史 亮

（山西大學(xué)新聞學(xué)院，山西 太原 030006）

一、什么是新聞的算法推介？

“算法”一詞本身并不屬于新聞與傳播學(xué)科研究的領(lǐng)域，它最早是數(shù)學(xué)或者計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的專業(yè)名詞，但隨著時(shí)代的進(jìn)步和發(fā)展，特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、媒介技術(shù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，社會(huì)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，技術(shù)對(duì)于現(xiàn)代信息傳播效果的影響越來(lái)越重要，基于用戶興趣以及需求來(lái)推送新聞成為各大媒介機(jī)構(gòu)想要達(dá)成的目的之一，由此，逐步誕生出了新聞的算法推介。新聞算法的產(chǎn)生離不開(kāi)海量的數(shù)據(jù)收集與分析，因此新聞的算法推介與大數(shù)據(jù)是分不開(kāi)的。

大數(shù)據(jù)并非固定而應(yīng)該是一個(gè)相對(duì)的概念，相對(duì)于以往的數(shù)據(jù)概念來(lái)講，大數(shù)據(jù)所包含的信息是海量的，其衡量數(shù)據(jù)量的尺度早已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的尺度所能達(dá)到的，一般的硬件和軟件是無(wú)法對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的。大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵以及定義在學(xué)術(shù)領(lǐng)域目前還沒(méi)有一個(gè)較為廣泛的共識(shí)。維克托·邁爾·舍恩伯格是最早研究大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的學(xué)者之一，他在著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中指出大數(shù)據(jù)是采集所有數(shù)據(jù)而不采取隨機(jī)抽樣調(diào)查的方法進(jìn)行分析處理，這樣一來(lái)需要處理的數(shù)據(jù)信息量過(guò)大，即體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)的海量性（volume），此外大數(shù)據(jù)還有高速（velocity）、多樣（variety）、低價(jià)值密度（value）、真實(shí)性（veracity）。也就是大數(shù)據(jù)的5V特性。而且大數(shù)據(jù)不僅是一個(gè)在尺度上而言相對(duì)的概念，它還是不斷變化的，因?yàn)樗^的“大”和“小”其實(shí)是相對(duì)的，今天的大數(shù)據(jù)明天可能就是“小數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)還是一個(gè)具有應(yīng)用價(jià)值的概念，如果大數(shù)據(jù)不加以應(yīng)用，它就沒(méi)有任何價(jià)值，大數(shù)據(jù)在新聞傳播領(lǐng)域的應(yīng)用就誕生了新聞的算法推介。

算法新聞在影響整個(gè)新聞傳播領(lǐng)域，帶來(lái)巨大變化的同時(shí)，也造成了深刻甚至久遠(yuǎn)的影響。這種變化和影響，最為直觀的表現(xiàn)就在于新聞媒體移動(dòng)客戶端的出現(xiàn)。在互聯(lián)網(wǎng)媒體高速發(fā)展的今天，新聞媒介紛紛推出客戶端，獲取眾多的終端受眾。依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及人工智能技術(shù)，一方面聚合網(wǎng)絡(luò)上海量的新聞信息，另一方面收集到用戶的瀏覽記錄，檢索偏好、關(guān)注領(lǐng)域，甚至可以精確收集到每一位用戶的年齡、職業(yè)、受教育背景、興趣愛(ài)好、終端機(jī)型等一系列信息。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析，就可以得出所謂的每一位用戶的精準(zhǔn)畫像，進(jìn)而針對(duì)不同用戶來(lái)進(jìn)行個(gè)性化的匹配推送，也就是推送位用戶認(rèn)為有價(jià)值或者自己喜愛(ài)的信息內(nèi)容，以吸引用戶的注意力。“算法”就是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集分析并得出不同用戶畫像的一整套計(jì)算模型體系。所以總的來(lái)說(shuō)，新聞的算法推介，就是利用大數(shù)據(jù)的收集與分析，實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的新聞推介，為用戶推送私人訂制化的新聞，根據(jù)用戶或者受眾的興趣愛(ài)好、行為習(xí)慣等推送用戶或受眾感興趣的新聞內(nèi)容。當(dāng)前，基于算法的新聞推介已經(jīng)成為眾多新聞機(jī)構(gòu)或者平臺(tái)的常態(tài)。

