劉馨懌

摘要：本文通過(guò)文獻(xiàn)分析法，以新媒體視角下的算法推薦爭(zhēng)議為切入點(diǎn)，討論了算法個(gè)性化推薦的倫理風(fēng)險(xiǎn)、基于算法推薦導(dǎo)致的信息繭房、協(xié)同過(guò)濾與閱讀決定權(quán)的轉(zhuǎn)移以及算法新聞?dòng)绊憘€(gè)人價(jià)值導(dǎo)向等問(wèn)題，以明確新媒體時(shí)代下算法新聞的應(yīng)用價(jià)值，并在此基礎(chǔ)上建構(gòu)以算法為核心的合理的社會(huì)運(yùn)行機(jī)制。

關(guān)鍵詞：新媒體；算法新聞；信息繭房；協(xié)同過(guò)濾；新聞倫理

在信息化的時(shí)代，算法推薦憑借精準(zhǔn)、高效、成本低等優(yōu)勢(shì)，已成為當(dāng)前主流的信息分發(fā)方式。在當(dāng)下社會(huì)，算法推薦已成為一種新的商業(yè)模式，被越來(lái)越多的人所接受。以今日頭條為例，根據(jù)其官方數(shù)據(jù)，2017年12月，今日頭條單日營(yíng)收已經(jīng)超過(guò)5億元；截至2018年3月31日，今日頭條日活躍用戶達(dá)到了1.3億人；而據(jù) CNNIC的統(tǒng)計(jì)，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到了7.1億人。在算法推薦被越來(lái)越多的人所接受之時(shí)，也引起了人們對(duì)于算法推薦技術(shù)的質(zhì)疑和擔(dān)憂，如認(rèn)為算法推薦會(huì)造成信息繭房、內(nèi)容偏差、侵犯隱私、缺乏理性等。

一、新媒體環(huán)境與算法推薦現(xiàn)狀分析

算法推薦系統(tǒng)是依托于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展起來(lái)的，它為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)，是個(gè)性化社會(huì)的產(chǎn)物。在算法推薦系統(tǒng)的運(yùn)用中，我們可以從新聞傳播生態(tài)角度來(lái)看待算法推薦。算法推薦系統(tǒng)是新媒體內(nèi)容生產(chǎn)、分發(fā)、反饋、評(píng)論等環(huán)節(jié)的重要組成部分，它可以根據(jù)用戶需求對(duì)信息進(jìn)行篩選、過(guò)濾和排序。根據(jù)現(xiàn)有研究成果，可將算法推薦系統(tǒng)分為兩類：一是人工干預(yù)式推薦系統(tǒng)，也稱 “可過(guò)濾式推薦系統(tǒng)”，該系統(tǒng)一般由用戶個(gè)人設(shè)置搜索關(guān)鍵詞、關(guān)注賬號(hào)或訂閱列表等；二是機(jī)器干預(yù)式推薦系統(tǒng)，也稱 “可選擇性推送系統(tǒng)”，該系統(tǒng)一般由機(jī)器和算法共同作用實(shí)現(xiàn)。

算法新聞是一種以計(jì)算機(jī)技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的新聞服務(wù)，它將數(shù)據(jù)、算法和人機(jī)交互有機(jī)結(jié)合，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，分析用戶的行為模式，并向用戶提供個(gè)性化的新聞內(nèi)容?？邓固苟　ざ酄枌⑺惴ㄐ侣劧x為：“從私人的或公共的數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇電子數(shù)據(jù)，對(duì)預(yù)選或未選數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分配，通過(guò)自然語(yǔ)言生成語(yǔ)義結(jié)構(gòu)并在特定范圍的線上或線下平臺(tái)中發(fā)布的最終文本?！备鶕?jù)多爾對(duì)于算法新聞的定義，可以將自動(dòng)化新聞生產(chǎn)劃分為三個(gè)階段，即輸入：從數(shù)據(jù)庫(kù)提取數(shù)據(jù)；處理：用于預(yù)先設(shè)定的語(yǔ)言和統(tǒng)計(jì)規(guī)則處理數(shù)據(jù)；生成：最終用自然語(yǔ)言輸出文本。[1]

二、爭(zhēng)議分析

憑借自身的技術(shù)實(shí)力和迅速發(fā)展，由算法驅(qū)動(dòng)的智能化信息平臺(tái)正在逐步成為最主要的信息傳播渠道和獲取信息的主要渠道，它的發(fā)展非常迅速，受到了人們的青睞。在這樣的背景下，為了滿足公眾對(duì)于新聞和信息的需要，傳統(tǒng)的主流媒體在新聞傳播的渠道、范式和傳播機(jī)理上都要做出相應(yīng)的調(diào)整，以達(dá)到更加有效和更加豐富的傳播效果。

