■ 郭小平 潘陳青

當(dāng)下社會(huì)不僅被媒介包裹,更被算法包圍:內(nèi)容、服務(wù)、平臺(tái)與用戶的連結(jié)愈發(fā)被算法高度中介化。依托強(qiáng)大算法能力的移動(dòng)傳播媒體,成為“現(xiàn)象級(jí)”的流量平臺(tái)。一方面,那些基礎(chǔ)設(shè)施型的智能平臺(tái)媒體,逐漸發(fā)展成為“社會(huì)能見(jiàn)度”控制的新主體；另一方面,“社會(huì)能見(jiàn)度”控制的“算法轉(zhuǎn)向”,又促使人們重新審視能見(jiàn)度控制機(jī)制。

一、智能傳播與“新社會(huì)能見(jiàn)度”

“社會(huì)能見(jiàn)度”(social visibility),又稱“可見(jiàn)性”,指能否被他人看見(jiàn)、能否獲得他人的注意力以及獲得的注意力是否達(dá)到一定規(guī)模①。丹尼爾·戴揚(yáng)(Daniel Dayan)指出,“社會(huì)能見(jiàn)度”常涉及三個(gè)方面的內(nèi)容:一是“能否被看見(jiàn)”,即是否擁有被看見(jiàn)的權(quán)利且被呈現(xiàn)出來(lái)；二是“能否被注意到”,即被呈現(xiàn)出來(lái)后能否進(jìn)入公眾視野、被關(guān)注到；三是被關(guān)注的程度還需“達(dá)到一定規(guī)?！雹?。當(dāng)某一對(duì)象滿足上述三個(gè)方面的要求時(shí),即可被視為擁有“社會(huì)能見(jiàn)度”。

(一)媒介域中的“社會(huì)能見(jiàn)度”

虛擬傳播技術(shù)出現(xiàn)之前,“社會(huì)能見(jiàn)度”的闡釋語(yǔ)境主要為具體的實(shí)體空間:哈貝馬斯強(qiáng)調(diào)“公共領(lǐng)域”中基于公開(kāi)場(chǎng)合的“理性言說(shuō)”，阿倫特關(guān)注“言說(shuō)”為多數(shù)人所“共同看見(jiàn)”，桑內(nèi)特論及以“展演”的手段獲得“社會(huì)能見(jiàn)度”。

隨著大眾媒介的誕生與發(fā)展,實(shí)體空間的“社會(huì)能見(jiàn)度”逐漸從彼時(shí)彼地的時(shí)空屬性中解放出來(lái),被傳媒所中介并嵌入社會(huì)權(quán)力結(jié)構(gòu)之中。在新聞生產(chǎn)社會(huì)學(xué)的研究看來(lái),弱勢(shì)群體較難或無(wú)法自主決定以何種方式獲取能見(jiàn)度,因而常常借助“越軌”行為進(jìn)入媒介場(chǎng)域。在丹尼爾·戴揚(yáng)看來(lái),社交媒體屬性使用戶能以自己的方式獲得“社會(huì)能見(jiàn)度”并定義他人的“社會(huì)能見(jiàn)度”。

基于大數(shù)據(jù)的智能算法重構(gòu)了媒介的形態(tài)、業(yè)態(tài)與生態(tài)。數(shù)據(jù)與算法成為連接人與社會(huì)的中介。在約翰·杜翰姆·彼得斯(John Durham Peters)看來(lái),中介化的平臺(tái)已將媒介從“訊息”層面延展到“棲居”(habitats)層面。媒介不只是傳遞信息,更為用戶創(chuàng)造“生存條件”,即媒介成為一種基礎(chǔ)設(shè)施、棲居之地、憑借之物和生命形態(tài),是“自我表達(dá)和自我存有”的融合③。因此,彼得斯從媒介物質(zhì)性視角強(qiáng)調(diào)“連接先于存在”“網(wǎng)絡(luò)之外只有虛無(wú)”。隨著人工智能技術(shù)的深度介入,智媒空間開(kāi)啟了社會(huì)能見(jiàn)度控制的算法轉(zhuǎn)向。

(二)智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的“新社會(huì)能見(jiàn)度”:能見(jiàn)度控制的“算法轉(zhuǎn)向”

繼吉布森(Gibson,1984)以“被媒介包裹”隱喻“技術(shù)控制終將成為人類賴以生存的環(huán)境本身”之后,德勒茲(Deleuze,1990)大膽直陳“控制社會(huì)”的未來(lái)。不同于福柯所描繪的傳統(tǒng)“規(guī)訓(xùn)社會(huì)”,德勒茲認(rèn)為“控制社會(huì)”中至關(guān)重要的已不再是“個(gè)人簽名”和表明個(gè)體在社會(huì)整體中位置的“登記號(hào)”,而是數(shù)字或一個(gè)識(shí)別口令(吉爾·德勒茲,2000)。數(shù)字取代行政命令構(gòu)成控制的語(yǔ)言,控制的實(shí)施也由威權(quán)者轉(zhuǎn)為第三類機(jī)器——信息機(jī)器和電腦。德勒茲所言的“控制社會(huì)”,在人工智能時(shí)代已成現(xiàn)實(shí)。

大數(shù)據(jù)、算法與云存儲(chǔ)技術(shù)的傳播應(yīng)用,重新界定了與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的信息挖掘、信息選擇和排序標(biāo)準(zhǔn)。布赫爾(Bucher,2012)指出,算法的出現(xiàn)使“新社會(huì)能見(jiàn)度”的控制過(guò)程變成了一個(gè)計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行的過(guò)程④。算法決定內(nèi)容被分發(fā)給哪些用戶,而基于算法的排名、排序、位置和分類也影響用戶的在線展示程度與形式。智能技術(shù)推動(dòng)“社會(huì)能見(jiàn)度”控制的“算法轉(zhuǎn)向”。

