從編輯到算法的讓度

王晨陽

摘 要 2017年底，因信息發(fā)布問題，今日頭條被有關(guān)部門約談；2018年初，F(xiàn)acebook宣布重返好友社交模式。作為國(guó)內(nèi)外最有代表性的算法推薦平臺(tái)，兩者均面臨缺乏把關(guān)人的困擾。“把關(guān)人”理論是傳播學(xué)中的一個(gè)經(jīng)典理論，該理論認(rèn)為在信息的傳播過程中，經(jīng)過把關(guān)人（如記者、編輯、審稿人等）篩選的信息才能向大眾傳播。隨著以算法為支撐的新型社交平臺(tái)的火爆，傳統(tǒng)“把關(guān)”模式發(fā)生嬗變：開始從編輯向算法讓度。

關(guān)鍵詞 算法推薦；把關(guān)人；迭代新聞模式；后真相

中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-0360（2018）02-0043-03

1 研究緣起

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第40次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》 顯示，截至2017年6月，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到7.51億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為54.3%。手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.24億，網(wǎng)民使用手機(jī)上網(wǎng)比例為96.3%。報(bào)告指出，網(wǎng)絡(luò)新聞是基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之一，網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到62 458萬人，使用率達(dá)到83.1%。網(wǎng)絡(luò)新聞應(yīng)用呈現(xiàn)出資訊聚合平臺(tái)化、跨界競(jìng)爭(zhēng)激烈化和技術(shù)核心化三方面趨勢(shì)。

在新聞傳播具體操作層面，新聞的采寫與發(fā)布均講求新聞價(jià)值。新聞價(jià)值五要素（時(shí)效性、重要性、顯著性、接近性和趣味性）成為記者和編輯區(qū)分事實(shí)能否構(gòu)成新聞以及是否進(jìn)行傳播的價(jià)值判斷的要素總和。亦有學(xué)者將其稱之為新聞?dòng)^念，并指出，新聞?dòng)^念的核心是人們對(duì)新聞的根本看法[1]。由此，我們可以認(rèn)為，把關(guān)人進(jìn)行“把關(guān)”的過程，正是在新聞?dòng)^念的指導(dǎo)下，對(duì)新聞價(jià)值的理解。

然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和大數(shù)據(jù)時(shí)代紛至沓來。前者為移動(dòng)傳播和手機(jī)端瀏覽提供了可能，意味著資訊的分發(fā)有了更多的讀者和平臺(tái)，同時(shí)由于幾乎不受PC端和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南拗疲脩羰褂觅Y訊類平臺(tái)的門檻也大大降低；后者則為基于大數(shù)據(jù)和算法的精準(zhǔn)推薦與分發(fā)提供了可能，使得資訊更“懂”用戶，能夠讓用戶享受到精準(zhǔn)推薦帶來的心理按摩。

因此，在國(guó)內(nèi)，以今日頭條為代表的新型社交類資訊聚合平臺(tái)曾宣布不設(shè)總編輯，資訊審核與推送全都依靠算法[2]。在國(guó)外，F(xiàn)acebook的資訊推送同樣成為個(gè)人信息流中極具影響力的平臺(tái)。而Facebook在2004年上線之初，主要定位于web1.0時(shí)代用戶上傳和分享照片的社交平臺(tái)，主要用于滿足用戶親友間小范圍社交的需要，幾乎不具備傳播新聞的能力。但移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，為Facebook這樣的親友間社交平臺(tái)分發(fā)新聞資訊提供了支撐，也為今日頭條等新型的資訊類聚合平臺(tái)貼上了“精準(zhǔn)推薦”的標(biāo)簽，使之迅速成長(zhǎng)壯大占領(lǐng)市場(chǎng)。今日頭條高級(jí)副總裁趙添表示：“頭條號(hào)已成為第一智能內(nèi)容平臺(tái)”。

今日頭條和Facebook等平臺(tái)的興起，引得諸多傳統(tǒng)媒體和新興媒體入駐，它們生產(chǎn)大量的資訊類信息，其中大量信息具有新聞屬性。這些海量信息由平臺(tái)通過算法進(jìn)行推薦，隨著平臺(tái)的火爆和傳統(tǒng)媒體的衰落，逐漸的，新聞推送的算法選擇機(jī)制開始取代傳統(tǒng)的編輯“把關(guān)”機(jī)制[3]。算法支撐的個(gè)性化資訊分發(fā)意味著：“你是誰”決定了“推薦給你什么內(nèi)容”，而從對(duì)用戶“畫像”到選擇推薦內(nèi)容再到精準(zhǔn)送到用戶的全過程，完全依靠大數(shù)據(jù)分析和算法推薦，整個(gè)過程在“黑箱”中完成[4]。

