孫海龍

【關(guān)鍵詞】算法推薦;價值觀; 技術(shù); 人文主義

【基金項目】贛南師范大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項目“新聞算法推薦的現(xiàn)狀、問題及未來優(yōu)化策略相關(guān)研究”，項目編號：YCX18A033。

國內(nèi)關(guān)于算法在新聞傳播學(xué)領(lǐng)域的研究盛行于2016年，學(xué)者王佳航認(rèn)為數(shù)據(jù)和算法正在重塑整個新聞生產(chǎn)系統(tǒng)，[1]如今看來已經(jīng)成為不爭的事實，算法已經(jīng)成為今日頭條、天天快報、一點資訊、網(wǎng)易新聞等眾多新生新聞平臺生產(chǎn)過程中不可缺少的一部分。諸多學(xué)者在探討算法推送機制時，對于算法對新聞價值觀的沖擊都表現(xiàn)出不同程度的擔(dān)憂。學(xué)者彭蘭認(rèn)為將來的機器和算法會將人類從簡單復(fù)雜的信息中解放出來，但在人—機互動中，我們需要時刻思考：人如何把握機器智能的方向？如何超越算法，堅守人的價值？[2]學(xué)者方詩詩基于“Facebook偏見門事件”的研究，提出動態(tài)新聞算法是一種基于用戶社交使用的協(xié)同過濾機制，目的在于過濾出對于用戶“有意義”的信息，而這樣的推送機制也挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的新聞價值觀。[3]學(xué)者陳昌鳳和霍婕提出智能時代，同樣應(yīng)該被彰顯的是人的價值、人的精神，新時代的新聞領(lǐng)域必將是在人主導(dǎo)之下人類智慧與機械智能高度融合的結(jié)果。[4]

在國外，英國的David Beer在2009年就發(fā)現(xiàn)，以算法為基礎(chǔ)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到用戶的生活中，這些算法以人們?nèi)粘Ｉ钪械拇碚呱矸莩霈F(xiàn)，形成了新的復(fù)雜的數(shù)字鴻溝，也造成了技術(shù)性的無意識。[5]阿姆斯特丹大學(xué)的 Natali Helberger 意識到算法介入分發(fā)系統(tǒng)，造成媒體與其用戶之間的關(guān)系中新的不平衡。因此，她提出一種“公平媒體實踐”（Fair Media Practices）的做法 ：即應(yīng)該樹立價值觀和原則來引導(dǎo)媒體和用戶之間的關(guān)系，規(guī)范算法向媒體內(nèi)容呈現(xiàn)和推送給用戶的方式。[6]加拿大學(xué)者Fenwick， Mc Kelvey 認(rèn)為算法挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的公共理論，因為算法的技術(shù)操作不能提示形成公眾所必需的反思和意識。[7]

本文試圖從算法推薦的現(xiàn)狀入手，基于算法暴露的問題，從人文主義視角看算法技術(shù)存在的弊端，警惕算法流于表面“以人為本”的夢幻，給資訊服務(wù)類從業(yè)者，特別是新聞行業(yè)從業(yè)人員打下預(yù)防針。在和智慧算法共同完成資訊服務(wù)的同時，需同樣賦予“算法”人文主義精神，這不是低級的個性化以人為本，而是一種高級價值觀，即人類社會共通的優(yōu)秀價值理念。

一、現(xiàn)階段新聞資訊推送中的算法推薦

在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的帶動下，目前的算法推薦已經(jīng)發(fā)展到個性化算法推薦系統(tǒng)。與互聯(lián)網(wǎng)早期傳統(tǒng)的熱門算法推薦（HOT）不同，個性化算法推薦涉及到自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)計算等復(fù)雜領(lǐng)域知識。早期的熱門推薦算法原理比較簡單，主要是根據(jù)平臺網(wǎng)頁的瀏覽情況，對全體用戶做無差別推薦。國內(nèi)以今日頭條、天天快報、一點資訊為代表的資訊服務(wù)平臺利用個性化算法推薦系統(tǒng)吸引受眾閱讀自己的產(chǎn)品。在國外有Flipboard、Dailyhunt，均主打個性化推薦新聞分發(fā)。

