨大的沖突。作為個體的用戶存在主觀性和動態(tài)變化性，如果客戶端或社交平臺片面而過度地使用算法技術進行新聞推薦，極易造成用戶標簽化、數(shù)據(jù)片面化的后果。給用戶“貼標簽”的行為本質(zhì)上是抹殺了用戶需求背后的主觀能動性，從而導致新聞分發(fā)過程中越來越多地出現(xiàn)虛假新聞、庸俗新聞、膚淺新聞等。更為嚴重的是，當用戶明顯感知到自己長期處在一種被技術支配、被算法主導的媒介環(huán)境中，就會產(chǎn)生不同程度的厭煩心理和逃避心理，隨著算法新聞推薦機制應用于用戶的程度提高，用戶的厭煩和逃避心理也會加重，最終導致客戶端和平臺流失大量用戶。而缺少用戶的平臺或客戶端，所謂個性化、定制化也就無從談起。

（二）平臺媒體以逐利為本位，忽視新聞專業(yè)主義

關于技術與人類的問題，學者伊恩·哈奇比（Ian Hutchby）曾經(jīng)提出一種折中主義視角：行動的可能性是從技術中逐漸浮現(xiàn)出來的。也就是說，技術是功能性的，但它不能直接創(chuàng)造結果，而人是技術的發(fā)明者和使用者，也是某種結果的創(chuàng)造者和實現(xiàn)者，但這種實現(xiàn)卻要受到技術的限制。算法的本質(zhì)是人類發(fā)明的一種工具，因此設計者是要用它來實現(xiàn)某種結果，而人本身的趨利性會在很大程度上體現(xiàn)在算法的應用過程中。從某種視角來看，智能媒體時代也是注意力經(jīng)濟時代。只有分發(fā)的內(nèi)容擁有足夠多的點擊量和曝光率，平臺才能從中獲利，而算法就起到為平臺抓取最能吸引受眾的內(nèi)容的作用。以今日頭條為例，客戶端推送的頭條新聞很多都是所謂的“標題黨”，用一些具有巨大沖擊力的詞匯或句式來博人眼球，如“這個驚天秘密，你一定不知道”等，實際上只是一種嘩眾取巧的方式。在這種推薦機制下，經(jīng)常會出現(xiàn)“虛假合同”“皮包公司”之類的事件。

2022年3月17日，國家網(wǎng)信辦開展新一輪“清朗”專項系列行動，嚴打重點新聞平臺和客戶端違規(guī)采編、篡改標題、夸張或擴大不實新聞內(nèi)容的行為，重點抓住流量入口，集中整治擾亂公共傳播秩序的行為。今日頭條客戶端開展了深入的自查自審行動，發(fā)現(xiàn)違規(guī)文章2100余篇，封了3450余個賬號。

從國家治理網(wǎng)絡環(huán)境的信心和力度以及相關違規(guī)數(shù)據(jù)來看，平臺媒體確實存在片面迎合用戶需求、以逐利原則為本位、缺少社會責任感、忽視新聞專業(yè)主義等問題。雖然智能媒體時代對新聞專業(yè)主義造成了一定的沖擊，但是以今日頭條為代表的新聞客戶端是重要的新聞生產(chǎn)者和分發(fā)者，如果不加以整治，縱容其無視新聞專業(yè)主義、片面追求經(jīng)濟效益，那么在算法技術快速發(fā)展并廣泛應用的環(huán)境下，將會有更多劣質(zhì)、低俗的內(nèi)容進入大眾視野，對網(wǎng)絡環(huán)境造成惡劣的影響，也會加大網(wǎng)絡空間的治理難度。

（三）“信息繭房”禁錮了用戶多樣化的信息汲取需求

瑞士心理學家榮格認為，個性化是一種自然的需求，任何降低到集體標準并對個性化造成阻礙的行為都是有害于個人生活的活動。今日頭條客戶端通過算法技術，收集用戶的使用偏好、瀏覽記錄等各種信息，并進行歸類、整理、分析，從而為每一個用戶定制個性化的新聞?！瓣P注”“推薦”“熱點”等版塊都單獨為用戶打造，讓用戶有獨特的個性化體驗。如此，用戶實質(zhì)上已經(jīng)從信息受眾變成信息客戶。但這樣的推薦機制，看似是為用戶省時省力，用戶可以用最短的時間、最便捷的方式獲取自己感興趣的內(nèi)容，但實際上卻是與更加廣大的信息空間隔絕。用戶就像被封閉在算法構建的“繭房”里，無法接觸來自外面的“聲音”，只能聽到自己的“回音”[2]。