二、算法推介在新聞媒體中的應(yīng)用現(xiàn)狀

運(yùn)用基于大數(shù)據(jù)的算法來(lái)進(jìn)行新聞信息推介的方法其實(shí)由來(lái)已久。2003年百度在最開(kāi)始推薦首頁(yè)新聞時(shí)可以說(shuō)就是運(yùn)用了比較基礎(chǔ)的算法，通過(guò)收集新聞的網(wǎng)站轉(zhuǎn)載和引用次數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析，從而確定最熱新聞來(lái)進(jìn)行推薦。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展的基礎(chǔ)上，媒介融合的趨勢(shì)越來(lái)越快，程度越來(lái)越高，從而誕生了移動(dòng)新聞客戶端，而算法推介在移動(dòng)新聞客戶端出現(xiàn)后開(kāi)始得到大規(guī)模應(yīng)用。在自媒體時(shí)代，微博、微信等終端應(yīng)用使得個(gè)人發(fā)布的信息也可以成為新聞，新聞生產(chǎn)越來(lái)越容易，每天在互聯(lián)網(wǎng)中新聞信息的發(fā)布數(shù)量達(dá)到億萬(wàn)條，再加上傳統(tǒng)媒體如報(bào)紙、門戶所發(fā)布的新聞，新聞數(shù)量激增，為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化新聞推介提供了海量的內(nèi)容。目前我國(guó)市場(chǎng)上移動(dòng)平臺(tái)的新聞客戶端不勝枚舉，為了在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中吸引到更多的流量和用戶，增強(qiáng)用戶粘性，推送用戶偏愛(ài)的個(gè)性化的新聞信息成為新聞客戶端的必修課。因此，無(wú)論是原創(chuàng)類新聞媒體還是聚合類的新聞媒體，在移動(dòng)端推送信息都選擇了算法推介。原創(chuàng)類新聞客戶端的代表有澎湃新聞、鳳凰新聞，聚合類的客戶端的代表以今日頭條和一點(diǎn)資訊最為著名。

移動(dòng)客戶端的大規(guī)模發(fā)展也促進(jìn)了社交媒體的迅速發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)的新聞信息生產(chǎn)越來(lái)越便捷，也越來(lái)越多樣化，個(gè)人用戶、媒體機(jī)構(gòu)以及機(jī)器人都成為了新聞信息的生產(chǎn)者。應(yīng)用算法推介新聞的發(fā)展趨勢(shì)大致可以從三個(gè)方面來(lái)著眼，一是新聞信息的自動(dòng)化生產(chǎn)，二是新聞內(nèi)容推薦的個(gè)性化，三是新聞信息的聚合分發(fā)。

三、新聞算法推介的利與弊

（一）新聞算法推介的優(yōu)勢(shì)

1.高效率與個(gè)性化。運(yùn)用算法推介新聞信息的一大優(yōu)勢(shì)就是極大地提升了人們的信息獲取效率，這也是運(yùn)用算法來(lái)推送新聞信息最為直觀的優(yōu)勢(shì)。在互聯(lián)網(wǎng)以及自媒體高度發(fā)達(dá)的今天，信息過(guò)剩成為了一個(gè)顯著的標(biāo)志。任何一個(gè)領(lǐng)域、組織、群體、階層的信息內(nèi)容幾乎都是海量的，這當(dāng)中也充斥著大量的虛假、無(wú)效的新聞信息，如何在紛繁復(fù)雜的信息海洋中塑造出引人注目并且符合用戶需求的新聞內(nèi)容，新聞媒體機(jī)構(gòu)不借助大數(shù)據(jù)算法是無(wú)法完成的。同時(shí)，如果不借助于算法推介，人們需要在無(wú)序的海量的內(nèi)容中篩選出自己需要的內(nèi)容，這無(wú)疑是在挑戰(zhàn)每個(gè)人的能力和時(shí)間?，F(xiàn)在的新聞資訊客戶端則運(yùn)用算法來(lái)推送客戶感興趣的內(nèi)容，在達(dá)到個(gè)性化的同時(shí)，實(shí)際上幫助用戶省去了復(fù)雜的篩選過(guò)程，滿足了用戶高效獲取信息的迫切需求。