技術(shù)善論者認(rèn)為，科技進(jìn)步是推動(dòng)人類發(fā)展的動(dòng)力。作為人類活動(dòng)的重要組成部分之一，信息的生產(chǎn)和分發(fā)同樣依賴技術(shù)進(jìn)步。人類傳播的發(fā)展歷程，本身就是技術(shù)進(jìn)步的生動(dòng)寫照。因此，既不應(yīng)該過分神秘化算法，更不能給算法貼上“假消息溫床”的標(biāo)簽。今日頭條總編輯張輔評(píng)曾表示，算法不是“算數(shù)”，也不是“魔法”。它既不是簡(jiǎn)單的根據(jù)文章熱度、閱讀量進(jìn)行推送，更做不到完全了解和掌握人性。張輔評(píng)指出，今日頭條的推薦引擎依靠的是AI等技術(shù)，賦予算法學(xué)習(xí)的能力，讓它能夠根據(jù)海量用戶的標(biāo)簽以及相關(guān)性、協(xié)同等模型特征，了解用戶變化，從而推薦最適合用戶的信息。

在社交平臺(tái)上，自媒體是最活躍的力量，它們廣泛參與互動(dòng)、進(jìn)行傳播，在創(chuàng)造大量信息的同時(shí)，也伴隨著假新聞等的產(chǎn)生。在傳播環(huán)境、場(chǎng)域和語境均發(fā)生巨大變化的當(dāng)下，最大量的用戶聚集在今日頭條、微博、微信等社交平臺(tái)，依靠傳統(tǒng)的報(bào)紙、電視、廣播等渠道的傳統(tǒng)媒體，面臨著覆蓋面不夠、影響力不足的窘狀，同時(shí)也缺乏與網(wǎng)民進(jìn)行良好溝通和傳播的本領(lǐng)。

但社交平臺(tái)的火爆不意味著盡善盡美。2017年底，因持續(xù)傳播色情低俗信息、違規(guī)提供互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)等問題，今日頭條、鳳凰新聞手機(jī)客戶端被北京市網(wǎng)信辦約談，企業(yè)被責(zé)令立即停止違法違規(guī)行為，8個(gè)頻道被暫停更新。這表明，在管理者到社會(huì)公眾之間，存在較大的空缺。因此，深入研究社交平臺(tái)的算法機(jī)制很有必要。

2 把關(guān)人演變與算法推薦

作為傳播學(xué)當(dāng)中的重要理論之一，“把關(guān)人”理論也是受眾媒介素養(yǎng)的重要組成部分——新聞報(bào)道不是“有聞必錄”，而是一個(gè)選擇的過程。然而，遺憾的是，傳統(tǒng)“把關(guān)人”理論缺乏面向網(wǎng)絡(luò)傳播時(shí)代的深入研究，導(dǎo)致其愈發(fā)不適應(yīng)當(dāng)下新聞傳播環(huán)境，把關(guān)模式存在異化或脫節(jié)的傾向。

美國(guó)傳播學(xué)大家休梅克將傳統(tǒng)把關(guān)理論歸納為把關(guān)過程和把關(guān)分析層次兩大研究成果。卡丙·納昂作為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代研究把關(guān)人理論的著名學(xué)者，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)語境中存在著多元化的把關(guān)機(jī)制并將其歸納為：編輯機(jī)制、導(dǎo)向機(jī)制、增值機(jī)制、用戶互動(dòng)機(jī)制等9個(gè)方面。但是，納昂的研究基于互聯(lián)網(wǎng)1.0時(shí)代。彼時(shí)，網(wǎng)絡(luò)使用門檻較高，并未普及，因此對(duì)傳統(tǒng)媒體的沖擊不甚明顯，傳媒大環(huán)境沒有發(fā)生質(zhì)的變遷。因此，盡管納昂的研究將傳統(tǒng)把關(guān)人理論向網(wǎng)絡(luò)時(shí)代延伸，但并沒有深入揭示社交媒體時(shí)代把關(guān)人模式及路徑的變遷。

