靖鳴 管舒婷

【摘要】人工智能的開發(fā)讓算法推薦強(qiáng)勢崛起成為當(dāng)下最流行的內(nèi)容分發(fā)方式。在給傳播領(lǐng)域帶來革命性改變的同時(shí)，算法背后存在的隱患也逐漸凸顯。文章從問題角度出發(fā)，分析算法型內(nèi)容分發(fā)所導(dǎo)致的信息繭房、假新聞泛濫、算法偏見、把關(guān)權(quán)力遷移等現(xiàn)象。這些問題將導(dǎo)致受眾孤獨(dú)倍增和新的“知識鴻溝”出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。針對算法型分發(fā)存在的問題，在優(yōu)化算法內(nèi)容分發(fā)模式的同時(shí)建立網(wǎng)絡(luò)世界人行道，展望互聯(lián)網(wǎng)向智聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的未來走向，以期算法推薦在內(nèi)容分發(fā)2.0時(shí)代更好地服務(wù)人類。

【關(guān)鍵詞】算法;內(nèi)容分發(fā);問題;今日頭條

數(shù)據(jù)顯示，截至2018年底，中國移動互聯(lián)網(wǎng)活躍用戶規(guī)模高達(dá)11.3億人。[1]對于通信行業(yè)來講，內(nèi)容分發(fā)指的是采用智能分析法對用戶訪問互聯(lián)網(wǎng)留下的痕跡以及其所占用的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析，按照服務(wù)運(yùn)營商定義的內(nèi)容分發(fā)策略，將節(jié)點(diǎn)的流媒體資源數(shù)據(jù)庫中指定的內(nèi)容推送到下一級節(jié)點(diǎn)的過程?，F(xiàn)階段，算法推薦系統(tǒng)可劃分為三個(gè)不同的種類：第一是協(xié)同過濾推薦;第二是以內(nèi)容為核心的推薦;第三是關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦。在西方國家，利用算法分發(fā)信息并非出奇制勝的媒體新秀，個(gè)性化分發(fā)實(shí)際存在很多信息風(fēng)險(xiǎn)。如何利用人工智能更新算法分發(fā)并制定科學(xué)的機(jī)制以保證分發(fā)安全，在滿足受眾差異化需求的同時(shí)構(gòu)建穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是現(xiàn)今最急需解決的課題。

一、變遷：三種基本內(nèi)容分發(fā)模式

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及與智能手機(jī)功能的深度開發(fā)，信息的內(nèi)容分發(fā)打破了塔奇曼所說的“新聞常規(guī)”。傳統(tǒng)人工采編衰落，社交分發(fā)、算法分發(fā)興盛崛起。在用戶獲得新信息的速度與準(zhǔn)度越來越高的基礎(chǔ)上，三種分發(fā)模式正朝著并行的方向發(fā)展。

（一）以編輯為核心的傳統(tǒng)分發(fā)模式

在移動通信設(shè)備廣泛應(yīng)用以前，報(bào)紙、電視等傳統(tǒng)媒體是人們對信息的主要獲取渠道。傳統(tǒng)媒體在內(nèi)容分發(fā)階段，主要由專業(yè)的記者編輯擔(dān)任“把關(guān)人”角色，對媒體收集到的信息進(jìn)行篩選、排版、審核的人工分發(fā)方式。

在移動終端上首先誕生的手機(jī)報(bào)，實(shí)際上是報(bào)紙的便攜版。其內(nèi)容排版呈現(xiàn)方式都和傳統(tǒng)媒體類似，延續(xù)著人工采編的分發(fā)方式，可以算作線下媒體向智能終端的過渡媒介。例如，2004年，《中國婦女日報(bào)》“彩信版”作為中國第一份手機(jī)報(bào)正式發(fā)行。隨后，各類新聞資訊APP井噴式誕生并主宰信息源，如以紙質(zhì)內(nèi)容為主體，以移動端方式傳遞給用戶的南方周末APP等新聞客戶端和將網(wǎng)站信息遷移至手機(jī)屏幕的鳳凰、騰訊等。