個性化算法推薦系統(tǒng)融合了熱門推薦、相關(guān)推薦、用戶的短期興趣和用戶的長期興趣推薦結(jié)果。熱門推薦即計算出實時的熱門資訊推薦給用戶;相關(guān)推薦是識別用戶當(dāng)前正在閱讀文章主題，推薦與其相關(guān)的其他資訊;用戶的短期興趣是根據(jù)用戶最近閱讀文章內(nèi)容的關(guān)鍵詞進行相關(guān)內(nèi)容的推薦;用戶的長期興趣是一組根據(jù)用戶長期行為形成的關(guān)鍵詞（keyword），進而展現(xiàn)出“用戶自畫像”，包括性別、年齡、偏好等。此外，個性化推薦算法能夠識別與“用戶自畫像”相似的“他人自畫像”，將他人的選擇推薦給用戶，這種社會過濾的方法也叫做“協(xié)同過濾算法”。

二、基于事實：算法帶來的禍端

（一）資訊服務(wù)平臺爭議不斷

自從2012年今日頭條創(chuàng)辦開始，創(chuàng)始人張一鳴就給自己定位“不是個媒體公司，因為不創(chuàng)造內(nèi)容，不發(fā)表觀點?！彼J(rèn)為人不應(yīng)該強行干預(yù)受眾的內(nèi)容選擇，他接受采訪時曾這樣說：“如果頭條有主編，他不可避免會按照自己的喜好去選擇內(nèi)容，而我們做的就是不選擇?！盵8]但事實是今日頭條已經(jīng)成為新聞聚合的最大平臺，成為用戶接收信息的重要渠道。獵豹全球智庫發(fā)布的《獵豹大數(shù)據(jù)——2017年度中國APP排行榜》，在新聞資訊類中，今日頭條作為個性化推薦新聞資訊的代表，以周人均打開次數(shù)156.6次，名列排行榜榜首。[9]

但基于算法形成的新聞推送機制也帶來了一系列爭議。

第一，版權(quán)糾紛問題。從2014年到2015年，先后有廣州日報、新京報、搜狐、楚天都市報等媒體起訴今日頭條侵權(quán)，國家版權(quán)局對今日頭條進行立案調(diào)查。經(jīng)歷了起訴后的今日頭條知名度反而越來越響，在受眾腦海中留下了“今日頭條不生產(chǎn)新聞，只是新聞的搬運工”的印象。

第二，2017年今日頭條涉及“低俗惡俗信息”的風(fēng)波不斷。先后有“頭條問答”因討論低俗話題被北京網(wǎng)信辦約談;央視曝光今日頭條旗下的火山直播向用戶推送“艷俗”直播內(nèi)容，今日頭條和火山直播被網(wǎng)信辦約談?wù)?2017年8月，今日頭條因傳播低俗庸俗內(nèi)容遭到處罰;2017年9月，《人民日報》連續(xù)三天刊文評今日頭條算法決定內(nèi)容;2017年12月，因連續(xù)傳播色情低俗信息，違規(guī)轉(zhuǎn)載和標(biāo)題黨突出，今日頭條6個頻道被網(wǎng)信辦勒令關(guān)停24小時并整改。這些風(fēng)波的背后，算法無疑成為推動“低俗信息”傳播的罪魁禍?zhǔn)住?/p>