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，網(wǎng)絡(luò)浪潮迅猛發(fā)展。從廣義上講，傳播是社會(huì)成員之間交換信息的過程，由于社會(huì)關(guān)系結(jié)構(gòu)多元化，因而，傳播過程是極其復(fù)雜的。但是，當(dāng)人類社會(huì)進(jìn)化到大眾傳播時(shí)代后，傳播模式變得愈發(fā)清晰，也為研究傳播現(xiàn)象提供了可能。“5W”模式、韋弗-香農(nóng)模式、德福勒模式、波紋中心模式等傳播模式，均是傳播學(xué)者對(duì)復(fù)雜的人類傳播活動(dòng)進(jìn)行的一種抽象描述，進(jìn)而揭示其中的要素、環(huán)節(jié)及相關(guān)變量的關(guān)系。

如今，經(jīng)典的傳播模式受到?jīng)_擊，傳者與受者角色定位變得逐漸模糊。卡爾·多伊奇認(rèn)為，信息的傳播并非傳遞一種簡(jiǎn)單的圖景，同時(shí)也具有解釋、溝通的功能。社交媒體時(shí)代，受眾不僅不是單純的信息接受者或者有限的信息反饋者，反而大量參與到信息的傳播過程當(dāng)中，充當(dāng)著傳者的角色，也在傳播信息的同時(shí)，自覺或不自覺地扮演了把關(guān)人的角色。譬如在微博等社交平臺(tái)上，把關(guān)呈現(xiàn)出明顯的后置性和篩選性。在“人人都有麥克風(fēng)”的時(shí)代，傳受關(guān)系發(fā)生了嬗變，把關(guān)人角色定位同樣呈現(xiàn)出重合與模糊的特征[5]。

2016年，《牛津詞典》將“后真相”一詞列為年度關(guān)鍵詞。在后真相時(shí)代，受眾更加傾向于訴諸情感而非訴諸實(shí)施。在歐美國(guó)家進(jìn)行的大選或者公投中，由社交媒體所引發(fā)的“后真相時(shí)代”，對(duì)大眾媒體傳播與把關(guān)造成了徹底的沖擊。比如，唐納德·特朗普在被美國(guó)眾多傳統(tǒng)主流媒體圍攻之下，依然能夠依靠Twitter社交平臺(tái)實(shí)現(xiàn)發(fā)聲，并成功為自己當(dāng)選造勢(shì)。英國(guó)脫歐公投時(shí)，社交平臺(tái)充斥著情緒化表述，但當(dāng)英國(guó)投歐成功之后，民眾搜索最高的關(guān)鍵語句竟是“歐盟是什么”。

3 媒介倫理與商業(yè)邏輯

在聚合類資訊軟件中，存在典型的算法把關(guān)模式。算法把關(guān)在一定程度上是進(jìn)步，由算法代替人來執(zhí)行把關(guān)操作，節(jié)省了人力，且更能滿足受眾精確分類閱讀的個(gè)性化需要。但算法把關(guān)帶來了很多問題，如價(jià)值判斷的缺失、信息繭房、內(nèi)容生產(chǎn)的扭曲等。受眾和管理者都意識(shí)到需要把關(guān)與核查，但人們依然存在爭(zhēng)論：技術(shù)是否是中立的、無罪的？媒介倫理與商業(yè)邏輯，社交平臺(tái)應(yīng)該遵循哪一個(gè)？

隨著媒體模式的嬗變和媒介融合的深入發(fā)展，傳統(tǒng)媒體時(shí)代形成的倫理觀在新媒體環(huán)境下面臨著重大挑戰(zhàn)，尤其是新聞傳播模式的重大變遷，意味著曾經(jīng)封閉式的新聞生產(chǎn)，如今成為了需要在中央廚房這一新的“透明廚房”里進(jìn)行加工的“菜肴”。而此前被受眾所熟知的傳播和推送環(huán)節(jié)，反而變得神秘起來，漸漸在算法的“黑箱”中運(yùn)行，外界缺乏觀察算法推送運(yùn)行過程的“窗口”。

面臨新的審視，迭代新聞模式之下，媒體理論出現(xiàn)了偏頗與失范。媒介融合既放大了這一缺陷，又在一定程度上彌補(bǔ)了這一缺陷：速度超過了對(duì)完美的追求，但與此同時(shí)，各傳播主體又具有糾錯(cuò)和信息完善的功能。比如2017年轟動(dòng)一時(shí)的“刺死辱母者”事件。《南方周末》“刺死辱母者”一文借助社交平臺(tái)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)象級(jí)傳播，但在觸發(fā)輿情的關(guān)鍵細(xì)節(jié)上，存有言詞模糊、背景遺漏等問題，仍有提升空間①。美國(guó)《華盛頓郵報(bào)》的總編輯馬丁·巴倫表示，報(bào)紙的大轉(zhuǎn)型（Big Move）需要面臨情感挫折，同時(shí)要摒棄原有的組織結(jié)構(gòu)[6]。

