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        新聞算法推送對“信息繭房”的構建探究

        2018-09-18 10:07:02張志強
        新媒體研究 2018年14期
        關鍵詞:大數據

        張志強

        摘 要 大數據時代,新聞算法推送在技術支持下越來越強大,能夠在報紙、廣播、電視、互聯網全面抓取新聞信息,并根據所積累的受眾信息數據進行個性化的新聞推送。但是過于密集的新聞算法推送,加速構建了“信息繭房”,將受眾個人牢牢地禁錮在“繭蛹”之中,對受眾個人與社會都造成了嚴重的危害。需要從算法技術改進、企業(yè)社會責任感、國家法律指導等多方面協(xié)同合作,才能夠破繭成蝶,使算法真正服務于受眾。

        關鍵詞 算法推送;“信息繭房”;大數據

        中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360(2018)14-0024-02

        1 新聞算法推送及“信息繭房”的含義

        算法本是屬于計算機與數學學科,隨著大數據時代到來,媒介融合加快,人工智能技術發(fā)展,跨學科之間的相互學習借鑒加強。逐步演化出新聞算法推送,新聞算法推送,基于數據挖掘與數據分析,利用計算機的數學算法,推導出來,受眾可能喜歡的新聞并加以推送。

        凱斯·R·桑斯坦在其著作《信息烏托邦》,提出“信息繭房”(Information Cocoons),公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的東西的通訊領域,久而久之,會將自身束縛于像蠶繭一般的“繭房”中。尤其是大數據時代下,新聞算法推送的盛行,受眾越來越容易找到自己感興趣的新聞信息,并且不斷會被其包圍,裹成厚厚的“繭蛹”無法脫身。

        2 新聞算法推送加速構建“信息繭房”

        新聞算法推送利用大數據、人工智能獲取海量的新聞內容,搜集并深入分析受眾的興趣愛好,由機器推送發(fā)布給受眾,加速了“信息繭房”的構建。

        1)新聞數量的激增。大數據時代,新聞生產越來越容易。UGC,PGC,OGC,生產越來越多的新聞信息。傳統(tǒng)的新聞媒體如《人民日報》等,門戶網站的門戶新聞如“新浪新聞”,加之各類新聞客戶端如“今日頭條”“澎湃新聞”。隨著新聞生產門檻的降低,如微信公眾號,微博發(fā)布信息,廣義上來說都可以稱為新聞。國內外每天發(fā)布的新聞信息都可以達到上億條,為新聞算法推送從“千人一面”到“千人千面”提供了新聞數量前提。

        2)新聞算法推送技術的成熟。新聞算法推送利用大數據技術,對新聞進行挖掘、分析,加以歸類。以“今日頭條”為例,新聞方面:構建服務器,通過代碼思想爬蟲功能,在傳媒網站,門戶抓取新聞信息,獲得新聞內容。受眾方面:依托大數據和人工智能,對用戶瀏覽記錄、興趣愛好等進行深度分析。獲取受眾的基本信息,如性別、年齡、職業(yè)、手機機型、興趣標簽。甚至可抓取到用戶瀏覽新聞時的瀏覽時段、停留時間、網絡環(huán)境、檢索習慣等信息。算法推送技術的成熟將可能為每一個用戶,定制有個性化的專屬“個人日報”。

        3)新聞算法推送的機器把關。發(fā)布什么樣新聞,發(fā)送給誰,全部由機器作為把關人。機器把關很難核實新聞來源真假的,難以分辨摻雜在其中的低俗內容,包裝成新聞的廣告,以及追求眼球經濟的“標題黨”。算法推送由機器人把關是冷冰冰的,缺乏人文關懷。機器只會把它認為受眾感興趣的信息推送給受眾,而不會真正能夠推送給受眾需要的信息受眾只是被迫的接受。無窮無盡的相似信息堆砌,長久以往會將受眾牢牢的束縛在“繭蛹”之中。

        3 “信息繭房”帶來的危害

        1)受眾的交流溝通困難。受眾困于“信息繭房”之中,所接觸到的都是自己感興趣的新聞信息,同時又是單一、狹隘、固定的信息。只接觸屬于自己個人議程設置,當與他人交往時往往只能談及自己所了解的內容,而對之外的內容無法交流溝通。如果可以的話也只能是一個小圈子內的人在一起交流,群極化嚴重。難以融入更大的世界,參與和他人正常的交往。長期以往可能會沉浸在自己的世界中,“國事家事天下事,事事不知”,可能會造成心理的孤僻,社交恐懼。當繭房效應到一定程度可能會引發(fā)網絡甚至現實的暴力行為。

        2)受眾缺乏社會責任感。受眾在“繭房”中,只接受自己感興趣的新聞信息,而對所處的整個社會大環(huán)境無法認知,更缺乏行動,喪失自己作為社會人,應有的社會責任感?!?017年7月初,湖南抗洪期間,各層受眾對其感知薄弱,受眾發(fā)出質疑:‘為什么沒有相關的興趣定制,推送的前幾條都是娛樂八卦?有關人民子弟兵抗洪的新聞只有下面窄窄一條!”這是值得反思的呼吁。當受眾都無法感知到,外界發(fā)生什么事情,怎么能夠積極承擔其社會責任。就像“將軍墳前無人問,戲子家事天下知”,其實也并不是受眾不想關注國家大事,而是新聞推送強加給受眾。