二、智能傳播的“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制要素

數(shù)據(jù)再現(xiàn)甚至再造、調(diào)控用戶,算法賦予用戶以身份并與現(xiàn)實(shí)的“社會(huì)位置”相勾連。“算法邏輯產(chǎn)生出的不只是世界,還有我們?！?John Cheney-Lippold,2019)雖然“可見(jiàn)”或“不可見(jiàn)”、“彰顯”或“隱匿”是一個(gè)融合了技術(shù)、歷史、社會(huì)與政治的復(fù)雜議題,但揭示智媒空間的“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制,仍然無(wú)法回避技術(shù)控制的主體、中介及邏輯問(wèn)題。

(一)控制主體:平臺(tái)媒體

平臺(tái)通過(guò)智能計(jì)算連接內(nèi)容、服務(wù)與用戶,逐漸成為網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的“基礎(chǔ)設(shè)施”(infrastructure),并在深度嵌入公眾的日常生活與社會(huì)交往過(guò)程中“基礎(chǔ)設(shè)施化”(infrastructuralization)。平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施化不僅僅是指平臺(tái)成為數(shù)據(jù)、關(guān)系和服務(wù)的集成平臺(tái),還意指平臺(tái)成為公眾數(shù)字化生存的智能終端。平臺(tái)媒體化和基礎(chǔ)設(shè)施化的發(fā)展,為其成為“新社會(huì)能見(jiàn)度”的控制主體賦能。

平臺(tái)媒體主要包括如下四種類型:以Google為代表的搜索引擎類平臺(tái)媒體；以Facebook為代表的社交媒體類平臺(tái)媒體；以今日頭條為代表的資訊聚合類平臺(tái)媒體；以抖音為代表的短視頻/直播類平臺(tái)媒體。平臺(tái)媒體迅速崛起并在“能見(jiàn)度”控制上釋放出巨大潛能:首先,規(guī)?；?、高粘性、高活躍度的用戶,以及多元服務(wù)奠定平臺(tái)媒體“能見(jiàn)度”控制基礎(chǔ)；其次,數(shù)據(jù)占有與算法訓(xùn)練強(qiáng)化了平臺(tái)媒體“能見(jiàn)度”控制技術(shù)；最后,內(nèi)容優(yōu)化與服務(wù)提升了平臺(tái)媒體“能見(jiàn)度”控制能力。

(二)控制中介:智能算法

MIT經(jīng)典教材《算法導(dǎo)論》將算法描述為“定義良好的計(jì)算過(guò)程,取某個(gè)值或值的集合作為輸入,以產(chǎn)生某個(gè)值或值的集合作為輸出”(托馬斯·科爾曼等,2013)。智能傳播領(lǐng)域的“算法”是負(fù)責(zé)信息分發(fā)的一套推薦系統(tǒng)。以資訊聚合類平臺(tái)今日頭條的算法y=F(xi,xu,xc)為例,算法在對(duì)內(nèi)容特征(xi)、用戶特征(xu)和環(huán)境特征(xc)三個(gè)變量進(jìn)行計(jì)算后,可以輸出一組針對(duì)用戶的最優(yōu)信息流。當(dāng)信息流中某一內(nèi)容的用戶觸及率較高時(shí),其被算法二次推薦或獲得“能見(jiàn)度”的可能性越大。同樣,搜索引擎類平臺(tái)Google的網(wǎng)頁(yè)排名算法(pageRank algorithm),主要依據(jù)網(wǎng)頁(yè)被鏈接的次數(shù)和網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容質(zhì)量來(lái)評(píng)判某一網(wǎng)頁(yè)的優(yōu)先級(jí)。某一網(wǎng)頁(yè)被其他網(wǎng)頁(yè)鏈接的次數(shù)越多且內(nèi)容的權(quán)威性越高,其排序就越能靠前,越能被用戶所看見(jiàn)。

事實(shí)上,算法介入“能見(jiàn)度”控制的過(guò)程要遠(yuǎn)比想象的復(fù)雜。平臺(tái)的算法函數(shù)包含不同的算法模型及其運(yùn)算方式。同時(shí),算法工程師對(duì)信息要素權(quán)重的設(shè)置、平臺(tái)管理者對(duì)算法價(jià)值觀的整體定調(diào)以及算法運(yùn)行過(guò)程中習(xí)得的社會(huì)偏見(jiàn)等,都將間接影響獲得“能見(jiàn)度”的內(nèi)容類型。算法作為控制“新社會(huì)能見(jiàn)度”的核心技術(shù),既是執(zhí)行信息分發(fā)的“算法集”,也是暗藏著人類目的意圖和具有文化偏向性的各項(xiàng)決策技術(shù)。

(三)控制邏輯:流量思維

平臺(tái)媒體對(duì)“能見(jiàn)度”的控制,不僅體現(xiàn)在算法函數(shù)的制定和應(yīng)用上,還體現(xiàn)在控制邏輯的選擇上。對(duì)于絕大多數(shù)平臺(tái)媒體而言,其控制邏輯主要體現(xiàn)為“流量邏輯”,即越有流量的內(nèi)容就越能獲得算法的流量加持,進(jìn)入流量較高的“流量池”中,從而獲得更高的“能見(jiàn)度”。流量主要是指一定時(shí)間內(nèi)某一內(nèi)容、產(chǎn)品、服務(wù)的人氣訪問(wèn)量、互動(dòng)量與使用量等,其統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括頁(yè)面獨(dú)立訪問(wèn)者數(shù)量、瀏覽數(shù)、用戶平均停留時(shí)間以及點(diǎn)贊、評(píng)論、收藏和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、完播率等。