在這種以編輯為核心的傳統(tǒng)分發(fā)模式下，移動用戶仍然是以被動的受眾身份接收著內(nèi)含專業(yè)編輯記者傾向看似多樣且全面、實(shí)際卻“千人一面”的信息。

（二）以社交為核心的人際網(wǎng)絡(luò)分發(fā)模式

目前，主流社交媒體已成為人們獲取信息的核心來源。在以社交為核心的分發(fā)機(jī)制下，無論是微博還是“朋友圈”都代表著大眾傳播實(shí)現(xiàn)了“千人千面”的顛覆性改變：一是移動用戶不再麻木地被動接受，而是通過自己的社交結(jié)構(gòu)主動擁有了無法復(fù)制的信息;二是在這種模式下，根據(jù)用戶關(guān)注的對象與好友所形成的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)提供用戶在海量信息中篩選和過濾的功能。目前，用戶通過社交媒體關(guān)注某一熱點(diǎn)事件的比例通常超過83%。[2]

但在社交網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷過瘋長并逐漸過載的現(xiàn)狀下，基于社交分發(fā)的信息變得單調(diào)甚至劣質(zhì)。在微信朋友圈里，微商、養(yǎng)生鏈接、炫富等垃圾信息的數(shù)量與日俱增;大V和營銷類賬號的流量占據(jù)了微博總流量的一半以上，相關(guān)調(diào)查顯示：超過九成的微博信息都是“大V”賬號發(fā)布的，而其賬號數(shù)量只占總數(shù)的3%。[3]

（三）以算法為核心的智能分發(fā)模式

“算法”的概念來源于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。它是指解決問題的一系列明確指示，是系統(tǒng)地描述問題解決的戰(zhàn)略機(jī)制。2012年，“今日頭條”率先使用算法進(jìn)行內(nèi)容分發(fā)。隨著人工智能的深入發(fā)展，這種智能分配模式已成為主流移動媒體轉(zhuǎn)型的新選擇。

就拿“今日頭條”來講，其算法內(nèi)容分發(fā)的方式主要依靠如下幾個(gè)方面：一是畫像。根據(jù)用戶提供的個(gè)人信息包括區(qū)域、職業(yè)、年齡等進(jìn)行粗略標(biāo)簽。之后，通過用戶每一次的搜索，記錄瀏覽的信息類別、閱讀頻次、文章主題、內(nèi)容熱度、來源等進(jìn)一步刻畫使用者的興趣取向。二是場景。彭蘭認(rèn)為：從其本質(zhì)來講，移動通信是建立在場景服務(wù)基礎(chǔ)之上的，對場景進(jìn)行感知，以及對信息進(jìn)行適應(yīng)。[4]通俗地說，“算法”分析會感知出用戶使用今日頭條時(shí)所處的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。若在移動數(shù)據(jù)環(huán)境下，接收的內(nèi)容可能多是圖片或者文字。在Wi-Fi環(huán)境中，客戶端將刷新出更多視頻或動態(tài)圖片。由此，讓適合的場景在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)出現(xiàn)。三是學(xué)習(xí)。系統(tǒng)對用戶的使用情況持續(xù)追蹤，例如某用戶對推送的內(nèi)容是忽略了還是閱讀了，閱讀的推送是讀完了還是中途放棄。瀏覽用時(shí)較長的內(nèi)容有什么關(guān)鍵詞，是在什么時(shí)間、什么地點(diǎn)瀏覽的等。根據(jù)這些數(shù)據(jù)將用戶畫像進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。四是篩選。通過上述及時(shí)反復(fù)的“教育與學(xué)習(xí)”，后臺根據(jù)平臺設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)對海量信息的質(zhì)量、轉(zhuǎn)載率、原創(chuàng)性等因素進(jìn)行判斷，再逐層篩選并準(zhǔn)確抓取用戶需求的內(nèi)容。