第三，虛假新聞問題。2017 年 10 月拉斯維加斯大規(guī)模槍擊案發(fā)生后，以Google、Facebook為代表的算法推薦網(wǎng)站上假新聞泛濫，虛假信息在這些網(wǎng)站上閱讀量甚至高達(dá)幾百萬。在信息傳播的關(guān)鍵時期，算法無疑加速了假新聞的擴散，為了打擊假消息，F(xiàn)acebook 與一些媒體機構(gòu)合作，包括 Snopes 和 ABC News。[10]

第四，用戶隱私問題。2018年4月，F(xiàn)acebook首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在美國國會上接受有關(guān)其公司數(shù)據(jù)收集慣例的質(zhì)詢。據(jù)報道一個名叫“劍橋分析”（Cambridge Analytica）的英國商業(yè)運營的政治數(shù)據(jù)分析公司，獲得了Facebook的5000萬用戶信息。毫無疑問，算法在收集和分析這些用戶信息的時候起著不可小視的作用。

（二）資訊服務(wù)平臺中的短視頻傳播亂象叢生

從2017年開始，移動短視頻行業(yè)發(fā)展迅速，2018年5月17日，全球領(lǐng)先的新經(jīng)濟行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和分析機構(gòu)iiMedia Research（艾媒咨詢）權(quán)威發(fā)布《2018年中國社交類短視頻平臺專題報告》。艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，2018年中國短視頻用戶規(guī)模將達(dá)3.53億人。[11]短視頻的用戶流量帶來了巨大的“注意力經(jīng)濟市場”，各種短視頻平臺大量涌現(xiàn)，如中國移動旗下的咪咕圈圈、今日頭條旗下的抖音短視頻和火山小視頻、快手APP等等?；谟脩羯a(chǎn)內(nèi)容（UGC），依托算法渠道進行推送，導(dǎo)致這些短視頻平臺在發(fā)展的過程中出現(xiàn)大量雷同化、低俗化內(nèi)容。短視頻中含有大量血腥、色情、惡搞等獵奇性低俗內(nèi)容，比如生吃毛毛蟲、蝎子、蛇等視頻。還有一些短視頻的博主利用虛假視頻贏取受眾同情心，比如假裝自己生病、出車禍等。甚至有些短視頻內(nèi)容已觸犯法律底線卻依然能夠登上熱門，比如被央視點名的快手、火山小視頻平臺中出現(xiàn)的“未成年少女媽媽”內(nèi)容。 不可否認(rèn)，是隱藏在“你可能感興趣的人”背后的算法促成了這些“亂象”大肆傳播，嚴(yán)重影響整個資訊服務(wù)平臺的秩序。

這里不得不提的是，由于算法的介入，如今新聞專業(yè)平臺和資訊服務(wù)平臺邊界日益模糊，正朝向“泛媒體化”發(fā)展。像網(wǎng)易新聞、今日頭條等被稱為“超級平臺媒體”，它們不僅推送傳統(tǒng)意義上的新聞，還根據(jù)用戶的年齡、偏好、地域等因素推送諸如星座知識、美食、隨筆軟文等生活服務(wù)類信息。新聞的功能從呈現(xiàn)經(jīng)過核查和篩選的事實性信息、為公共生活設(shè)置議程，蛻變?yōu)樗槠?、彌散性的、時時微更新的資訊分發(fā)生態(tài)系統(tǒng)。

三、從人文主義視角看算法技術(shù)弊端

（一）個性化服務(wù)中“以人為本”的夢幻

基于算法推送的新聞打上“個性化”標(biāo)簽，每個用戶都可以根據(jù)自己的偏好瀏覽自己所需要的訊息，學(xué)者王茜用“千人千面”[12]來形容這種現(xiàn)象再恰當(dāng)不過。但是“個性化”的背后有兩個重要問題不能忽視。一方面，看似“以人為本”的背后實際是低層次的個性滿足。人文主義終極目標(biāo)是要關(guān)注將個體維系起來的社會紐帶，也是涂爾干所說的具有道德特性的集體意識或共同意識。[13]另一方面，人有著主觀能動性，人的變化在規(guī)律中又時常出現(xiàn)偶然性?！皞€性化”算法推薦是用用戶過去的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來，但人們的喜好并不是一成不變的。