平臺(tái)媒體的“流量邏輯”被置換為一種典型的“算法思維”:首先,算法預(yù)先為某一內(nèi)容、產(chǎn)品或服務(wù)提供一定的初始推薦流量；其次,一旦在數(shù)據(jù)反饋中判斷內(nèi)容具有二次推薦的潛力,算法就會(huì)疊加派發(fā)流量；最后,當(dāng)數(shù)據(jù)反饋不佳時(shí),算法則會(huì)減慢或停止流量派發(fā)。抖音的初始推薦量一般為200—500人；二次派發(fā)的流量約為1000—5000人次；后續(xù)層層疊加,流量可上升至幾萬(wàn)甚至到幾千萬(wàn)人次。算法對(duì)內(nèi)容選擇、排序的標(biāo)準(zhǔn),使“能見(jiàn)度”問(wèn)題變成機(jī)器執(zhí)行代碼的“軟件”問(wèn)題。平臺(tái)基于“流量思維”的能見(jiàn)度控制,主要遵循算法的權(quán)力邏輯與平臺(tái)的市場(chǎng)邏輯。

三、智能傳播的“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制機(jī)制

算法中介功能的發(fā)揮,平臺(tái)媒體主體角色的扮演,流量邏輯的運(yùn)作,以及算法、平臺(tái)媒體和用戶間交互所形成的復(fù)雜關(guān)系,構(gòu)成“新社會(huì)能見(jiàn)度”的控制機(jī)制。

(一)基于“算法價(jià)值”的“新社會(huì)能見(jiàn)度”生產(chǎn)

如果說(shuō)傳統(tǒng)媒體的“能見(jiàn)度”生產(chǎn)偏向“新聞價(jià)值”要素(“新鮮性”“重要性”“顯著性”和“接近性”等),那么,智能媒體的“能見(jiàn)度”生產(chǎn)則偏重“算法價(jià)值”要素。德維托將社交媒體Facebook的“算法價(jià)值”總結(jié)為朋友關(guān)系、用戶公開(kāi)表達(dá)的興趣、用戶先前的參與、用戶含蓄表達(dá)的偏好、發(fā)布時(shí)間、平臺(tái)優(yōu)先級(jí)、頁(yè)面關(guān)系、用戶的負(fù)面表達(dá)和內(nèi)容本身的質(zhì)量等九個(gè)要素。⑤王茜(2017)將今日頭條的“算法價(jià)值”歸納為用戶偏好、場(chǎng)景、內(nèi)容和平臺(tái)優(yōu)先級(jí)等四個(gè)要素。其他的研究也發(fā)現(xiàn),Twitter“熱門話題”的價(jià)值要素主要包括時(shí)新性、新奇性、更易于跨用戶群傳播等(Gillespie,2016),而“微博熱搜”的價(jià)值要素集中體現(xiàn)為時(shí)新性、流行性、參與性和導(dǎo)向正確性等。⑥雖然“新聞價(jià)值”與“算法價(jià)值”的要素迥異,但二者都是基于“相關(guān)性”的價(jià)值選擇。相較于“新聞價(jià)值”,“算法價(jià)值”更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)關(guān)系和用戶偏好。

首先,數(shù)據(jù)關(guān)系的豐富性帶來(lái)了“算法價(jià)值”要素的多元性和靈活性,從而擴(kuò)展“能見(jiàn)度”的對(duì)象范圍。曾經(jīng)“不可見(jiàn)”的弱勢(shì)群體也被流量池推薦和算法推薦賦予了高能見(jiàn)度,甚至能坐擁一線明星的流量。

其次,用戶導(dǎo)向的“算法價(jià)值”關(guān)注用戶的“欲知”“想要”而非用戶的“應(yīng)知”“需要”。與市場(chǎng)主義和感官主義密切相關(guān)的情感類、娛樂(lè)類內(nèi)容更受大眾喜愛(ài)。流量導(dǎo)向的用戶偏好消解了平臺(tái)話語(yǔ)的公共性,倒逼專業(yè)媒體采取迎合算法的策略(蕭維杰、王維菁,2018)。

最后,“算法價(jià)值”的動(dòng)態(tài)性帶動(dòng)熱門內(nèi)容的快速更迭。用戶提供數(shù)據(jù)與建構(gòu)關(guān)系實(shí)時(shí)地影響算法?；谟脩羧丝诮y(tǒng)計(jì)與使用行為的、相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)指標(biāo),讓算法價(jià)值變得“流動(dòng)”“可變”,也令熱點(diǎn)議題呈現(xiàn)“短時(shí)集聚”“快速消散”“周期性變化”的特征⑦。

(二)基于“推薦機(jī)制”的“新社會(huì)能見(jiàn)度”分配

由算法驅(qū)動(dòng)的信息推薦,打破了蓋伊·塔奇曼(Gaye Tuchman)所言的新聞生產(chǎn)的“常規(guī)”,讓算法推薦系統(tǒng)取代新聞編輯室,成為“新社會(huì)能見(jiàn)度”分配的決策中樞。這種能見(jiàn)度分配機(jī)制或推薦機(jī)制,主要包括挖掘、召回和排序等三個(gè)核心環(huán)節(jié)。

“挖掘”負(fù)責(zé)對(duì)平臺(tái)所擁有的全部物料(all items,包括文章、圖片、視頻和音頻等)進(jìn)行過(guò)濾,并對(duì)進(jìn)入候選池的內(nèi)容進(jìn)行特征化。對(duì)于直接命中過(guò)濾規(guī)則(如內(nèi)容違背倫理道德和法律,或賬號(hào)存在抄襲、數(shù)據(jù)造假、負(fù)面評(píng)論和用戶投訴等情況)的物料,系統(tǒng)通常會(huì)自動(dòng)過(guò)濾,將其排除在“新社會(huì)能見(jiàn)度”分配對(duì)象之外。此外,一些存疑的物料則可能被系統(tǒng)移送至人工審核的后臺(tái)。

“召回”負(fù)責(zé)從不同的候選池中“撈出”若干物料以待分發(fā)。召回的場(chǎng)景通常包括基于語(yǔ)義、相似檢索、標(biāo)簽、行為和模型的推薦等。