綜上所述，倘若用戶登錄頭條使用的賬號屬于微博等社交賬號，登錄系統(tǒng)會按照用戶已經(jīng)上傳保存好的基本信息，在很短的時(shí)間內(nèi)對用戶興趣進(jìn)行分析，并迅速獲取用戶的畫像（不超過10秒）。之后頭條系統(tǒng)會根據(jù)用戶的閱讀行為，對其畫像進(jìn)行優(yōu)化，并給出相應(yīng)的信息推薦。[5]

二、以算法為核心的內(nèi)容分發(fā)模式存在的問題

人民網(wǎng)曾連續(xù)三天推出《不能讓算法決定內(nèi)容》《別被算法困在“信息繭房”》《警惕算法走向創(chuàng)新的反面》三篇文章批評算法推薦模式。[6]指出如果平臺僅僅依托于算法的話將會出現(xiàn)如下三種問題：第一是價(jià)值觀的嚴(yán)重缺失;第二是信息繭房;第三是競爭手段會經(jīng)常性地突破底線。這會導(dǎo)致平臺遲早被有關(guān)部門約談。進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時(shí)代以后，算法和人工智能雖然給我們帶來了無限未來，但是其技術(shù)仍存在著局限性，因此，我們必須為智能推薦設(shè)立一個(gè)把關(guān)人。

（一）假新聞泛濫

國內(nèi)移動媒體發(fā)布的虛假信息主要集中在醫(yī)療領(lǐng)域（減肥、保健等）、金融領(lǐng)域（股市下跌、房地產(chǎn)市場等）、虛假社會信息、虛假娛樂報(bào)道等。2018年，中央電視臺《經(jīng)濟(jì)半小時(shí)》節(jié)目曝光了“今日頭條”在二三線城市推送虛假廣告，當(dāng)記者抵達(dá)廣西機(jī)場時(shí)，“今日頭條”頭版廣告就精準(zhǔn)地變化為“補(bǔ)氣血”。

因?yàn)槠脚_編輯沒有對內(nèi)容進(jìn)行很好的把關(guān)，同時(shí)后置了內(nèi)容審查環(huán)節(jié)，造成平臺系統(tǒng)將不同價(jià)值觀的內(nèi)容向不一樣的用戶群體分發(fā)。當(dāng)平臺系統(tǒng)任由獵奇、低俗等人性本能需求進(jìn)行個(gè)性推薦時(shí)，其價(jià)值觀和質(zhì)量將會無法得到有效保障，在價(jià)值導(dǎo)向和質(zhì)量上就難以保證。

無獨(dú)有偶，2019年1月，獨(dú)立研究機(jī)構(gòu)PlainSite發(fā)布了一份報(bào)告指出，F(xiàn)acebook可能有50%的僵尸用戶。“虛假賬戶可以隨機(jī)點(diǎn)擊廣告，或自主按下‘喜歡網(wǎng)頁的按鍵，以擺脫反欺詐算法。如果不去仔細(xì)追蹤虛假賬戶的操作模式，它們看上去就像是真的。這類活動雖然欺騙了廣告商，卻給Facebook帶來了收入，虛假賬戶通常通過詐騙、假新聞、敲詐和其他形式的欺騙來欺騙Facebook上的其他用戶?！痹?016年美國總統(tǒng)大選中，F(xiàn)acebook被指疏于監(jiān)管，讓大量假新聞、假數(shù)據(jù)在平臺上傳播，誤導(dǎo)了美國選民。[7]

（二）把關(guān)權(quán)力遷移

無論是國外的Facebook、Google，還是國內(nèi)的“今日頭條”“一點(diǎn)資訊”，都把自己定位成科技公司而非新聞媒體。從本質(zhì)上看，智能算法是這些科技公司為了吸引更多的用戶群體，最大限度延長他們對公司產(chǎn)品的使用時(shí)間，從而獲取經(jīng)濟(jì)效益而提出的。陳昌鳳等認(rèn)為，信息的“把關(guān)權(quán)”被算法所掌控，但算法的事實(shí)核查能力、信息質(zhì)量的辨別力的發(fā)展還遠(yuǎn)達(dá)不到足以處理信息內(nèi)容真?zhèn)魏蛢r(jià)值判斷的程度。[8]平臺利用算法會對“眼球”標(biāo)題及低俗色情信息進(jìn)行過濾。盡管如此，這些信息帶來的巨大閱讀量，會利誘平臺降低把關(guān)的“度”，讓打擦邊球的文章都可以通過審核。

