李倩

摘 要 智能時代，算法分發(fā)通過精準(zhǔn)的用戶畫像分析和精確匹配，為用戶帶來了高效率和個性化的傳播體驗。但是由算法分發(fā)模式構(gòu)筑的擬態(tài)傳播環(huán)境在現(xiàn)實中面臨著倫理風(fēng)險和價值層面的挑戰(zhàn)，算法規(guī)則的背后是新的傳播秩序的建立和新的權(quán)力內(nèi)涵的建構(gòu)。伴隨著算法技術(shù)的不斷完善，舊的傳播生態(tài)格局將迎來新的變化與發(fā)展。

關(guān)鍵詞 智能時代；算法分發(fā)；傳播生態(tài)格局；挑戰(zhàn)與變革

中圖分類號 G2 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-0360（2020）21-0014-03

1 算法分發(fā)給傳媒行業(yè)帶來的沖擊

算法分發(fā)機制是以云計算為技術(shù)支撐的計算機科學(xué)在新聞領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。云計算是以虛擬化技術(shù)為基礎(chǔ)，以網(wǎng)絡(luò)為載體提供基礎(chǔ)架構(gòu)、平臺、軟件等服務(wù)為形式，整合大規(guī)?？蓴U展的計算、存儲、數(shù)據(jù)、應(yīng)用等分布式計算資源進行協(xié)同工作的超級計算模式[ 1 ]。其工作原理可概括為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、畫像生成、信息匹配、精準(zhǔn)分發(fā)五個步驟，簡言之就是在追蹤互聯(lián)網(wǎng)用戶信息傳播行為的基礎(chǔ)上，運用計算機算法深入挖掘用戶個性特征與互聯(lián)網(wǎng)場景之間的關(guān)聯(lián)性，從而為用戶提供他們可能感興趣的內(nèi)容。

同傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)對內(nèi)容本身的關(guān)注和傳播者意志的強調(diào)相比，算法分發(fā)更加關(guān)注用戶的個性化需求。而從整個傳播流程來看，算法分發(fā)改變了傳統(tǒng)媒體時代從內(nèi)容生產(chǎn)到消費的單線程信息流動模式，使得內(nèi)容的生產(chǎn)、分發(fā)、消費（新媒體時代增加了反饋的環(huán)節(jié)）開始在一個雙向互動，即時高效的傳播模式中開展，形成了一種“從用戶中來，到用戶中去”的新型內(nèi)容傳播模式。具體來說，算法分發(fā)給傳媒行業(yè)帶來的沖擊有如下幾點。

1.1 從“傳播者本位”向“用戶本位”傳播邏輯的轉(zhuǎn)換

傳統(tǒng)媒體時代，內(nèi)容生產(chǎn)者生產(chǎn)出來的內(nèi)容需要提交人工編輯審核，在經(jīng)過編輯修改確認(rèn)內(nèi)容無誤之后才進入到內(nèi)容的分發(fā)環(huán)節(jié)。在這一過程中，傳播者 掌握內(nèi)容發(fā)布的絕對主導(dǎo)權(quán)，遵循“傳播者本位”的精英主義邏輯。

算法型信息分發(fā)模式以用戶的需求作為其規(guī)則制定的出發(fā)點，為用戶提供與他們的需求和喜好最為契合的內(nèi)容。對用戶而言，推薦算法讓他們實現(xiàn)了信息獲取效率的提升和對內(nèi)容消費自主權(quán)的把控。對于媒體而言，使用算法分發(fā)內(nèi)容機制可以對用戶的內(nèi)容需求和反饋進行智能化的監(jiān)測和實時反饋，便于其開展內(nèi)容的精準(zhǔn)投放。將這一改變放置在整個內(nèi)容傳播環(huán)節(jié)的權(quán)力視閾下來看，則實現(xiàn)了傳統(tǒng)媒體時代的“傳播者本位”向“用戶本位”傳播邏輯的跨越。

1.2 以平臺為載體，實現(xiàn)了內(nèi)容傳播的雙向流動

傳統(tǒng)媒體時代，從內(nèi)容的生產(chǎn)、分發(fā)再到用戶的內(nèi)容消費這整個流程所遵循的是一種單線程的傳播模式。而且在這一傳播模式中，作為內(nèi)容接收者——用戶對于內(nèi)容的反饋及其需求很少被關(guān)注到，甚至基本上是忽略的。伴隨著算法推薦技術(shù)智能化程度的深入，用戶在傳播過程中的主體性地位日益彰顯——以平臺為載體，用戶可以和傳播內(nèi)容開展即時性的互動，算法可以在此過程中挖掘到用戶潛在的內(nèi)容需求，以此作為新一輪內(nèi)容傳播的重要生產(chǎn)要素。