“排序”負(fù)責(zé)對(duì)召回的物料進(jìn)行排序優(yōu)化,通過(guò)更精細(xì)的模型對(duì)每一篇候選內(nèi)容進(jìn)行分值計(jì)算,從而輸出最終排序結(jié)果。內(nèi)容能否被優(yōu)先呈現(xiàn)的影響因素有相關(guān)性、互動(dòng)率、圖文類型、發(fā)布時(shí)間、熱門程度、描述性標(biāo)簽、關(guān)鍵詞以及內(nèi)容賬戶的粉絲數(shù)、上傳頻率等。多數(shù)算法更偏好圖像、視聽(tīng)等非文字類內(nèi)容?；?dòng)率(關(guān)注量、點(diǎn)贊量、評(píng)論量、轉(zhuǎn)發(fā)量)、完播率與吸粉率,以及賬號(hào)的優(yōu)先級(jí)構(gòu)成短視頻質(zhì)量的算法評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。某一內(nèi)容要想獲得“能見(jiàn)度”,不僅需歷經(jīng)多個(gè)環(huán)節(jié)的篩選(見(jiàn)圖1),還要積聚一定規(guī)模的流量,最終才能獲得高能見(jiàn)度。

圖1 平臺(tái)媒體內(nèi)容推薦的漏斗模型

同“算法價(jià)值”一樣,“推薦機(jī)制”同樣具有多元性和變動(dòng)性。除常規(guī)因素外,Facebook給予“即時(shí)文章”(IA,instant articles)以更高的流量加權(quán),YouTube獎(jiǎng)勵(lì)女性化內(nèi)容,Instagram強(qiáng)調(diào)關(guān)注者的數(shù)量和社交關(guān)系,B站為視頻彈幕賦予更高的推薦權(quán)重。

(三)平臺(tái)可供性下的“新社會(huì)能見(jiàn)度”競(jìng)逐

數(shù)字技術(shù)對(duì)傳媒業(yè)的影響主要體現(xiàn)在可供性的變化、傳媒業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的相互融合⑧?？晒┬?affordance)概念起源于生態(tài)心理學(xué)領(lǐng)域,反映的是個(gè)體與環(huán)境的互動(dòng)關(guān)系如何承載“行為的機(jī)會(huì)”(Gibson,1977)。傳播學(xué)中的可供性,多被用以探討媒體界面及其技術(shù)對(duì)具有特定感知和技能的行動(dòng)者而言所具備的行動(dòng)可能性。可供性有三個(gè)判斷標(biāo)準(zhǔn):一是確認(rèn)可供性既不是對(duì)象本身,也不是對(duì)象的特征；二是可供性不是結(jié)果,可供性會(huì)導(dǎo)致不同的結(jié)果,但它本身不是結(jié)果；三是可供性具有可變性(Sandra K.Evans,2017)。論及智能手機(jī)內(nèi)置攝像頭的可供性,關(guān)注的不是“攝像頭”這一具體對(duì)象,而是其“可記錄性”；論及平臺(tái)媒體的可供性,提升普通公眾的社會(huì)能見(jiàn)度只是其結(jié)果,而“可見(jiàn)性”才是平臺(tái)媒體在智能環(huán)境下的可供性；可供性相對(duì)于行動(dòng)者的行動(dòng)能力而存在,不同行動(dòng)者與技術(shù)互動(dòng)的方式、過(guò)程和結(jié)果均有差異。

平臺(tái)媒體成為“能見(jiàn)度”競(jìng)逐的新場(chǎng)域。能見(jiàn)度的競(jìng)逐離不開(kāi)平臺(tái)媒體主體性的發(fā)揮,更與平臺(tái)媒體的智能技術(shù)可供性密切相關(guān)。這一“可供性”主要體現(xiàn)為能見(jiàn)度的可供性、流量資源化可供性以及參與的可供性。

首先是能見(jiàn)度的可供性。多數(shù)平臺(tái)的算法原理,遵循的是流量供應(yīng)的普惠性,這就使用戶在認(rèn)知上能形成“參與就有機(jī)會(huì)”的意識(shí)。比如,為了照顧零粉絲用戶,快手引入國(guó)際上用于評(píng)估貧富差距的基尼系數(shù),將70%以上的流量分配給長(zhǎng)尾端用戶,從而在理論上保障任何一個(gè)賬號(hào)都有機(jī)會(huì)擁有百萬(wàn)級(jí)以上的流量⑨。同時(shí),算法的既往追蹤功能,也為用戶帶來(lái)更多的可見(jiàn)性機(jī)會(huì)。如果某一內(nèi)容的數(shù)據(jù)反饋佳,算法就會(huì)推薦該賬號(hào)的其他內(nèi)容,從而激活早前已經(jīng)沉沒(méi)的內(nèi)容。平臺(tái)的關(guān)聯(lián)算法強(qiáng)化其能見(jiàn)度的可供性。

其次是流量資源化可供性。移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代的流量,本身就是一種社會(huì)資本,一種“新社會(huì)能見(jiàn)度”表征。流量是一種文化、社會(huì)或政治資源,但當(dāng)前更多地是作為一種經(jīng)濟(jì)資源被利用。流量的“商品化”,就是將線上與線下情感、物品、創(chuàng)意及活動(dòng)等轉(zhuǎn)化為可交易的廣告或商品⑩。李子柒從YouTube廣告聯(lián)盟獲得的年收入高達(dá)4000萬(wàn)元,“只穿高跟鞋的汪奶奶”單場(chǎng)直播銷售額達(dá)近500萬(wàn)元,抖音賬號(hào)“聞叔的傘”的單條視頻也實(shí)現(xiàn)了6萬(wàn)元貨幣轉(zhuǎn)化。2017年9月,抖音平臺(tái)正式開(kāi)放商業(yè)合作。其“星圖平臺(tái)”就是一個(gè)集智能交易與管理為一體的推廣接單平臺(tái),為客戶與創(chuàng)作、交流、記錄“美好生活”的流量明星達(dá)成視頻廣告交易服務(wù)并從中收取費(fèi)用。平臺(tái)界面設(shè)計(jì)中的打賞、購(gòu)買網(wǎng)址鏈接、直播間綁定和后臺(tái)廣告付費(fèi)系統(tǒng)的架構(gòu)等內(nèi)容貨幣化方案,充分激活了“新社會(huì)能見(jiàn)度”的經(jīng)濟(jì)資源屬性。