隨著信息把關(guān)權(quán)利的不斷遷移，數(shù)字環(huán)境中的新聞行業(yè)出現(xiàn)了很大的變化。算法平臺正在取代大眾媒體成為新聞分發(fā)權(quán)的新把關(guān)者，這導(dǎo)致了新聞把關(guān)權(quán)的滯后。同時(shí)新聞的選擇權(quán)也正在由用戶群體向算法平臺逐漸轉(zhuǎn)移。編輯的缺位，很可能導(dǎo)致公共性、突發(fā)性、政治性等嚴(yán)肅話題難以通過算法審查，最終造成媒體公共內(nèi)容的缺失而帶來嚴(yán)重后果。

（三）信息繭房與過濾泡

2006年，美國哈佛大學(xué)法學(xué)院教授凱斯·R.桑斯坦在《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》中，對“信息繭房”這個(gè)定義進(jìn)行了確切闡述，指出：網(wǎng)絡(luò)化讓資訊的選擇性變得多種多樣，這或許讓社會看起來更為民主和自由。可因“個(gè)人本位”理念的影響，終將對民主帶來巨大的破壞。[9]簡言之，“信息繭房”就是“我們只聽我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊（信）領(lǐng)域”。[10]

隸屬于“今日頭條”的抖音，是我國最具影響力的短視頻平臺之一。沉迷其中的用戶根據(jù)平臺推出的音樂素材，觀看并自行制作導(dǎo)致同類型同質(zhì)化的短視頻井噴式誕生。民眾反復(fù)沉迷在如“學(xué)貓叫”等抖音神曲里，被封閉在抖音的圍墻里，這對民族文化的發(fā)展造成了一定的阻礙。

信息繭房形成的最主要原因是，在唯流量主義的媒介環(huán)境中信息傳播特點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，吸引用戶注意力代替以往生產(chǎn)專業(yè)新聞成為傳播的重點(diǎn)。從這個(gè)意義上而言，用戶接收的網(wǎng)絡(luò)新聞內(nèi)容，都是由互聯(lián)網(wǎng)平臺上的機(jī)器算法用“過濾泡”過濾之后的產(chǎn)物。2011年，以利·巴里瑟（EliPariser）在其著作《過濾泡：互聯(lián)網(wǎng)沒有告訴你的事》中提出了“過濾泡”（filterbubbles）這個(gè)概念。他指出，以機(jī)器推薦算法為代表的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，正在使得用戶獲取的信息日益?zhèn)€人化;用戶接收到的信息，往往會受到其檢索歷史、閱讀記錄等的影響，并受到機(jī)器算法的操控。[11]“過濾泡”的出現(xiàn)會導(dǎo)致平臺出現(xiàn)兩大突出問題：第一，經(jīng)過“過濾泡”獲得的信息，會受到用戶的價(jià)值觀和愛好的影響以及機(jī)器算法的操控，從而會導(dǎo)致信息出現(xiàn)一定的偏向使接收信息失衡;第二，因?yàn)樗惴ㄗ陨泶嬖诘囊恍┍锥耍瑫斐善湎蛴脩敉扑]的信息不是他們所需要的。比如，據(jù)某個(gè)網(wǎng)友透露，其在“今日頭條”瀏覽新聞時(shí)，不經(jīng)意間點(diǎn)開了一個(gè)花圈的新聞，導(dǎo)致其以后數(shù)天都收到“今日頭條”所推薦的有關(guān)喪葬用品的新聞。