另外，“信息繭房”的出現(xiàn)會導致群體極化現(xiàn)象加重。算法獲取用戶的使用偏好和興趣之后，會將偏好、興趣、觀點相似或相同的人群趕入同一個群團，相似的觀點被頻繁地灌輸給使用者，而異質(zhì)的觀點卻直接被過濾。這樣一來，用戶難以接觸到不同的觀點，長此以往便會認為自己接觸的觀點就是整個事實，最終導致群體極化現(xiàn)象加重[3]。例如，今日頭條客戶端中某作者認為手機光線比電腦光線對眼睛的傷害更大，評論區(qū)會出現(xiàn)對此的支持性評論，不支持該觀點的用戶會有反對性的評論。同樣，評論的下面也會有評論。而用戶可以在后臺收到每一條評論和點贊，持有共同觀點的用戶很有可能互相留言、互相關注，這樣就會出現(xiàn)不同的小群體，而在小群體內(nèi)部的信息傳播往往認同度比外部更高。更嚴重的是，這樣的機制會使用戶封閉在自己的小群體中，形成“信息孤島”，從而排斥意見相左的群體，與異質(zhì)群體很難和諧相處。而桑斯坦認為，整個社會需要一種社會黏性，這種社會黏性恰恰是由共同經(jīng)驗得來的。被封閉在不同的小群體之中的用戶之間無法形成共同經(jīng)驗，會陷入沖突與逃避的矛盾，久而久之，很容易削弱整個社會的黏性，阻礙個人和群體的良性發(fā)展。

三、算法新聞推薦機制的發(fā)展路徑創(chuàng)新性探析

（一）優(yōu)化算法推薦機制，推動算法人格化發(fā)展

以算法為代表的技術如果長期主導用戶的使用方式，抑制用戶的主觀能動性，就會引起用戶的厭煩與反感。這種反感來源于算法推薦技術的不完善，算法新聞推薦機制存在程式化的缺陷。例如用戶偶然瀏覽了某個網(wǎng)頁、無意間交流了什么話題，就被算法簡單定義歸類、打上標簽，進行所謂的個性化推送，但實際上并沒有實現(xiàn)真正有效的精準投送，反而使用戶偏離目標意愿。解決這一問題，需要計算機技術和人工智能技術的進一步優(yōu)化和應用，然后介入優(yōu)化后的算法機制，通過更加全面的多維度數(shù)據(jù)分析，在大數(shù)據(jù)的基礎上預先模擬用戶的使用習慣，并提供多種選擇，擴大用戶可獲得的信息量和信息面[4]。

另外，在注重技術提升的同時，也應該注重推動算法的人格化發(fā)展。目前的技術背景下，算法新聞推薦機制僅僅是一種機械的工具，簡單地根據(jù)系統(tǒng)分類標準將用戶標簽化、片面化，而新聞也僅僅被當成一種產(chǎn)品。在新聞分發(fā)和信息投送的過程中，雖然會在一定程度上提升效率，但是往往缺少一定的柔性，導致對用戶偏好的研判不夠精準。只有提高算法機制的柔性，才能更準確地了解用戶的具體需求和偏好，打破“信息繭房”的束縛和禁錮。因此，在智能媒體時代，聚合類新聞客戶端和社交平臺想要進一步發(fā)展，優(yōu)化算法推薦機制、促進算法的人格化是當務之急。