最后是參與的可供性。平臺(tái)媒體作為新媒體所兼具的生產(chǎn)可供性(可編輯、可審閱、可復(fù)制、可伸縮、可關(guān)聯(lián))、社交可供性(可致意、可傳情、可協(xié)調(diào)、可連接)和移動(dòng)可供性(可攜帶、可獲取、可定位、可兼容),為用戶參與“能見(jiàn)度”競(jìng)逐提供了強(qiáng)有力的支持。抖音平臺(tái)推出手機(jī)視頻剪輯制作和發(fā)布工具“剪映”,提供變速、濾鏡、美顏效果,以及一鍵生成式模板、豐富的曲庫(kù)資源等。視聽(tīng)生產(chǎn)與發(fā)布技術(shù)門檻的降低,為低能見(jiàn)度群體的“可見(jiàn)性”競(jìng)逐賦能。同時(shí),借助多樣化社交功能設(shè)置,平臺(tái)媒體進(jìn)一步強(qiáng)化用戶與粉絲的互動(dòng),由此形成的親密關(guān)系也鼓勵(lì)用戶持續(xù)地參與內(nèi)容生產(chǎn)。

(四)可見(jiàn)性勞動(dòng)成果不確定性的算法規(guī)訓(xùn)

由主客觀因素所共同促成的“算法黑箱”,使用戶的“可見(jiàn)性勞動(dòng)”(visibility labour,即以爭(zhēng)取可見(jiàn)性為目標(biāo)的數(shù)字勞動(dòng))能否獲得“新社會(huì)能見(jiàn)度”充滿“不確定性”。這種“不確定性”帶來(lái)了算法對(duì)用戶的隱性規(guī)訓(xùn)。?？略浴叭俺ㄒ暠O(jiān)獄”揭示“隱蔽性規(guī)訓(xùn)”的存在:瞭望塔內(nèi)部的專門設(shè)計(jì),使被囚者因始終無(wú)法看清監(jiān)視者是否正在塔中而“自己成了自己的監(jiān)視者”(米歇爾·?？?1999)。平臺(tái)媒體的隱性規(guī)訓(xùn)具有更為明顯的網(wǎng)絡(luò)化與智能化特征:一方面,平臺(tái)以“優(yōu)化服務(wù)”的名義實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的言行；另一方面,平臺(tái)媒體將包括算法在內(nèi)的與自身有關(guān)的重要信息均掩藏于幕布之后,使用戶對(duì)平臺(tái)知之甚少。

與“算法黑箱”對(duì)應(yīng)的是,平臺(tái)賬號(hào)需要根據(jù)平臺(tái)組織、算法規(guī)則、“商品化”中介策略等,動(dòng)態(tài)性調(diào)整內(nèi)容制作或展演等“數(shù)字勞動(dòng)”,“反向馴化”平臺(tái)算法以爭(zhēng)取更高的“可見(jiàn)性”。因此,受制于算法的用戶,通過(guò)多樣化的自我規(guī)訓(xùn)來(lái)消弭這種“不確定性”。

一是迎合算法規(guī)則以爭(zhēng)取“新社會(huì)能見(jiàn)度”。平臺(tái)官方發(fā)起的挑戰(zhàn)賽,由于流量加權(quán)明顯,總能吸引大批用戶參與。平臺(tái)算法對(duì)資深賬號(hào)的流量加權(quán)、對(duì)非活躍賬號(hào)的流量降權(quán),引導(dǎo)處于不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中的用戶在自己擅長(zhǎng)的垂直領(lǐng)域大量投入、長(zhǎng)期深耕。同時(shí),用戶在“可見(jiàn)性勞動(dòng)”過(guò)程中測(cè)試、摸索和總結(jié)算法知識(shí),并據(jù)此制定諸如搜索引擎優(yōu)化(SEO,search engine optimization)、社交媒體優(yōu)化(SMO,social media optimization)和短視頻關(guān)鍵字、標(biāo)簽、標(biāo)題及描述優(yōu)化策略等,以確保優(yōu)質(zhì)內(nèi)容能被算法推薦。

二是依據(jù)數(shù)據(jù)反饋調(diào)整內(nèi)容生產(chǎn)。相較于傳統(tǒng)的發(fā)行量、收視/聽(tīng)率,流量為“新社會(huì)能見(jiàn)度”的測(cè)量提供了更為豐富的數(shù)據(jù)指標(biāo)和更具實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)反饋。熱搜、熱門話題列表、首頁(yè)顯示、“大家正在搜”等熱門內(nèi)容的形式可見(jiàn),為用戶提供了可供參考的對(duì)象。于是,用戶可據(jù)此實(shí)時(shí)調(diào)整內(nèi)容生產(chǎn)與發(fā)布策略。

三是通過(guò)自我內(nèi)容審查以防止平臺(tái)上的“不可見(jiàn)”。平臺(tái)化既是基于數(shù)據(jù)化、商品化與選擇性的內(nèi)容生態(tài)建構(gòu),也由國(guó)家、平臺(tái)公司、用戶等多方力量互塑。用戶的自我審查,是對(duì)智能算法、平臺(tái)規(guī)則以及國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)治理的適應(yīng)。“可見(jiàn)”或“不可見(jiàn)”成為YouTube、Twitter、Facebook、抖音、今日頭條等平臺(tái)媒體用戶不得不直面的議題。對(duì)于暴力、恐怖、色情以及其他危害“公序良俗”內(nèi)容的規(guī)避,既是算法治理下的自我規(guī)訓(xùn),也是平臺(tái)用戶的社會(huì)責(zé)任感體現(xiàn)。在某種意義上,“不可見(jiàn)”的威脅成為支持平臺(tái)媒體提供“道德倫理約束”的軟性力量。