（四）算法偏見

2018年，王思聰為慶祝IG電子競技俱樂部拿下德瑪西亞杯冠軍，在微博隨機(jī)抽取113位用戶每人發(fā)一萬元作為獎勵(lì)。但獲獎名單中僅有一名男性獲獎?wù)?，而參與抽獎的男女比率為1∶1.2，這引發(fā)大批網(wǎng)友質(zhì)疑算法抽獎的公正性。

“今日頭條”創(chuàng)始人張一鳴一再主張算法沒有價(jià)值觀。實(shí)際上，“數(shù)字系統(tǒng)以清晰的方式和它們根植于其中的文化緊密地融合在一起”。[12]算法新聞的設(shè)計(jì)是人主導(dǎo)的，其中不可避免地存在著商業(yè)競爭、權(quán)力壓迫等沖突?！蹲匀弧冯s志曾用BIBO表示BiasIn，BiasOut（即偏見進(jìn)，偏見出）?？梢?，偏見從人類社會移植而來，隱秘地隱藏在算法之中。

皮尤研究中心發(fā)布的《算法面前的公眾態(tài)度》調(diào)查結(jié)果顯示，58%的美國成年人認(rèn)為算法不同程度地帶有人為偏見。[13]亞馬遜公司曾開發(fā)一款用于篩選簡歷的算法意外被“培養(yǎng)”出歧視女性應(yīng)聘者的偏好;谷歌旗下的PHOTOAPP將兩名黑人的照片標(biāo)記為大猩猩;微軟聊天機(jī)器人Tay上線幾個(gè)小時(shí)就被美國青少年“教”成滿口暴力語言，集種族歧視、性別歧視等于一身的“壞小孩”。[14]大數(shù)據(jù)是現(xiàn)實(shí)的一面“照妖鏡”，它將人類社會中不易察覺又影響深遠(yuǎn)的歧視，映射到算法所控制下的所有領(lǐng)域。

三、算法分發(fā)模式可能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)

（一）精準(zhǔn)推送導(dǎo)致個(gè)性化孤獨(dú)倍增

對于平臺運(yùn)營商來說，用戶的使用時(shí)長是判定用戶黏性的標(biāo)準(zhǔn)之一。但從受眾角度來看，人們在移動媒體上停留的時(shí)間越長，意味著他們越容易沉浸在自我的話語場中，脫離整個(gè)社會的發(fā)展，導(dǎo)致共同體關(guān)系的維系出現(xiàn)問題，使用戶以個(gè)體為單位陷入更加嚴(yán)重的孤獨(dú)之中。

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》曾刊發(fā)文章表示，今日頭條的1.2億用戶平均每天使用此APP約74分鐘，超過包括Facebook和微信在內(nèi)的大多數(shù)國內(nèi)外大型社交平臺。[15]在傳統(tǒng)的信息整合、分發(fā)模式下，人們曾對電視著迷，整天沉浸在與電視相對的狹小空間里，與現(xiàn)實(shí)社會的人際互動保持一定的距離，并由此形成了孤獨(dú)、自閉的性格，日本學(xué)者中野收將這種人稱作“容器人”。

如今，隨著人工智能化的分發(fā)模式的普及，人們的內(nèi)心需求更容易被識別。受眾仿佛掉入了更大更堅(jiān)固的容器中，無須主動集群即可獲得精準(zhǔn)的信息服務(wù)。此外，當(dāng)碎片般的個(gè)性化推送無孔不入地侵入到生活中時(shí)，人們耗費(fèi)在依附網(wǎng)絡(luò)的弱人脈上的時(shí)間正越來越長，面對面的人際傳播勢必將減少。這樣，現(xiàn)代人的孤獨(dú)感勢必會增加。

（二）信息過度“壁龕化”導(dǎo)致新“知溝”出現(xiàn)

壁龕在現(xiàn)代裝修中指的是在墻壁上開辟的儲物小空間。經(jīng)濟(jì)學(xué)教授菲利普·科特勒根據(jù)壁龕（壁龕的英文為“Niche”，也就是“利基”）的特點(diǎn)，在《營銷管理》中對其進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)學(xué)上的闡述，即“利基是更窄地確定某些群體，這是一個(gè)小市場并且它的需要沒有被服務(wù)好”[16]。一個(gè)個(gè)“壁龕”，將看似公平的互聯(lián)網(wǎng)中所暗藏的階級劃分得更加明晰。