算法新聞的精準(zhǔn)推送不僅是一種技術(shù)上的進(jìn)步，也是一種用戶習(xí)慣的反映，它依賴于用戶的使用習(xí)慣以及自身對(duì)新聞內(nèi)容的理解，通過(guò)算法計(jì)算得出。在這種傳播模式中，受眾自主選擇權(quán)受到限制，一些觀點(diǎn)認(rèn)為算法新聞并不是用戶主動(dòng)選擇信息，而是由算法通過(guò)分析和計(jì)算得出的；另外一些觀點(diǎn)則認(rèn)為算法新聞是用戶與媒體互動(dòng)交流的結(jié)果，是受眾對(duì)新聞內(nèi)容的理解以及對(duì)未來(lái)新聞趨勢(shì)的判斷。

（一）算法個(gè)性化推薦的倫理風(fēng)險(xiǎn)

媒介倫理始終是新聞學(xué)研究的重要組成部分，它與技術(shù)有著密切的聯(lián)系。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，新聞工作者開始將新技術(shù)與新聞實(shí)務(wù)相結(jié)合，從而使新聞研究更加具有說(shuō)服力。這種結(jié)合也在不斷改變著新聞學(xué)研究的話語(yǔ)和倫理準(zhǔn)則，比如，更加關(guān)注技術(shù)如何影響新聞報(bào)道的真實(shí)性，以及如何將技術(shù)與新聞專業(yè)知識(shí)相結(jié)合等。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人工智能的主要內(nèi)容和技術(shù)基礎(chǔ)，在新技術(shù)推動(dòng)下的媒體融合發(fā)展中，算法個(gè)性化推薦已成為一個(gè)不容忽視的趨勢(shì)?；谟脩粜枨蠛托畔⑸a(chǎn)提供個(gè)性化的信息是算法個(gè)性化推薦的最基本原則。但是，在信息社會(huì)，信息傳播主體與內(nèi)容供給方之間是一種單向關(guān)系，在這種信息傳播關(guān)系中，傳播主體是被控制者，而信息內(nèi)容則是主動(dòng)提供者；被控制者不僅需要接受者的推送 （所謂 “過(guò)濾氣泡”），也需要主動(dòng)地尋求主動(dòng)提供者的推送。

新聞?dòng)浾卟辉賹Ｗ⒂趯?duì)事實(shí)的調(diào)查，而傾向于采用已有的背景信息對(duì)現(xiàn)實(shí)進(jìn)行建構(gòu)，以往確立的 “新聞應(yīng)該報(bào)道事實(shí)”的價(jià)值規(guī)范受到?jīng)_擊。與此同時(shí)，“肯定式新聞”的出現(xiàn)進(jìn)一步與新聞客觀性發(fā)生沖突；“聚合式新聞”將算法引入新聞業(yè)，難以證明的數(shù)據(jù)來(lái)源、算法本身的客觀與否以及價(jià)值觀念的固有偏見等因素將這一矛盾激化，沖擊了新聞業(yè)本身樹立的倫理規(guī)范。[2]

閱讀的碎片化特征為 “標(biāo)題黨”提供了更強(qiáng)的傳播動(dòng)力，而基于算法的推薦非但未能糾正這一現(xiàn)象，還加劇了悚動(dòng)新聞和嚴(yán)肅新聞之間的 “馬太效應(yīng)”，促使 “黃色新聞潮”在網(wǎng)絡(luò)媒體上再次出現(xiàn)。它在一定程度上對(duì)社會(huì)造成沖擊，并在一定程度上造成社會(huì)問(wèn)題。

（二）基于算法推薦導(dǎo)致的信息繭房

由于每天新聞推送過(guò)多有打擾用戶之嫌，因此強(qiáng)調(diào)某些新聞?lì)愋偷耐瑫r(shí)，其他類型會(huì)相應(yīng)弱化。[3]在此過(guò)程中，算法推薦被嵌入傳播主體和信息內(nèi)容的整個(gè)過(guò)程中，而且二者之間具有一種天然的權(quán)力不均衡性，即一方面信息內(nèi)容的生產(chǎn)和消費(fèi)是單向關(guān)系；另一方面信息傳播主體的權(quán)力處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位。換言之，算法推薦呈現(xiàn)出一種權(quán)力結(jié)構(gòu)化的特征，其基本邏輯是：算法推薦者通過(guò)分析用戶的興趣偏好、社交關(guān)系和地理位置等因素，基于用戶需求和信息生產(chǎn)提供個(gè)性化的信息?；谒惴ㄍ扑]，用戶得以利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)從海量信息中獲取自己感興趣的信息內(nèi)容。在這樣一種信息傳播關(guān)系中，信息內(nèi)容的生產(chǎn)者與接收者之間并不是平等主體關(guān)系，而是一種單向關(guān)系。