近幾年來，“平臺型媒體”的出現(xiàn)和發(fā)展無疑讓以用戶為中心的內(nèi)容傳播模式日益活躍，“雙向流動”的內(nèi)容傳播模式漸趨成熟。所謂的“平臺型媒體”，在學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)同的定義是——“既擁有媒體的專業(yè)編輯權(quán)威性，又擁有面向用戶平臺所特有開放性的數(shù)字內(nèi)容實體。”[2]平臺所服務(wù)的用戶同時也是維系平臺內(nèi)容生態(tài)正常運轉(zhuǎn)的參與者，用戶的身份既可以是普通個體也可以是一些集體組織或重大機構(gòu)，國內(nèi)的微信公眾號、今日頭條等便是比較具有代表性的平臺型媒體。以今日頭條為例，該平臺從創(chuàng)辦伊始就一直致力于通過算法技術(shù)和專業(yè)編輯運營結(jié)合的方式實現(xiàn)對用戶的開放式運作，最大限度的激發(fā)用戶的生產(chǎn)創(chuàng)造力。截至2019年底，頭條創(chuàng)作者共發(fā)布4.5億條內(nèi)容，所有內(nèi)容創(chuàng)作獲贊90億次[3]。在算法推薦技術(shù)的主導(dǎo)之下，“平臺型媒體”極大地調(diào)動了兼具消費和生產(chǎn)雙重身份屬性的用戶的創(chuàng)造積極性，顛覆了傳統(tǒng)媒體時代所遵循的單向度內(nèi)容傳播邏輯，讓內(nèi)容傳播得以在一個雙向互動，即時高效的維度中開展。

2 算法分發(fā)的現(xiàn)實應(yīng)用問題及潛在風(fēng)險

在海量信息充斥的新媒體背景下，算法分發(fā)為用戶提供了高效的信息服務(wù)。從這一點來看，平臺和用戶之間是一種雙贏的關(guān)系。但事實上，在媒體平臺和用戶的資源置換關(guān)系中，雙方的地位并不對等。因為平臺掌握著充足的資本和技術(shù)資源，能夠隨時輕易地獲取到用戶的個人相關(guān)信息。相對而言，用戶很難去了解平臺算法的工作機制，因而也無法決定自己相關(guān)信息向平臺的開放程度以及這些信息的具體流向。此外，算法技術(shù)缺陷對于內(nèi)容質(zhì)量的影響，算法背后權(quán)力主體對算法客觀性的影響，以及個性化算法的技術(shù)完善等問題也是業(yè)界和學(xué)界普遍關(guān)注的重要問題。

2.1 技術(shù)缺陷對傳播內(nèi)容質(zhì)量的影響

人工編輯在做內(nèi)容篩選時會從多個維度對內(nèi)容質(zhì)量進行把控，而目前算法分發(fā)技術(shù)主要以用戶的興趣作為內(nèi)容篩選依據(jù)和優(yōu)先向。隨著內(nèi)容流量化時代的到來，不少媒體平臺在設(shè)計算法機制時會優(yōu)先考慮內(nèi)容的流量效益，突出其比重，相對減少內(nèi)容在其他層面的價值比重。在一個以流量作為主要目標(biāo)的傳播生態(tài)空間中，虛假新聞、低俗新聞等低劣化內(nèi)容常常會如期而至。用戶對這些內(nèi)容趨于獵奇心理的點擊和關(guān)注，便會成為滋養(yǎng)這些內(nèi)容瘋長的天然養(yǎng)料。2019年，據(jù)《福布斯》雜志網(wǎng)站報道，美國防欺詐和安全公司RSA在歐美對6 000名成年人進行調(diào)查，以評估人們對數(shù)據(jù)、隱私和個性化的態(tài)度變化趨勢。調(diào)查結(jié)果顯示，有76%的消費者認(rèn)為Facebook、Twitter等社交App的個性化消息流是不道德的[ 4 ]。

2.2 “把關(guān)人”的轉(zhuǎn)變，算法客觀性問題

傳統(tǒng)媒體時代，人工編輯掌握著內(nèi)容分發(fā)的權(quán)利。智能化內(nèi)容生產(chǎn)時代，這一角色由人工的編輯變成了智能化的算法，而算法背后的權(quán)力主體是平臺，平臺背后的資本巨頭掌握算法規(guī)則的制定和使用的主導(dǎo)權(quán)。從這一點來看，他們扮演著智能化內(nèi)容生產(chǎn)時代的“把關(guān)人”角色。