四、“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制的潛在風(fēng)險(xiǎn)

“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制的有序運(yùn)轉(zhuǎn)在于控制機(jī)制的正確、有效實(shí)施。源自系統(tǒng)內(nèi)、外部的風(fēng)險(xiǎn)因子侵入,將引發(fā)一系列風(fēng)險(xiǎn)。

(一)算法操縱能見(jiàn)度的意識(shí)形態(tài)陷阱

如果說(shuō)廣播、電視媒介形成了“政治的個(gè)人化”和“政治傳播的聊天化”這兩大可見(jiàn)性政治文化,那么智能傳播則帶來(lái)了“政治宣傳的自動(dòng)化、規(guī)?；碗[蔽化”。算法兼具技術(shù)性和社會(huì)性,當(dāng)其設(shè)計(jì)與使用被嵌入政治企圖時(shí),將成為殺傷力極強(qiáng)的“政治武器”。價(jià)值觀與意識(shí)形態(tài)的嵌入帶來(lái)算法偏見(jiàn)與倫理問(wèn)題,這也必然導(dǎo)致智能空間可見(jiàn)或不可見(jiàn)的問(wèn)題。目前廣泛滲透于國(guó)外政治活動(dòng)中的“計(jì)算宣傳”(computational propaganda)就是基于算法所展開(kāi)的政治能見(jiàn)度操縱。幕后利益集團(tuán)利用社交機(jī)器人(social bots,自動(dòng)程序型智能體)偽造政治對(duì)話、傳輸“政治模因”和制造虛假政治意見(jiàn)氣候等,從而使用戶被真假難辨的信息所蠱惑,陷入意識(shí)形態(tài)陷阱中。

“意識(shí)形態(tài)”通常指一種流行的觀念,間接服務(wù)于某些權(quán)勢(shì)集團(tuán),為其利益做合法性論證(安東尼·吉登斯,2019)。英國(guó)公投中極力主張“脫歐”的政治僵尸網(wǎng)絡(luò),特朗普?qǐng)F(tuán)隊(duì)總統(tǒng)競(jìng)選中AI技術(shù)的協(xié)同運(yùn)作,以及德國(guó)聯(lián)邦總統(tǒng)選舉期間服務(wù)于右翼勢(shì)力的機(jī)器人水軍等,均是利益集團(tuán)利用算法操縱能見(jiàn)度、干擾網(wǎng)絡(luò)視聽(tīng)的重要手段。后續(xù)相繼引發(fā)的意識(shí)形態(tài)危機(jī)事件業(yè)已證實(shí),算法的能見(jiàn)度操縱具有強(qiáng)大的輿論引導(dǎo)力。2019年12月,Facebook封殺了近千個(gè)粉絲數(shù)超過(guò)5500萬(wàn)的虛假賬號(hào)。這些虛假賬號(hào)利用深度偽造技術(shù)偽造人類賬號(hào),自動(dòng)、系統(tǒng)地發(fā)布大量有關(guān)“支持特朗普”“反對(duì)中國(guó)”的信息。最新AI研究顯示,當(dāng)前智能算法已能圍繞相關(guān)主題自動(dòng)創(chuàng)建視頻,并在短時(shí)間內(nèi)多頻道發(fā)布視頻。不斷升級(jí)的算法應(yīng)用,為能見(jiàn)度操縱提供更強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

(二)流量邏輯誘發(fā)能見(jiàn)度競(jìng)逐異化

“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制的“流量邏輯”,在本質(zhì)上遵循的是尤瓦爾·赫拉利(Yuval Noah Harari,2017)所描述的“數(shù)據(jù)主義”?！皵?shù)據(jù)主義”強(qiáng)調(diào)整個(gè)宇宙都能簡(jiǎn)化為數(shù)據(jù)流,認(rèn)為相比電子算法,人類自身構(gòu)成的“生化算法”將逐漸失去價(jià)值。就算法時(shí)代的“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制而言,什么類型的內(nèi)容應(yīng)該被優(yōu)先推薦,更多的是基于數(shù)據(jù)反饋,而非人類從業(yè)者的經(jīng)驗(yàn)。

一旦數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、遵循流量邏輯的“獨(dú)異性”成為目標(biāo),基于“公共言說(shuō)”的“可見(jiàn)性”競(jìng)逐反而存在被異化的危險(xiǎn)。獨(dú)異性的狂歡是現(xiàn)代社會(huì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的標(biāo)志(安德雷亞斯·萊克維茨,2019)。智能算法既要在技術(shù)理性中進(jìn)行大數(shù)據(jù)采集與分析,還要計(jì)算不同用戶的人口統(tǒng)計(jì)特征、行為與偏好等,在“用戶畫像”中創(chuàng)造個(gè)性化?！蔼?dú)異性”邏輯與“普適性”邏輯迥異。進(jìn)入獨(dú)異性社會(huì),個(gè)體、經(jīng)濟(jì)、文化、政治與宗教,都在追尋獨(dú)特性、差異化與個(gè)性化,以形成辨識(shí)度并獲得社會(huì)認(rèn)同。區(qū)別于主流文化的亞文化,區(qū)別于常識(shí)共識(shí)的極端意識(shí)形態(tài)等,在平臺(tái)上被用戶“刷屏”。因此,萊克維茨(Reckwitz,2019)指出,物與客體、主體和集體等要想在競(jìng)爭(zhēng)激烈的注意力市場(chǎng)上獲得“社會(huì)能見(jiàn)度”,通常需具備“獨(dú)異性”,即展現(xiàn)出獨(dú)一無(wú)二的文化特質(zhì)并在情感上吸引人。