（二）社會共通價值觀的缺失

基于算法推薦的資訊就好比尼古拉斯·尼葛洛龐帝20年前在《數(shù)字化生存》中預(yù)言的“我的日報”（The Daily Me），尼葛洛龐帝充滿遐想地寫道 ：“我們可以從另外一個角度來看一份報紙， 那就是把它看成一個新聞的界面……這份報紙將綜合了要聞和一些‘不那么重要的消息， 這些消息可能和你認(rèn)識的人或你明天要見的人有關(guān)， 或是關(guān)于你即將要去和剛剛離開的地方，也可能報道你熟悉的公司。你可以稱它為《我的日報》（The Daily Me）?！盵14]算法給每個人都定制了一份特殊的動態(tài)算法模式，一方面算法基于用戶閱讀習(xí)慣和內(nèi)容進行推薦，另一方面用戶每一次瀏覽又被算法所記錄，并且直接影響下一次推薦，這樣整個“私人定制模式”是一套加固循環(huán)模式。長此以往會造成“信息繭房”和“回音壁”效應(yīng)，受眾僅僅安于和自己意見相同的圈子里，具有排他性、固執(zhí)性。這就使得人與人之間共通的價值觀越來越少，對于社會“公共意見”越來越麻木。

（三）傳統(tǒng)新聞專業(yè)主義觀念的消解

美國西北大學(xué)計算機新聞學(xué)教授尼古拉斯·迪卡普洛斯詳細(xì)介紹了算法責(zé)任報道（algorithmic accountability reporting）概念，并以此來強調(diào)計算機程序在社會中的影響。他指出算法有各種不同的新聞價值值得我們?nèi)フ{(diào)查分析，包括歧視與不公平，算法的失誤或錯誤，違反社會與法律規(guī)范的情況，以及人類的誤用。[15]算法推薦基于“用戶需求”，以今日頭條為首的技術(shù)公司容易單純地考慮市場占有率、用戶需求量、技術(shù)先進性，卻忽略了他們的產(chǎn)品具有新聞屬性，是新聞資訊，就要考慮新聞導(dǎo)向和傳播規(guī)律。20世紀(jì)90年代，新聞專業(yè)主義傳入中國，激發(fā)一代新聞從業(yè)者的夢想與追求。傳統(tǒng)的新聞專業(yè)主義認(rèn)為新聞必須以公眾性、公益性為核心堅守，需具備一定的專門知識和技能。但是算法推薦具有“縱容性”和“溺愛性”，只要是根據(jù)用戶習(xí)慣記錄的，就源源不斷進行推送。這也是虛假新聞、低俗信息泛濫的重要原因。更有甚者是別有用心者會利用算法做出違規(guī)之事，F(xiàn)acebook的創(chuàng)始人扎克伯格曾透露有人利用Facebook的推薦算法，注冊大量的僵尸賬號轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容影響輿論，以間接影響大選結(jié)果。

（四）信息傳播生態(tài)的污染

共同營造一個良好的信息傳播生態(tài)環(huán)境是新聞從業(yè)者義不容辭的責(zé)任，但隨著算法推薦機制的普及，自媒體“做號”灰色產(chǎn)業(yè)鏈形成，這些自媒體人并沒有受過新聞專業(yè)知識的教育。自媒體利用算法推薦的特征，形成“100000+”的閱讀量，然后與廣告主進行合作，整個信息傳播生態(tài)充滿利益與金錢的味道?！白鎏枴闭邆兩a(chǎn)一篇內(nèi)容僅需十幾分鐘，導(dǎo)致整個傳播環(huán)境中充滿大量重復(fù)性、無價值信息，造成資源浪費，甚至影響到受眾的社會價值觀培育。利益驅(qū)動的背后是利用人性的弱點，造成了“標(biāo)題黨”、“過度煽情”、“虛假信息”、“低俗信息”等不良現(xiàn)象在信息傳播生態(tài)環(huán)境中大行其道。