有學(xué)者在《2019年智能媒體研究》一文中指出，雖然相比人工編輯，算法可以降低讀者對于偏見的擔(dān)憂，但來自計算機科學(xué)、哲學(xué)和傳播學(xué)的三位學(xué)者聯(lián)合審查了12個公開的事實核查算法數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)標(biāo)注者的政治傾向與人口統(tǒng)計學(xué)特征、標(biāo)注數(shù)據(jù)集的來源、標(biāo)注的流程等因素均會對標(biāo)注的公正性產(chǎn)生影響[5]。事實上在算法分發(fā)的現(xiàn)實應(yīng)用中，有不少媒體平臺會出于商業(yè)目的，或者國家政治層面的要求，對一些原本應(yīng)該公開討論的公共性議題進行選擇性的屏蔽，而對一些同用戶需求無關(guān)，但同平臺商業(yè)利益掛鉤的內(nèi)容進行加權(quán)。當(dāng)平臺的算法機制不斷加入為政治和商業(yè)權(quán)利背書的設(shè)計要素，平臺的公共性和傳播內(nèi)容的客觀性將面臨嚴(yán)峻考驗。

2.3 個性化算法的“信息繭房”問題

信息繭房概念是由哈佛大學(xué)法學(xué)院教授凱斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》中提出的。這一觀點認(rèn)為在算法分發(fā)主導(dǎo)下，用戶所接觸的信息將會面臨單一片面化的趨勢，長此以往，用戶將會被片面化的信息限制住視野，失去批判思考的能力。從個性化算法的設(shè)計初衷來看，確實在很大層面上考慮的是用戶的個性化特征。在其預(yù)設(shè)的效果模式中，用戶喜好和關(guān)注的內(nèi)容會不斷地重復(fù)和固化，自然地陷入到一種只接受特定信息的舒適圈中，對自己未關(guān)注領(lǐng)域的內(nèi)容和與自己不同的觀點產(chǎn)生一定程度的排斥。

但是近幾年來，學(xué)術(shù)界有不少學(xué)者對于算法所引發(fā)的“信息繭房”問題持批判性態(tài)度。在這些學(xué)者看來，“信息繭房”和算法分發(fā)技術(shù)之間并沒有必然的聯(lián)系。無論在哪個時代，其內(nèi)容傳播的過程中都滲透了“算法”的影響要素。傳統(tǒng)媒體時代，媒體機構(gòu)會以國家政治方面的要求和機構(gòu)本身的商業(yè)利益追求，作為其內(nèi)容傳播過程中的“算法”標(biāo)準(zhǔn)，有選擇取舍地呈現(xiàn)和反映其所采集到的現(xiàn)實素材。用戶也會按照自己的“算法”——個體的價值框架對媒體發(fā)布的內(nèi)容進行加工，有選擇性地吸收和接納。

新媒體時代的算法分發(fā)在本質(zhì)上是對傳統(tǒng)媒體時代算法模式的一種延伸和發(fā)展，其內(nèi)涵在本質(zhì)上是一致的，所不同的是技術(shù)的進步改變了傳受雙方的關(guān)系，媒體平臺的算法權(quán)重發(fā)生了變化。對此，有學(xué)者指出，所謂的“信息繭房”，其實是個人自主選擇的結(jié)果，算法與數(shù)據(jù)技術(shù)不過是媒介的價值選擇機制在數(shù)據(jù)條件之下的一種“人體的延伸”，并不是形成“信息繭房”的獨特成因[6]。

與此同時，算法技術(shù)的不斷完善和發(fā)展，也在某種程度上積極回應(yīng)了“信息繭房”的現(xiàn)實憂慮。Google在2018年I/O全球開發(fā)者大會上推出了一個全新項目，針對相同的新聞訊息，他們將用人工智能為用戶提供廣闊的視野，而不是像之前算法分發(fā)規(guī)則之下的新聞信息流那樣“千人千面”。

3 正確引領(lǐng)算法分發(fā)，推動內(nèi)容生產(chǎn)變革

針對算法分發(fā)在實際應(yīng)用過程中所引發(fā)的一系列問題及可能面臨的相關(guān)倫理風(fēng)險，首先需要明確的一點的：算法分發(fā)已經(jīng)成為傳媒行業(yè)發(fā)展不可逆的發(fā)展趨勢，是傳媒內(nèi)容生產(chǎn)的發(fā)展對技術(shù)提出的必然要求。在明確這一點認(rèn)知的前提之下，接下來需要做的事情是正確地引領(lǐng)算法分發(fā)為內(nèi)容生產(chǎn)服務(wù)，可以從完善技術(shù)本身的缺陷層面和人機協(xié)同兩個層面出發(fā)去思考問題的解決方法。