2.提升公眾參與度。個(gè)性化的新聞推介極大地增強(qiáng)了用戶反饋互動(dòng)的意愿。在個(gè)人意識(shí)覺(jué)醒的今天，人們具有強(qiáng)烈的表達(dá)欲望。網(wǎng)絡(luò)空間成為人們直接表達(dá)個(gè)人意愿或者觀點(diǎn)的公共領(lǐng)域。移動(dòng)新聞客戶端的出現(xiàn)和發(fā)展，一方面為網(wǎng)民提供當(dāng)下的熱點(diǎn)，即針對(duì)個(gè)人的“議程設(shè)置”，另一方面也為網(wǎng)民提供了交流討論的平臺(tái)。算法推送的新聞是基于用戶偏好的個(gè)性化新聞，從某種程度上講此時(shí)的“議程設(shè)置”的主體是用戶本身，用戶收到的新聞推送都是自己所關(guān)心的話題或者領(lǐng)域，那么用戶自然更愿意積極加入到新聞的討論中來(lái)。而且，算法時(shí)代移動(dòng)新聞客戶端的用戶需求是在收到的信息中找到更多個(gè)性化的定制內(nèi)容，所以新興媒體在推送新聞信息時(shí)也會(huì)鼓勵(lì)用戶分享個(gè)人制作的新聞內(nèi)容，也就是我們所說(shuō)的自媒體用戶，如微信的公眾號(hào)、今日頭條的個(gè)人賬號(hào)等，使得用戶也可以成為新聞內(nèi)容的生產(chǎn)者。

3.運(yùn)營(yíng)效率提升。相比于傳統(tǒng)的新聞媒體運(yùn)營(yíng)模式，基于大數(shù)據(jù)的算法新聞具有巨大的優(yōu)勢(shì)。移動(dòng)客戶端的便捷性與移動(dòng)性使之相較于廣播電視以及報(bào)紙等媒介更受到人們的青睞。算法新聞在新聞生產(chǎn)方面具有極高的效率，在傳統(tǒng)新聞時(shí)代，內(nèi)容采集的工作是需要人的參與的，也就是需要媒體編輯或者媒體記者的參與，但是采用算法來(lái)進(jìn)行新聞信息采集，在人工編輯的同時(shí)，有些工作完全可以由機(jī)器人來(lái)完成，機(jī)器人可以在編輯報(bào)道、發(fā)布消息、精準(zhǔn)推送等方面替代或者輔助人工操作。另外，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代流量和關(guān)注就是金錢，移動(dòng)客戶端在積累了龐大用戶群之后，強(qiáng)大的用戶粘性和精準(zhǔn)的用戶畫像極大提升了盈利能力。

（二）新聞算法推介的弊端

1.缺乏有效的把關(guān)機(jī)制?！八惴〞r(shí)代”的新聞推介是基于海量的數(shù)據(jù)收集與分析，一方面通過(guò)大數(shù)據(jù)抓取海量的新聞內(nèi)容，包括主流原創(chuàng)新聞，也包括個(gè)人自媒體發(fā)布的信息；另一面匹配受眾進(jìn)行精準(zhǔn)推送。相比于傳統(tǒng)的新聞發(fā)布模式，在新聞傳播過(guò)程中“把關(guān)人”的角色由新聞?dòng)浾?、新聞編輯開(kāi)始過(guò)渡到了計(jì)算機(jī)智能算法，新聞算法的“把關(guān)”是基于用戶的瀏覽習(xí)慣和新聞偏好等從多個(gè)來(lái)源收集到的個(gè)人用戶信息，歸根到底它也是一種人造物，不可避免地會(huì)帶有人的價(jià)值觀或者選擇趨向。而用戶選擇文化產(chǎn)品與物質(zhì)產(chǎn)品的不同在于，物質(zhì)產(chǎn)品在自由市場(chǎng)上的趨向是物美價(jià)廉，而文化產(chǎn)品在自由市場(chǎng)中的趨向是低俗化、淺薄化。基于低俗化偏好的推送就造成了移動(dòng)新聞客戶端大量推送充斥著血腥暴力，低俗淺薄的黃色新聞或者廣告，久而久之，對(duì)于個(gè)人擬態(tài)環(huán)境的影響就會(huì)作用于真實(shí)環(huán)境。