一方面，人類主動地被差異化興趣取向所分類。基于用戶的興趣點(diǎn)不斷推送相關(guān)內(nèi)容，依靠強(qiáng)大的學(xué)習(xí)功能，相似的信息不斷出現(xiàn)。長此以往，媒介素養(yǎng)不足的用戶被低俗趣味的內(nèi)容所捆綁，推入束之高閣的“壁龕”而導(dǎo)致視野被局限，從而失去與高媒介素養(yǎng)用戶交流的機(jī)會，形成新“知溝”。

另一方面，部分用戶通過付費(fèi)緩和信息選擇的焦慮，人類被動地被收入水平的差距所割裂。例如，同樣在喜馬拉雅APP中收聽音頻，如果付費(fèi)收聽過一次優(yōu)質(zhì)內(nèi)容后，算法會不斷推送出小眾的精品音頻。這些精品內(nèi)容可能需要無法支付的用戶花費(fèi)百倍精力，通過不停地搜索才能獲得。《紐約時(shí)報(bào)》關(guān)于“新貧富數(shù)字鴻溝”的調(diào)查顯示，高收入家庭的青少年大約花費(fèi)5個(gè)多小時(shí)在網(wǎng)絡(luò)上學(xué)習(xí)而收入相對較低家庭的孩子則需要花更多的時(shí)間尋找好的網(wǎng)絡(luò)資源。[17]

四、內(nèi)容分發(fā)2.0時(shí)代的優(yōu)化策略

（一）改進(jìn)以算法為核心的分發(fā)模式

2018年1月，“今日頭條”、鳳凰新聞客戶端等均因傳播色情低俗信息被國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室約談，關(guān)停整治部分頻道，“今日頭條”旗下的內(nèi)涵段子客戶端甚至在4月被國家廣電總局勒令永久關(guān)停，傳統(tǒng)的“算法+數(shù)據(jù)”存在的漏洞已經(jīng)清晰可見。[18]專業(yè)的媒體意識到“過濾泡”“信息繭房”的存在并通過技術(shù)手段，發(fā)起“戳泡”運(yùn)動，嘗試在分發(fā)中幫助受眾擺脫思維定式的桎梏，開放包容地傾聽全方位的聲音。

例如，美國BuzzFeed對“Outside Your Bubble”功能進(jìn)行推出，那就是在一部分流傳范圍非常廣的新聞底部，加上一些平臺的評論，比如Twitter、Facebook等等。瑞士報(bào)紙NZZ開發(fā)了一款名為theCompanion的APP。這款A(yù)PP通過機(jī)器學(xué)習(xí)生推送個(gè)性化信息，與眾不同的是，算法能夠保障在每一次給讀者所推薦的信息中，至少有一條信息不是讀者原本感興趣的領(lǐng)域。谷歌推出了“逃離泡沫”插件。該插件能夠通過對用戶的閱讀喜好進(jìn)行分析，將一些積極、容易被用戶接納的信息向用戶進(jìn)行反向推薦。用戶每次訪問Facebook時(shí)，插件會將不同視角的文章自動導(dǎo)入用戶的信息流。[19]

此外，百度推出了“搜索+推薦”雙引擎的新型內(nèi)容分發(fā)模式，實(shí)現(xiàn)了從“人找信息”到“信息找人”的內(nèi)容領(lǐng)域升級。通過“搜索+推薦”的雙引擎模式，讓用戶更高效地獲取信息，其內(nèi)容分發(fā)的核心是基于用戶的主動搜索，在對用戶的搜索內(nèi)容和行為進(jìn)行全面分析以后，實(shí)現(xiàn)二者的雙向互補(bǔ)循環(huán)，從而對一個(gè)能夠和用戶生活場景完全融為一體的“不搜即得”場景進(jìn)行創(chuàng)建。該模式能夠不斷地為傳統(tǒng)算法的精準(zhǔn)分發(fā)提供有效保障，同時(shí)還能夠通過對用戶的搜索行為進(jìn)行分析，從而獲取其不為人所知的愛好。同時(shí)，該模式不但可以對“信息繭房”這個(gè)突出問題進(jìn)行有效處理，同時(shí)還能夠在感官上給用戶帶來很好的體驗(yàn)效果。