3.1 改進以個性化推薦為核心的算法分發(fā)模式

雖然“信息繭房”效應(yīng)這一說法在當(dāng)前學(xué)術(shù)界的探討中存在不少爭議，但是不少媒體都開始關(guān)注用戶接受信息在個人視閾內(nèi)的窄化問題。2017年，美國新聞聚合網(wǎng)站BuzzFeed在其新聞客戶端上推出了一個名為“Outside Your Bubble”[ 7 ]的新功能，讓讀者能看到在自己的社交網(wǎng)絡(luò)以外，別人都是如何談?wù)撔侣劦?。Buzzfeed的編輯會整理出來自推特、Facebook、Reddit等網(wǎng)站上人們對于此新聞的評論，讓它們以中立平和的敘述方式呈現(xiàn)在頁面上，點擊每一個小標(biāo)題，就能看到原作者到底說了些什么。

算法分發(fā)技術(shù)在未來值得期待的一個發(fā)展方向應(yīng)該是：通過在技術(shù)層面升級個性化算法推薦，讓用戶的信息接觸能夠突破個體狹窄視閾內(nèi)的舒適圈，接收到更加多元化和全方位的觀點，形成對于社會問題或者是社會想象更加全面和客觀的認(rèn)知。

3.2 強化算法透明度

算法透明度指機構(gòu)公開算法驅(qū)動計算機系統(tǒng)信息過程，幫助用戶理解技術(shù)操作的價值觀、偏見和意識形態(tài)。將算法的規(guī)則置于陽光之下，是檢視不同算法對社會產(chǎn)生何種影響、避免負(fù)面社會影響的基本前提。

2019年歐洲議會未來與科學(xué)和技術(shù)小組（STOA）發(fā)布的一份關(guān)于算法透明和責(zé)任治理的系統(tǒng)性研究報告——《算法責(zé)任與透明治理框架》，報告中明確指出：應(yīng)確保AI決策的數(shù)據(jù)集、過程和結(jié)果的可追溯性，保證AI的決策結(jié)果可被人類理解和追蹤。當(dāng)AI系統(tǒng)決策結(jié)果對個體產(chǎn)生重大影響時，應(yīng)就AI系統(tǒng)的決策過程進行適當(dāng)且及時的解釋[ 8 ]。

在具體實踐中，今日頭條在2018年對公司算法原理的公開，開創(chuàng)了國內(nèi)外行業(yè)的先河。這一做法不僅讓用戶了解到了算法背后運行的規(guī)則，消除了用戶對于算法的焦慮，而且很好地回應(yīng)了學(xué)術(shù)界要求算法透明化，以更好應(yīng)對技術(shù)可能帶來的機遇及風(fēng)險的要求。

3.3 引入多元主體參與算法共治

伴隨著算法分發(fā)技術(shù)的不斷發(fā)展，編制和掌握規(guī)則的平臺和用戶之間不對等的關(guān)系問題會日益凸顯出來。算法規(guī)則制定的背后牽涉到媒體自身的商業(yè)利益，因此單純靠媒體特別是商業(yè)媒體的“自覺”很難實現(xiàn)對算法的優(yōu)化，還需要社會多方力量介入進來，一起參與算法公正性的共治運動中來，讓用戶不僅能看到算法，更能理解算法。

行業(yè)監(jiān)管部門、傳媒機構(gòu)、社會學(xué)者、傳媒專業(yè)人士需要共同合作，推動相關(guān)法律法規(guī)的制定、媒介批評、行業(yè)及公眾組織監(jiān)督的開展，同時作為信息接收者的用戶也應(yīng)該以一個主動積極的姿態(tài)，積極參與到算法共治的過程中，提升自我的媒介素養(yǎng)，破除對技術(shù)的“迷信”，更加準(zhǔn)確地理解并表達(dá)自身的信息需求，主動地選擇信息，而不是在技術(shù)的誘導(dǎo)下成為信息的被動接收者。

參考文獻

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[4]新浪科技.調(diào)查：83%的消費者認(rèn)為個性化廣告存在道德錯誤[EB/OL].（2019-02-11）[2020-08-30]. https：//tech.sina.com.cn/i/2019-02-11/docihqfskcp4230815.shtml.

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[7]騰訊全媒派.圍觀良心外媒的“戳泡運動”[EB/OL].（2017-03-21）[2020-08-30].https：//news.qq.com/ original/dujiabianyi/paopao.html.

[8]曹建峰，方齡曼.歐盟人工智能倫理與治理的路徑及啟示[J].人工智能，2019（4）：39-47.