國(guó)外對(duì)此曾進(jìn)行過多次深入探討。Facebook創(chuàng)始人扎克伯格曾認(rèn)為，社交媒體只是一個(gè)技術(shù)平臺(tái)，并非媒體。社交平臺(tái)并不生產(chǎn)信息，只是信息的搬運(yùn)工。因此Facebook不應(yīng)擔(dān)負(fù)起事實(shí)核查的重任。但最近，扎克伯格的看法發(fā)生了改變。他認(rèn)為，作為一種全新的平臺(tái)，F(xiàn)acebook負(fù)責(zé)技術(shù)開發(fā)，因此需要對(duì)技術(shù)的使用負(fù)責(zé)。雖然Facebook不參與新聞生產(chǎn)，但其參與了新聞傳播的重要過程，是社交媒體時(shí)代新聞傳播不可缺少的一環(huán)。作為公共話語的重要組成部分，行使權(quán)利的同時(shí)理應(yīng)肩負(fù)起對(duì)技術(shù)負(fù)責(zé)的義務(wù)。

2018年1月，F(xiàn)acebook宣布將進(jìn)行重大變革，大幅削減新聞、視頻等“被動(dòng)內(nèi)容”，重返好友社交模式。這意味著Facebook發(fā)展模式的重塑，很大程度上將重回社交平臺(tái)的定位，并且會(huì)對(duì)新聞等“被動(dòng)內(nèi)容”限制流量。此前，美國(guó)西北大學(xué)的研究人員通過對(duì)Facebook新聞推送進(jìn)分析，發(fā)現(xiàn)了Facebook新聞推薦的9個(gè)要素：朋友關(guān)系，明確表達(dá)的用戶興趣，先前的用戶參與，隱式表達(dá)的用戶偏好，發(fā)表年齡，平臺(tái)優(yōu)先級(jí)，頁面關(guān)系，負(fù)面表達(dá)的偏好和內(nèi)容質(zhì)量[3]。

4 結(jié)束語

技術(shù)發(fā)展推動(dòng)了人類傳播的發(fā)展，帶來了媒介形態(tài)的變革。同時(shí)也對(duì)原有傳播模式造成沖擊，導(dǎo)致傳播失范。算法的精準(zhǔn)推薦既為受眾在信息超載時(shí)代節(jié)省了篩選信息的時(shí)間，也產(chǎn)生了算法冰窖、信息藩籬等擔(dān)憂。白俄羅斯學(xué)者葉夫根尼·莫羅佐夫曾指出，“算法在我們生活中扮演的公民角色只有淺表的聯(lián)系。”[7]主流媒體應(yīng)積極融合轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)新聞?wù)Z態(tài)和傳媒生態(tài)的統(tǒng)一，既要接地氣又要敢擔(dān)當(dāng)，讓權(quán)威聲音擲地有聲，不能任由情緒在后真相時(shí)代泛濫。

注釋

①https：//mp.weixin.qq.com，新聞?dòng)浾撸?018年1月。

參考文獻(xiàn)

[1]楊保軍.新聞價(jià)值觀念與新聞價(jià)值創(chuàng)造[J].國(guó)際新聞界，2003（3）：45-50.

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[3]DeVito， M.A. 2016，F(xiàn)rom Editors to Algorithms： A values-based approach to understanding story selection in the Facebook news feed. Digital Journalism Ahead of print. doi： 10.1080/21670811.2016.1178592.

[4]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（9）：7-14.

[5]靖鳴，臧誠(chéng).微博對(duì)把關(guān)人理論的解構(gòu)及其對(duì)大眾傳播的影響[J].新聞與傳播研究，2013，20（2）：55-69，127.

[6]辜曉進(jìn).《聚焦》里的明星總編輯：我們正遠(yuǎn)離曾經(jīng)棲息的家園——美國(guó)報(bào)業(yè)轉(zhuǎn)型觀察之二[J].新聞?dòng)浾撸?017（12）：34-40.

[7]葉夫根尼·莫羅佐夫.技術(shù)至死：數(shù)字化生存的陰暗面[M].北京：電子工業(yè)出版社，2014.