YouTube的網(wǎng)絡(luò)紅人利斯曾坦言:“算法就像毒品,讓人上癮,網(wǎng)紅們?cè)谝曨l里情緒越激動(dòng)、越憤怒、越標(biāo)題黨,就越受用戶歡迎,越能獲得平臺(tái)推薦?！鄙阅圉q、大胃王“吃播”、未成年媽媽以及不做危險(xiǎn)提醒的極限挑戰(zhàn)等視頻內(nèi)容,游走在道德倫理和法律規(guī)范的邊緣,反而在流量邏輯下獲得高“社會(huì)能見(jiàn)度”,并進(jìn)一步刺激用戶生產(chǎn)更多的同類內(nèi)容。在能見(jiàn)度競(jìng)逐的跑道上,流量邏輯成為奴役生產(chǎn)型用戶的一種非強(qiáng)迫性力量,左右著他們的在線實(shí)踐。

能見(jiàn)度競(jìng)逐的異化將帶來(lái)內(nèi)容產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)的異化。為了最大限度地延長(zhǎng)用戶的在線時(shí)間,賬號(hào)常常忽視發(fā)布的內(nèi)容是否符合用戶的長(zhǎng)期利益、是否能提供造就“公共性”所必需的反思意識(shí)等。非營(yíng)利組織Center for Humane Technology更是直接指責(zé)道,爭(zhēng)取用戶注意力的競(jìng)賽,不僅侵蝕大眾的精神健康、損害用戶自主性、割裂社區(qū),同時(shí)還剝奪睡眠。

(三)算法審核缺陷觸發(fā)能見(jiàn)度分配失控

目前,智能算法并不具備完美的計(jì)算能力。2019年3月,由于算法審核缺陷,新西蘭的恐怖襲擊事件在平臺(tái)媒體引發(fā)嚴(yán)重的次生危害:首先,當(dāng)犯罪分子通過(guò)安裝在頭盔上的GoPro相機(jī)將整個(gè)槍擊過(guò)程直播于Facebook上時(shí),算法沒(méi)能實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)和攔截,致使暴力行徑持續(xù)播映17分鐘之久。其次,對(duì)于經(jīng)UP主們改編、剪輯二次上傳后的視頻,算法仍存在嚴(yán)重的漏判問(wèn)題。最后,以單位時(shí)間內(nèi)的瞬時(shí)點(diǎn)擊率為核心權(quán)重的算法,更是將暴力畫面大規(guī)模地推送給用戶,使其獲得不應(yīng)有的曝光。事件發(fā)生后,Facebook人工審核團(tuán)隊(duì)雖在24小時(shí)內(nèi)刪除了至少150萬(wàn)條相關(guān)視頻,但面對(duì)不斷走向程序化、自動(dòng)化和規(guī)?；摹靶律鐣?huì)能見(jiàn)度”分配,仍顯得捉襟見(jiàn)肘。正如海德格爾所預(yù)言:“全部的技術(shù)是一個(gè)大框架,讓人淪陷其中,而技術(shù)提供的力量總有一天會(huì)超過(guò)人類所能理解和控制的范圍。”

同時(shí),數(shù)字精英利用算法審核缺陷實(shí)施的違法行為,也可能導(dǎo)致算法的能見(jiàn)度分配失控并引發(fā)社會(huì)倫理問(wèn)題。美國(guó)記者勞拉·簡(jiǎn)(Laura June)撰文控訴3歲女兒在YouTube上收看《小豬佩奇》的遭遇:播放中途,畫面突然變暗；拿著巨型針筒的牙醫(yī)現(xiàn)身,恍如虐待狂般拔掉Peppa的牙齒,令觀看的女兒不斷慘叫、哭喊。當(dāng)算法無(wú)法捕捉、識(shí)別夾雜在視頻中的隱蔽性異常片段時(shí),大量貼著“教育”“搞笑”“童謠”標(biāo)簽卻被暗中植入恐怖、暴力和惡俗片段的視頻,就可能被大批量地推送給未成年人。雖然平臺(tái)可以逐漸強(qiáng)化和提升內(nèi)容審核能力,但這仍是一種“事后諸葛亮”式的解決方案。技術(shù)漂遷,即技術(shù)變革中來(lái)自多個(gè)方向的創(chuàng)新潮流向高度不確定的目的地移動(dòng)的過(guò)程,可能帶來(lái)的“非故意后果”始終是“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制的風(fēng)險(xiǎn)所在。

(四)平臺(tái)壟斷導(dǎo)致用戶權(quán)利侵害

平臺(tái)媒體“暴政”的危險(xiǎn)雖然較為遙遠(yuǎn),但平臺(tái)壟斷導(dǎo)致的公民權(quán)利侵害已成為一種普遍性現(xiàn)象。?？轮赋?“全景敞視”監(jiān)獄的空間設(shè)計(jì),雖是一種可見(jiàn)性不對(duì)稱的設(shè)計(jì),但任何人都可以來(lái)到中心瞭望塔,行使監(jiān)督職能和了解監(jiān)視的運(yùn)作方式,因此,其所造成的權(quán)力強(qiáng)化不會(huì)有蛻化為暴政的危險(xiǎn)(米歇爾·?？?1999)。在“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制中,造成用戶權(quán)利侵害的壟斷性因素,主要包括算法的黑箱化、用戶數(shù)據(jù)的私有化和商業(yè)化、算法歧視以及平臺(tái)作為信息中介服務(wù)提供商的“豁免權(quán)”等。