（二）建立網(wǎng)絡(luò)世界“人行道”與智聯(lián)網(wǎng)

在《數(shù)字化生存》一書中，尼古拉·尼葛洛龐帝明確提出用戶不僅需要擁有極端個(gè)性化的“我的日報(bào)”，同時(shí)還對具有公共性特征的“我們的日報(bào)”也是非常急需的。[20]信息繭房并不是算法時(shí)代獨(dú)有的產(chǎn)物，信息繭房存在的根源是“選擇性心理”，而“協(xié)同過濾算法”則加劇了信息繭房效應(yīng)。桑斯坦在《信息烏托邦》的開篇對網(wǎng)絡(luò)中的過濾機(jī)制是美夢還是夢魘進(jìn)行了追問，他認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)傳播的“回音室”局限同樣會產(chǎn)生群體極化與群體盲思問題。所以，桑斯坦指出，為了避免信息繭房的影響，必須創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)世界的“人行道”。就和人們在逛街時(shí)不知道自己會碰見什么人、不在計(jì)劃內(nèi)的事情，不同的人群因此有新鮮的體驗(yàn)和言行互動。在用戶無法想象的地方，為他們分發(fā)各種不在計(jì)劃內(nèi)的信息，能夠讓社會上不同層次的人都可以對各種領(lǐng)域的信息有所接觸，從而擺脫“信息繭房”的束縛。

“智聯(lián)網(wǎng)”這個(gè)定義是馬化騰2018年在騰訊的“云+”未來峰會上提出的。智聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)在將來的主要發(fā)展趨勢，其指的是在智能環(huán)境中，任何事物都是可以相互聯(lián)系的，其是建立在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)基礎(chǔ)之上的，其核心系統(tǒng)是知識自動化系統(tǒng)，主要職能就是對知識進(jìn)行獲取、表述、關(guān)聯(lián)，從而讓各個(gè)智能實(shí)體在語義層次上進(jìn)行聯(lián)結(jié)、讓它們的知識實(shí)現(xiàn)相互聯(lián)通。當(dāng)全平臺的信息共享成為現(xiàn)實(shí)之時(shí)，“信息繭房”問題也將迎刃而解。

五、結(jié)語

學(xué)界關(guān)于算法型內(nèi)容分發(fā)的研究主要集中在技術(shù)原理與優(yōu)勢價(jià)值上。本文在算法分發(fā)熱潮之下，提出其現(xiàn)存的具體問題與風(fēng)險(xiǎn)，以期對運(yùn)用算法的移動平臺敲響警鐘。后信息時(shí)代的根本特征就是真正的個(gè)人化。不可否認(rèn)，現(xiàn)存的算法是實(shí)現(xiàn)個(gè)人化的階段性產(chǎn)物，它的確為人類社會邁進(jìn)智能時(shí)代做出了貢獻(xiàn)。為促進(jìn)人工智能時(shí)代算法推薦的優(yōu)化，防止負(fù)面效應(yīng)的激化，廣大網(wǎng)民應(yīng)消除信息繭房的影響，提升自身的媒介及網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)。與此同時(shí)，各大平臺只有從現(xiàn)存風(fēng)險(xiǎn)中找尋突破口，發(fā)展信息平衡與糾偏技術(shù)，對用戶進(jìn)行校正性推送或反向推送，才能在智能技術(shù)的潮流中勝出。

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（靖鳴為浙江越秀外國語網(wǎng)絡(luò)傳播學(xué)院特聘教授，南京師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師;管舒婷為南京師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院碩士生）

編校：鄭 艷