四、展望未來：賦予“算法”人文主義精神

Brian Arthur認(rèn)為“技術(shù)是對現(xiàn)象的有目的的編程，技術(shù)是一種有目的性的系統(tǒng)?！盵16]因此，技術(shù)并不是孤立地發(fā)展，在人類社會的技術(shù)發(fā)展史上，我們看到每當(dāng)一種新媒介出現(xiàn)，總會有弊端呈現(xiàn)，這些問題既包括人為的，也包含技術(shù)本身的缺陷。從目前來說，盡管算法帶來了一些問題，但人類完全有信心能夠解決。認(rèn)識算法、批判算法、善用算法，算法作為人工智能重要組成部分，未來一定會同人類智慧相結(jié)合，在人文主義精神指導(dǎo)下，在全新的資訊傳媒生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)，更好地為社會發(fā)展服務(wù)。

（一）算法的設(shè)計者：回歸人文主義

既然算法能夠收集和分析數(shù)據(jù)，那利用算法來審核數(shù)據(jù)，屏蔽掉有損社會公共價值觀的信息是完全能夠做到的。重要的是算法設(shè)計者應(yīng)首先意識到人文主義精神的重要性，在設(shè)計算法的過程中賦予其“人文主義”?？梢栽O(shè)想未來的算法新聞報道是一種合作模式，通過數(shù)據(jù)科學(xué)家、有計算機學(xué)習(xí)背景的專業(yè)記者和技術(shù)專家的跨專業(yè)合作，確保算法推送在一定新聞專業(yè)主義規(guī)則指導(dǎo)下進行?，F(xiàn)在看來，張一鳴宣稱的“不將編輯的思想加入”是不可取的，也是對用戶的不負(fù)責(zé)任。在人類文明發(fā)展過程中，總是需要優(yōu)秀的共通的人類文化價值觀進行指導(dǎo)和引領(lǐng)，這是人類所追求的高層次人文主義精神，是人類社會向前發(fā)展的重要推動力。同時，集體人文主義意識會引導(dǎo)公眾輿論良性發(fā)展，起到社會“粘合劑”的作用，有利于社會穩(wěn)定和團結(jié)。

（二）算法的審核者：堅守人文精神

大眾在選擇信息時有時是盲目的，完全依靠算法推薦機制會導(dǎo)致迎合受眾低層次需求。算法的相對保守不能完全適應(yīng)社會的復(fù)雜多變，這就表明如果完全將資訊服務(wù)交給算法來完成是不符合客觀規(guī)律的，那就需要有第三方的監(jiān)督——人的介入。因為算法所服務(wù)的是具有人文主義追求的人，只有人與人之間才能共享人文主義內(nèi)涵，并對此進行溝通和闡述。在“人文主義精神”頂層設(shè)計下，進一步洞察用戶行為，將個性化推送與共性化推送相結(jié)合，才能生產(chǎn)出具有一定審美層次的高質(zhì)量內(nèi)容，從而引領(lǐng)社會核心價值觀。

（三）算法的享受者：提高人文素養(yǎng)

要徹底防止“人成為媒介的延伸”，[17]對于算法的直接享用者——用戶來說，需要提高自己的人文素養(yǎng)。公眾往往只知道算法的運行結(jié)果，而對算法的運作過程卻不得而知，這就造成了算法的“黑箱”問題。用戶要盡可能多地了解哪些參數(shù)比較重要，因為依據(jù)參數(shù)，人工智能或算法才能得出結(jié)果。在了解算法的運行機制之后，用戶應(yīng)該避免成為算法的奴隸，在日常生活中，有意識地控制自己的上網(wǎng)行為，包括克制自己不隨意點擊瀏覽低俗惡俗信息，同時發(fā)現(xiàn)有類似信息應(yīng)該積極向有關(guān)監(jiān)管部門反映，遏制其進一步傳播。