        3)輿論生態(tài)環(huán)境惡化。信息繭房中的新聞信息,受到算法的推動,信息輿論環(huán)境會出現一種“劣幣驅逐良幣”的現象。真正傳遞國計民生的、充滿人文關懷的,事關國家發(fā)展方向的新聞信息,往往因為沒能帶來“眼球經濟”被算法所忽略而驅逐出受眾的接觸面。而一些“標題黨”卻能立刻抓住受眾眼球,或段子或低俗信息,逐步占據輿論生態(tài)環(huán)境。以“QQ看點”為例,它所營造的信息環(huán)境,被游戲資訊,娛樂八卦,部分低俗信息所充斥。它的新聞真實性往往難以保證,并且在評論區(qū)中網民真正有價值的評論也不多。部分網民與惡化的輿論生態(tài)環(huán)境相互影響作用,使得部分受眾的媒介素養(yǎng)提升困難,輿論生態(tài)環(huán)境持續(xù)惡化。必須通過改進算法推送打破這個惡性循環(huán)。

        4 新聞算法推送打破“信息繭房”的措施

        1)改進新聞算法推送把關。目前新聞算法推送由機器作為“把關人”,對部分內容難以識別,需要進行優(yōu)化。人工編輯+機器把關,一方面可以發(fā)揮機器把關的工具理性,與推送效率高的優(yōu)勢??梢宰畲蟪潭劝l(fā)揮技術手段的優(yōu)勢,另一方面人工把關,可以過濾掉相當一部分的低俗新聞信息,同時兼顧人的道德倫理問題,分辨出“標題黨”文章。實現人與機器的優(yōu)勢互補,對發(fā)布信息進行雙重

        把關。

        2)優(yōu)化新聞算法推送機制。算法推送不能僅僅停留在,利用代碼爬蟲獲取海量的新聞資源,更要能找到優(yōu)質的原創(chuàng)資源,并對原創(chuàng)者進行知識產權的保護,維護原創(chuàng)者利益。對從其他平臺獲取的新聞信息處理好版權問題。對于重大新聞要足夠重視,突破平時構建好的推送機制。如,微信“看一看”,在其頭條位置發(fā)布“央視網新聞”,“新華網”的重要新聞信息,關于國家主席講話,國家政策發(fā)布,國家會議舉行的重大新聞。推送受眾的個性化定制新聞的同時,又引導其關心國計民生大事。并結合時事熱點,熱門話題,做組合推送。在個性化之中,加入需要共同關注的社會熱點。

        3)企業(yè)承擔社會責任。新聞發(fā)布主體多元化,其中企業(yè)在新聞信息發(fā)布也占有重大的份量。如,新浪微博,騰訊新聞,“今日頭條”,本身屬于計算機互聯網科技公司,而非報業(yè)集團出版行業(yè)。他們作為企業(yè)經營第一注重的經濟利益,而非是社會利益。這就導致部分與社會主流價值觀相違背的新聞信息,不同程度涉及低俗、愚昧、過度娛樂,甚至是假新聞,在新聞算法推送機制下對受眾進行狂轟亂炸。

        正如德國司法部長馬斯表示Facebook不僅僅是一個科技公司,更是媒體,應該用新聞行業(yè)通行標準判斷其平臺信息。計算機互聯網科技公司既然已經涉足新聞領域,就應該用新聞行業(yè)的標準對自身業(yè)務進行規(guī)范與改進。企業(yè)應積極承擔起相應的社會責任。

        4)加強網絡規(guī)范管理。我國目前已出臺《網絡安全法》《互聯網論壇社區(qū)服務管理規(guī)定》《互聯網跟帖評論服務管理規(guī)定》《互聯網用戶公眾賬號信息服務管理規(guī)定》等法律法規(guī)。算法推送機制應該結合相關法律法規(guī),對自身的算法抓取機制進行重新的修改,推送特點應該重新定位,不能與法律法規(guī)相駁。國家應繼續(xù)出臺相關法律法規(guī),不斷進行完善。更重要的是保證行業(yè)、公司乃至個人對法律的遵守,共同營造良好的互聯網環(huán)境。

        5 結論

        新聞算法推送在大數據時代已經成為一個十分重要的工具,但也要注意到,我們在享用新聞算法推送帶來的福利同時也應注意到它的弊端。尤其是無休止的新聞算法推送加速“信息繭房”的形成。在“技術為王,內容為王,渠道為王”的沖突之中,不應糾結其中一個方面,只有技術、內容、渠道,三者合一才能在當今時代成王。在法律允許的范圍內,改善自身技術,包括但不限于新聞算法推送技術,尊重原創(chuàng)者利益,尊重知識產權,不斷開發(fā)拓寬受眾渠道,積極的承擔社會責任,相信必然會帶來一個更加清新美好的互聯網空間與現實的社會

        空間。

        參考文獻

        [1]凱斯·R·桑斯坦.信息烏托邦:眾人如何生產知識[M].畢競悅,譯.北京:法律出版社,2008.

        [2]羽生.人民網二評算法推薦:別被算法困在“信息繭房”[EB/OL].[2017-09-25].http://media.people.com.cn/n1/2017/0925/c192370-29558073.html.

        [3]郝雨,李林霞.算法推送:信息私人定制的“個性化”圈套[J].新聞記者,2017(2):35-39.

        [4]陳莉.全景監(jiān)獄模式下的算法推送——以今日頭條為例[J].新媒體研究,2018,4(7):54-55.

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