在傳統(tǒng)的新聞制作模式下，新聞媒介主導(dǎo)著信息的傳遞，而受眾只是對(duì)信息進(jìn)行 “解碼”的對(duì)象，而算法將一部分的傳播主動(dòng)轉(zhuǎn)移到了觀眾的身上，讓觀眾自己在某種意義上就是他們自己的議程設(shè)置，進(jìn)而打破媒體對(duì)傳播的壟斷。與此同時(shí)，因?yàn)槊恳粋€(gè)用戶的需求與性格都是有差異的，新聞通過(guò)算法推送之后，用戶會(huì)進(jìn)行共享，這就導(dǎo)致了多種聲音存在，從而顛覆了少數(shù)人的話語(yǔ)霸權(quán)。在個(gè)性化新聞推送機(jī)制下，通過(guò)算法過(guò)濾和正反饋處理的新聞信息在類型、題材、豐富程度等方面不斷受到限制，用戶的媒介接觸也被自我 “興趣”不斷固化。[4]

有時(shí)候，平臺(tái)會(huì)以某種方式固化人們的信息獲取范圍或路徑，比如固定的搜索范圍、固定的訪問(wèn)路徑等，這些都會(huì)對(duì)用戶的信息消費(fèi)產(chǎn)生很大影響。而且，這種行為往往會(huì)被固化為人們的習(xí)慣，用戶會(huì)把平臺(tái)上提供的信息作為自己的首選，即便平臺(tái)上沒有自己想要的信息。而個(gè)性化信息推薦算法，就是通過(guò)對(duì)用戶以往的閱讀偏好進(jìn)行個(gè)性分析，在此基礎(chǔ)上再推薦同類信息，這樣就使得用戶能夠更快地找到自己喜歡的信息。但是，算法也可能會(huì)產(chǎn)生一些固化作用，比如當(dāng)用戶已經(jīng)習(xí)慣了某種信息，那么新的信息就不能再獲得他們的青睞。因此，要想讓用戶不斷地調(diào)整自己的偏好，就需要不斷地推出新的產(chǎn)品和服務(wù)，使用戶能夠不斷地接觸到新的內(nèi)容。

（三）協(xié)同過(guò)濾與閱讀決定權(quán)的轉(zhuǎn)移

“協(xié)同過(guò)濾”一詞最早由Goldberg等提出。協(xié)同過(guò)濾算法是一種利用群體智慧的推薦方式，基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法的原理是 “人以群分”，將目標(biāo)用戶分類，這一算法能夠相對(duì)充分反映群體偏好，并在一定程度上解決 “信息繭房”問(wèn)題。但是在這一算法下，出于隱私等考慮，被推薦的內(nèi)容無(wú)法溯源，即由機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)決定推薦內(nèi)容，在一定程度上影響了用戶本身對(duì)內(nèi)容選擇的決定權(quán)。協(xié)同過(guò)濾技術(shù)是根據(jù)用戶的瀏覽歷史來(lái)推薦內(nèi)容，由于其只關(guān)注用戶感興趣的內(nèi)容，所以推薦的內(nèi)容往往是符合用戶興趣的。但是，其技術(shù)的使用前提是必須知道用戶喜歡什么。這對(duì)于普通的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)就要求對(duì)用戶信息的收集足夠詳細(xì)和準(zhǔn)確，否則無(wú)法對(duì)用戶產(chǎn)生足夠影響。

傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法大多使用基于內(nèi)容的模型，比如基于關(guān)鍵詞或者描述文檔的推薦，基于協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)也是最近幾年才出現(xiàn)，最早使用它的公司是 Spotify。這一技術(shù)讓音樂(lè)流媒體平臺(tái)在很大程度上實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化推薦，讓用戶可以在音樂(lè)流媒體平臺(tái)上看到自己想看的音樂(lè)視頻。

算法為了迎合用戶的需求，推送用戶可能感興趣的內(nèi)容。相對(duì)于自我選擇，不管是隱性推薦還是顯性推薦，用戶確實(shí)是在 “被動(dòng)”地接受基于算法推薦的內(nèi)容，但算法推薦本身的構(gòu)建目的就是預(yù)先判斷用戶興趣，其目的在于 “迎合”用戶的需求。[5]

（四）算法新聞?dòng)绊憘€(gè)人價(jià)值導(dǎo)向

技術(shù)是中性的，它的發(fā)展和應(yīng)用都會(huì)對(duì)人的社會(huì)行為產(chǎn)生影響。但對(duì)于新聞媒體而言，算法新聞對(duì)個(gè)體價(jià)值導(dǎo)向的影響要比技術(shù)本身更為重要。在技術(shù)層面，算法新聞為受眾提供了可選擇和消費(fèi)的信息內(nèi)容，因此從某種意義上來(lái)說(shuō)，算法新聞給受眾提供了一個(gè)選擇性閱讀的權(quán)利。然而，在技術(shù)的背后，人本身也在承擔(dān)著重要的責(zé)任。在數(shù)字時(shí)代，每一個(gè)個(gè)體都是媒介信息傳播過(guò)程中的 “節(jié)點(diǎn)”和 “終端”。個(gè)體不應(yīng)該被機(jī)器算法所支配和控制，而是要盡可能地利用算法，發(fā)揮其功能和優(yōu)勢(shì)，做出符合社會(huì)需要和個(gè)人需要的新聞報(bào)道。