習(xí)近平總書記在十九大報告中指出“要堅定文化自信，推動社會主義文化繁榮興盛”，我們知道文化是價值觀的核心，一個國家或民族需要有共通的價值規(guī)范來進行引導(dǎo)，實現(xiàn)民族偉大復(fù)興。學(xué)者杜駿飛有感于技術(shù)對于新聞行業(yè)的沖擊，給未來新聞學(xué)科的發(fā)展開了一個藥方，即“新聞回歸到人本主義”，用他的話說：“新聞學(xué)即人學(xué)，徹底的和終極的新聞精神即人本精神。只有當(dāng)新聞學(xué)真正關(guān)注人的生存、人的價值、人的尊嚴(yán)時，它才能分析新聞、評判新聞、實現(xiàn)和發(fā)展新聞?！盵18]在算法成為新聞資訊平臺重要生產(chǎn)和分發(fā)渠道的今天，我們沒有必要畏懼算法，而是應(yīng)保持理性思考，用“人文主義精神”改善算法，和算法一起創(chuàng)造屬于未來智慧世界的運作模式。

注釋：

[1]王佳航.數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動下的歐美新聞生產(chǎn)變革[J].新聞與寫作，2016（12）.

[2]彭蘭.機器與算法的流行時代，人該怎么辦[J].新聞與寫作，2016（12）.

[3]方詩詩.算法機制背后的新聞價值觀——圍繞“Facebook 偏見門”事件的研究[J].新聞記者，2016（09）.

[4][10]陳昌鳳，霍婕.權(quán)力遷移與人本精神：算法式新聞分發(fā)的技術(shù)倫理[J].新聞與寫作，2018（01）：63-66.

[5]David Beer ：Power through the algorithm？ Participatory web cultures and the technological unconscious，new media&society，2009，Vol11（6）：985-1002.

[6]Natali Helberger ：Policy Implications From Algorithmic Profiling and the Changing Relationship Between Newsreaders and the Media，Javnost/The Public，2016（4），23（2）：188-203.

[7]Fenwick，Mc Kelvey：Algorithmic Media Need Democratic Methods：Why Publics Matter，Canadian Journal of Communication，2014.

[8]張一鳴：今日頭條不模擬人性，也不引導(dǎo)人性，你們文化人給了我們太多深刻的命題.https：//www.huxiu.com/article/174510.html.

[9]搜狐科技.http：//www.sohu.com/a/217185450_410407.

[11]艾媒網(wǎng).艾媒報告|2018年中國社交類短視頻平臺專題報告.http：//www.iimedia.cn/61347.html.

[12]王茜.打開算法分發(fā)的“黑箱”——基于今日頭條新聞推送的量化研究[J].新聞記者，2017（09）：7-14.

[13]埃米爾·涂爾干.社會分工論[M]. 渠東 譯.北京：三聯(lián)書店，2008.

[14]尼古拉斯·尼葛洛龐帝.數(shù)字化生存[M]. 胡泳，范海燕 譯.?？冢汉Ｄ铣霭嫔?，1997：175-176 .

[15]張建中.新聞記者如何讓算法負(fù)責(zé)[J].青年記者，2018（07）.

[16]布萊恩·阿瑟.技術(shù)的本質(zhì)[M]. 曹東溟，王健 譯.杭州：浙江人民出版社，2014.

[17]姜紅，魯曼.重塑“媒介”：行動者網(wǎng)絡(luò)中的新聞“算法”[J].新聞記者，2017（04）：26-32.

[18]杜駿飛.新聞是人，新聞學(xué)是人學(xué)[J].國際新聞界，2018（02）.

（作者單位：贛南師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院）

責(zé)編：姚少寶