2.易形成“信息繭房”。運(yùn)用算法推介的新聞通過(guò)機(jī)器的把關(guān)篩選出了自己關(guān)心的新聞信息，滿足了用戶高效獲取個(gè)性化信息的迫切需求，但不可避免的是，機(jī)器也把它認(rèn)為對(duì)用戶沒(méi)有吸引力的新聞信息全部過(guò)濾掉了，這會(huì)使個(gè)體受眾受困于“信息繭房”之中?！靶畔⒗O房”也被稱為“信息繭室”，最初是由美國(guó)學(xué)者凱斯·桑斯坦提出的，簡(jiǎn)單地說(shuō)“信息繭房”就是一個(gè)“我們只能聽(tīng)到自己選擇的聲音和愉悅自己的信息的通訊領(lǐng)域”。也就是人們的信息環(huán)境會(huì)受限于自己的喜好和偏見(jiàn)。受眾只能接收到自己所感興趣的新聞信息，接觸到針對(duì)個(gè)人的“議程設(shè)置”，用戶成為了“把關(guān)人”和“議程設(shè)置”的主體，個(gè)體受眾之間的認(rèn)知偏差將會(huì)被無(wú)限放大，不斷地強(qiáng)調(diào)這種偏差的后果是，人們已有的認(rèn)知與價(jià)值觀將會(huì)根深蒂固，導(dǎo)致在熱點(diǎn)問(wèn)題上的群體極化現(xiàn)象，受眾在極端、僵化的“信息繭房”中甚至?xí)霈F(xiàn)與主流社會(huì)價(jià)值觀相背離的認(rèn)知。

3.侵犯?jìng)€(gè)人隱私?！八惴〞r(shí)代”的新聞推介是基于海量的數(shù)據(jù)收集與分析，這些數(shù)據(jù)包括對(duì)用戶個(gè)人信息的收集與分析，這也是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化新聞推送的前提。這對(duì)于保護(hù)公民的個(gè)人隱私是存在一定的負(fù)面影響的。移動(dòng)客戶端在采集用戶個(gè)人信息數(shù)據(jù)時(shí)，并未征得用戶的同意，在公民權(quán)利意識(shí)不斷增強(qiáng)的現(xiàn)代社會(huì)，互聯(lián)網(wǎng)媒體公司的這種做法是存在爭(zhēng)議的。如果互聯(lián)網(wǎng)媒體公司在收集用戶信息的過(guò)程中缺乏必要的制度和流程，很容易造成用戶信息的公開(kāi)，個(gè)人信息的泄露對(duì)于用戶而言就會(huì)造成潛在的工作和生活上的不利影響。同時(shí)，這些互聯(lián)網(wǎng)媒體公司的數(shù)據(jù)庫(kù)一旦受到攻擊或者惡意侵犯，用戶的隱私信息就存在被泄露的風(fēng)險(xiǎn)，用戶的隱私安全存在極大的隱患。

四、總結(jié)

在分析新聞的算法推介所具有的優(yōu)勢(shì)以及所帶來(lái)的一些問(wèn)題后我們發(fā)現(xiàn)，技術(shù)的進(jìn)步無(wú)時(shí)無(wú)刻不在改變著新聞傳播領(lǐng)域，新聞傳播進(jìn)入“算法時(shí)代”是互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的必然。不過(guò)我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，“算法”技術(shù)不是萬(wàn)能的，基于算法的新聞推送也具有兩面性，在享受到算法推送所帶來(lái)的進(jìn)步的同時(shí)，也應(yīng)該正視所存在的問(wèn)題和隱患，算法技術(shù)的升級(jí)不僅僅追求經(jīng)濟(jì)利益，還要更多地兼顧社會(huì)責(zé)任，如要按照主流價(jià)值觀的要求，優(yōu)化算法模型，重視人工干預(yù)和內(nèi)容審核，引入媒體平臺(tái)內(nèi)外部共同監(jiān)督機(jī)制，完善用戶個(gè)人信息保護(hù)制度等，只有這樣互聯(lián)網(wǎng)媒體才能更好地為構(gòu)建和諧社會(huì)做出貢獻(xiàn)。