崔士鑫提出：“應(yīng)著重提升主流媒體的智能化新聞生產(chǎn)與傳播水平，立規(guī)建制管好算法，改進(jìn)技術(shù)完善算法，重視提升全媒體時(shí)代受眾媒介素養(yǎng)，切實(shí)做到用主流價(jià)值導(dǎo)向駕馭算法，全面提高輿論引導(dǎo)能力?！盵6]

盡管算法推薦本身并不具備任何價(jià)值，但是其設(shè)計(jì)人員以及其背后的企業(yè)、組織、機(jī)構(gòu)等都具備了某種價(jià)值。例如，在一開始的時(shí)候，開發(fā)人員就會(huì)對(duì)該問(wèn)題有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)，并且將它應(yīng)用到整個(gè)算法之中。同時(shí)，公司也將為其雇員提供一系列的價(jià)值觀念，將公司的價(jià)值觀念與演算方法相融合，使公司的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)得以更好地達(dá)成。所以，每一種演算方法所蘊(yùn)含的價(jià)值并不具有唯一性，而只是一種相對(duì)論，各單位各有其價(jià)值。正確利用算法在一定程度上可以提升受眾的媒介素養(yǎng)，注入主流價(jià)值導(dǎo)向，從而引導(dǎo)公眾理性看待。

三、結(jié)束語(yǔ)

我們應(yīng)當(dāng)明確新媒體時(shí)代下算法新聞的應(yīng)用價(jià)值，既要滿足消費(fèi)者對(duì)信息的需求，也要為社會(huì)發(fā)展提供有效的社會(huì)服務(wù)。新媒體時(shí)代，算法新聞的應(yīng)用價(jià)值可以表現(xiàn)在以下方面：第一，它可以幫助受眾更加快捷、準(zhǔn)確地獲取信息，能夠有效提升用戶的使用體驗(yàn)；第二，它能夠幫助受眾更加深入地了解新聞事件的來(lái)龍去脈，有助于更好地把握新聞事件的本質(zhì)；第三，它可以幫助受眾更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)發(fā)展的認(rèn)知，有助于社會(huì)進(jìn)步。與此同時(shí)，我們也不能忽視算法新聞所帶來(lái)的一些問(wèn)題，例如算法推薦新聞帶來(lái)的信息繭房問(wèn)題、算法新聞的 “情感”問(wèn)題以及算法新聞的版權(quán)問(wèn)題等。

我們需要加強(qiáng)對(duì)算法新聞的監(jiān)管，避免出現(xiàn) “算法黑箱”，提高信息的透明度，保護(hù)用戶隱私；同時(shí)也要對(duì)算法新聞進(jìn)行技術(shù)和倫理方面的監(jiān)管，保證內(nèi)容的安全、規(guī)范、有效。在此基礎(chǔ)上，還應(yīng)當(dāng)建構(gòu)一個(gè)以算法為核心的社會(huì)運(yùn)行機(jī)制，提高對(duì)用戶隱私和信息安全保護(hù)意識(shí)，建立健全有效的防范機(jī)制。此外，還要注重用戶對(duì)內(nèi)容的選擇、評(píng)價(jià)以及監(jiān)督，以此來(lái)提升新聞媒體服務(wù)水平、促進(jìn)新媒體行業(yè)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王曉培，常江.新聞生產(chǎn)自動(dòng)化倫理挑戰(zhàn)：算法倫理分析的框架地圖[J].中國(guó)出版，2019（04）：20-25.

[2] 陳嬿如，謝欣.斷言式新聞：媒介技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的新型新聞模式研究[J].國(guó)際新聞界，2019，41（05）：80-92.

[3] 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?dòng)浾撸?017（09）：7-14.

[4] 葉明睿.個(gè)性化推薦對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶個(gè)體信息環(huán)境的影響[J].編輯學(xué)刊，2015（02）：91-94.

[5] 李武，艾鵬亞，楊韞卿.智媒時(shí)代 “信息繭房”再論：概念界定和效應(yīng)探討[J].未來(lái)傳播，2019，26（06）：7-13+110.

[6] 崔士鑫.用主流價(jià)值導(dǎo)向駕馭 “算法”全面提高輿論引導(dǎo)能力[J].傳媒，2019（18）：13-16.