其一,“算法黑箱”侵害用戶知情權(quán)。用戶知情權(quán)主要包括知情同意權(quán)、知悉政府機(jī)關(guān)和其他法定機(jī)構(gòu)無(wú)條件開(kāi)放的數(shù)據(jù)、知悉有條件開(kāi)放的政府?dāng)?shù)據(jù)。就平臺(tái)用戶而言,其知情權(quán)主要包括:一是知情同意權(quán),如用戶知悉個(gè)體數(shù)據(jù)如何被收集、分析、存儲(chǔ)和流向何處等；二是享有知悉所接受服務(wù)真實(shí)情況的權(quán)利,如用戶知悉算法推薦列表中某一內(nèi)容的排名靠前是否源自不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)、某一熱搜的出現(xiàn)或消失是否源自算法的正常運(yùn)算等；三是擁有相關(guān)機(jī)構(gòu)按法定需公開(kāi)的決策過(guò)程的知曉權(quán)等。顯然,就目前而言,用戶的上述知情權(quán)并未得到充分保障。

其二,“數(shù)據(jù)—監(jiān)控”對(duì)用戶隱私的侵害?！靶律鐣?huì)能見(jiàn)度”控制建立在平臺(tái)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的占有、監(jiān)控和處理上,而這將埋下侵害用戶隱私的隱患:一是算法越來(lái)越強(qiáng)大的信息挖掘、分析和處理能力,使反映用戶認(rèn)知取向和價(jià)值觀的整合型隱私越來(lái)越能為平臺(tái)所收集和使用；二是作為用戶隱私數(shù)據(jù)的管理者,平臺(tái)的系統(tǒng)漏洞一旦被黑客所攻破,用戶隱私將面臨大范圍曝光的風(fēng)險(xiǎn)。《2020年全球風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告》已預(yù)警,以竊取數(shù)據(jù)為目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)攻擊將成為未來(lái)十年全球第七大風(fēng)險(xiǎn)。

其三,算法歧視下的新能見(jiàn)度不平等。平臺(tái)媒體宣稱客觀、中立的算法將會(huì)為用戶提供更具公平性的“新社會(huì)能見(jiàn)度”競(jìng)逐機(jī)會(huì),但Google圖像識(shí)別錯(cuò)將黑人標(biāo)記為大猩猩,Facebook將高薪工作更多推薦給男性用戶等諸多現(xiàn)實(shí)案例表明,由算法驅(qū)動(dòng)的“新社會(huì)能見(jiàn)度”控制機(jī)制在本質(zhì)上仍是一個(gè)使強(qiáng)勢(shì)方更易受益的“中央過(guò)濾器”。算法設(shè)計(jì)和運(yùn)行過(guò)程中人類偏見(jiàn)的滲透、算法決策所依托數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)代表性不足或過(guò)度以及數(shù)據(jù)中隱藏的歧視性因素等,都將導(dǎo)致能見(jiàn)度不平等在智能媒體空間的延續(xù)。部分邊緣群體因?yàn)榉N族、膚色、地區(qū)、口音、性別、年齡和職業(yè)等原因,仍面臨被算法遮蔽或不平等對(duì)待的命運(yùn)。

五、結(jié)語(yǔ)

“社會(huì)能見(jiàn)度”控制的“算法轉(zhuǎn)向”,不僅體現(xiàn)在“算法嵌入”這一技術(shù)變革上,同時(shí)也反映在控制邏輯、控制機(jī)制的數(shù)字化、機(jī)器化和智能化取向上。在“新社會(huì)能見(jiàn)度”資源分配中,智能算法化身為一種技術(shù)權(quán)力。算法權(quán)力不斷地呈螺旋式上升與平臺(tái)壟斷不斷地升級(jí),可能引發(fā)一系列社會(huì)倫理風(fēng)險(xiǎn)。作為算法研發(fā)和應(yīng)用的主導(dǎo)者,平臺(tái)媒體如何馴化技術(shù)、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和承擔(dān)責(zé)任有待進(jìn)一步探討。

旱情信息服務(wù)實(shí)現(xiàn)旱情監(jiān)測(cè)成果發(fā)布、成果查詢、用戶管理的功能。將旱情監(jiān)測(cè)成果發(fā)布到指定目錄下；成果查詢支持按監(jiān)測(cè)日期查詢歷史監(jiān)測(cè)成果；用戶管理支持對(duì)系統(tǒng)用戶的管理，包括添加、刪除和修改功能。

(本文系中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)經(jīng)費(fèi)資助文科重大及交叉項(xiàng)目“智能傳播的新‘社會(huì)能見(jiàn)度’控制及其風(fēng)險(xiǎn)治理研究”〔項(xiàng)目編號(hào):2020WKZDJC003〕的研究成果。)

注釋:

① 孫瑋、李夢(mèng)穎:《“可見(jiàn)性”:社會(huì)化媒體與公共領(lǐng)域——以占海特“異地高考”事件為例》,《西北師大學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版),2014年第2期,第38頁(yè)。

② Daniel Dayan.ConqueringVisibility,ConferringVisibility:VisibilitySeekersandMediaPerformance.International Journal of Communication,vol.7,no.1,2013.p.139.

③ [美]約翰·杜海姆·彼得斯:《奇云:媒介即存有》,鄧建國(guó)譯,復(fù)旦大學(xué)出版社2020年版,第17頁(yè)。

④ BuCher,T.WanttoBeontheTop?AlgorithmicPowerandtheThreatofInvisibilityonFacebook.New media & society,vol.14,no.7,2012.p.1165.

⑤ DeVito,Michael A.FromEditorstoAlgorithms:AValues-basedApproachtoUnderstandingStorySelectionintheFacebookNewsFeed.Digital Journalism,vol.5,no.6,2017.pp.753-773.

⑦ Wallace,J.ModellingContemporaryGatekeeping.Digital Journalism,vol.6,no.3,2018.pp.274-293.

⑧ 彭蘭:《數(shù)字時(shí)代新聞生態(tài)的“破壁”與重構(gòu)》,《現(xiàn)代出版》,2021年第3期,第18頁(yè)。

⑨ 快手研究院:《被看見(jiàn)的力量》,中信出版社2020年版,第8-13頁(yè)。

⑩ Joseé van Dijck,Thomas Poell & Martijn de Waal.ThePlatformSociety:PublicValuesinaConnectiveWorld.New York:Oxford University Press.2018.p.37.