（二）堅持新聞專業(yè)主義，增強平臺責任感

在智能媒體時代，堅守新聞專業(yè)主義是非常有必要的。算法在本質(zhì)上是一種工具，因此使用主體必須加以科學、嚴謹?shù)氖褂?。新聞客戶端和社交平臺不應該以逐利為本位，而應該更多注重社會責任感，做好智能媒體時代的“把關人”。目前的聚合類新聞平臺普遍存在“先放后審”的問題，在出現(xiàn)了低俗、虛假、抄襲的內(nèi)容之后才會進行審查、整改?！八惴ò殃P”可以有，但技術只能機械地過濾敏感詞語，很難真正對內(nèi)容進行嚴格的把關。新聞客戶端和平臺作為新聞的分發(fā)者，必須堅持新聞的專業(yè)化，在“算法把關”的基礎上，加強人工審核，實現(xiàn)更加嚴格、更加準確、更加高效的“人機協(xié)同把關”[5]。

新媒體時代，人人都是新聞的生產(chǎn)者，而平臺媒體和新聞客戶端具有相當強的引導性。在這種背景下，平臺媒體絕不能表面上打著個性化定制的幌子，實際上為了經(jīng)濟利益而推送不良內(nèi)容。用戶長期沉浸在這種充斥著虛假新聞、劣質(zhì)新聞的環(huán)境中，就很容易逐步喪失判斷能力，不僅會對用戶的身心產(chǎn)生負面影響，也不利于社會的良性發(fā)展，會加大治理的難度。因此，平臺媒體必須增強社會責任感，嚴格審核推送的內(nèi)容，以更加專業(yè)的方式、更加嚴格的標準進行新聞分發(fā)，堅持對內(nèi)容負責、對用戶負責、對網(wǎng)絡環(huán)境負責、對社會秩序負責的原則。

（三）平臺媒體應引導用戶提高媒介素養(yǎng)

雖然算法技術加重了“信息繭房”效應，但用戶自身的因素也相當重要。智能媒體時代，面對紛繁的信息，用戶必須具有一定的技術素養(yǎng)和媒介素養(yǎng)。平臺媒體有義務引導用戶樹立正確的價值觀和媒介觀，以便在大眾傳播過程中合理利用相關資源，滿足用戶的高質(zhì)量需求。同時，平臺也要向新聞生產(chǎn)者普及新聞生產(chǎn)、分發(fā)、消費的運作機制和全過程，宣傳作為內(nèi)容生產(chǎn)者和傳播者所應該承擔的責任，引導新聞生產(chǎn)、評論、轉發(fā)等趨向理性。與此同時，平臺媒體還應該幫助用戶提高主動獲取信息的能力，擴大認知范圍，開闊眼界，提高媒介素養(yǎng)。

四、結語

“我們在生產(chǎn)和信息交流方式的變革必然會引發(fā)自我管理所用規(guī)范的變革”。智能媒體時代，算法技術已經(jīng)被越來越多地應用到新聞客戶端和社交媒體當中，個性化定制也成為各大媒體平臺的亮點之一。從另一種視角看，算法本質(zhì)上也是一種權力，如果使用不合理，便極有可能陷入一定的困境，如形成“意見孤島”、導致群體極化、加重“信息繭房”效應、導致虛假新聞的擴散與傳播、操縱網(wǎng)絡輿情等公共風險。因此，在享受算法帶來的技術便利的同時，更應該對這些風險時刻保持高度的警惕性，通過優(yōu)化平臺的算法機制、增強媒體的社會責任感、引導培養(yǎng)大眾提高媒介素養(yǎng)等方式，對算法新聞推薦機制進行持續(xù)性的更新、迭代、升級，并將主流價值嵌入其中，使價值理性更多地體現(xiàn)在算法的設計與運用全過程當中。

參考文獻：

[1] 張宴碩，董雪.算法推薦機制下的短視頻創(chuàng)作與傳播[J].新媒體研究，2020，6（18）：117-119.

[2] 虞鑫，王金鵬.重新認識“信息繭房”：智媒時代工具理性與價值理性的共生機制研究[J].新聞與寫作，2022（3）：65-78.

[3] 楊蓉，唐英.算法推薦視域下信息繭房的負效應研究[J].青年記者，2021（22）：29-30.

[4] 苗壯，方格格.人工智能如何“人性化”：新聞倫理失范分析與對策[J].傳媒，2021（23）：94-96.

[5] 桑吉貴.大數(shù)據(jù)時代下算法對新聞專業(yè)主義的消解[J].新聞文化建設，2020（16）：26-27.

作者簡介 陸貴曦，本科在讀，研究方向：法治新聞、新媒體傳播、算法新聞。