算法新聞的倫理問題及反思

李若琳

摘 要：在如今的互聯網環境下，聚合類新聞客戶端基本采取了算法推薦新聞的模式。這種個性化的推薦形成了“千人千面”，一度受到熱捧。但隨著算法新聞的發展，也出現了“信息繭房”現象、三俗內容增多、價值觀缺失等問題。筆者認為應從加強網絡內容治理、規范政府監管制度、提升用戶媒介素養方面入手解決問題。

關鍵詞：算法新聞;新聞倫理;個性化推薦

1 算法新聞的研究背景

2017年9月18日、19日、20日，人民網三評算法推薦，把本身就廣受關注的算法推向了輿論的焦點。然而算法新聞推薦早已不是新鮮事物。以今日頭條為例，該應用為國內第一款基于算法推薦的聚合類新聞客戶端，短短幾年，其月活人數已高達2.63億。公司正在快速發展，給互聯網市場帶來了巨大影響。

然而，它的快速發展也引發了新的問題，引起廣泛討論。2017年12月29日，北京網信辦約談今日頭條，指其傳播色情、低俗信息。今日頭條“熱點”“推薦”等6個頻道暫停更新24小時。時隔4個月，國家新聞出版廣電總局又約談今日頭條主要負責人。之后，今日頭條的應用從應用商店和App Store中暫時下架。同時，今日頭條旗下“內涵段子”公眾號和應用被要求關閉。

2 常見的算法新聞類型

每次新技術的重大裂變都會引起新聞傳播的變革。在移動互聯網、大數據等新理念的推動下，以算法為技術、數據為支撐的算法新聞正在引發重大變革，推動傳媒行業走向智能化、自動化的道路。簡而言之，算法新聞是人工智能的一部分，它主要是利用計算機算法，直接向受眾推薦他們所關注的內容。

算法新聞的推薦有幾種類型：一是基于內容推薦的算法，根據用戶的興趣推薦相關度高的新聞內容。原理是發現用戶的喜好，從而將與用戶喜好相似的新聞內容推送給用戶。二是基于協同過濾推薦的算法，分為基于用戶的協同過濾和基于物品的協同過濾。原理是你跟某個用戶具有相似的興趣愛好，他喜歡什么產品，可能你也會喜歡。比如你的朋友點擊了某條新聞，可能這條新聞就會推薦給你。三是基于熱度推薦的算法，它不是通過既有的用戶數據進行推薦，而是通過計算新聞的點擊量、閱讀量等，給用戶推薦實時熱點新聞。這種推薦方式可以解決用戶和新聞平臺的冷啟動問題。如果你不知道該推薦什么，那么推薦大家都喜歡的準沒錯。

3 算法新聞的倫理問題

（1）形成信息繭房。凱斯·桑斯坦在他的《網絡共和國》一書中提出了“信息繭房”這個概念。2006年，他在《信息烏托邦》中詳細闡述了這一概念：因為公眾自身的信息需求并非全方位的，人們習慣性地將自己包裹在由興趣引導的信息中，從而將自身桎梏在一個“繭房”中，這種現象被稱為“信息繭房”。[1]

算法推薦確實增強了用戶體驗，但其弊端在于推薦的內容可能重復。如果你偶然點擊了一則你并不喜歡的新聞，算法可能就會一直給你推薦相關的新聞，但其實你并不喜歡。

如果基于內容推薦的算法越來越準確，那么用戶接收的信息反而越來越同質化，新鮮信息會更少。我們只會被推薦我們關注過的東西。算法過濾掉了本應該多元化的信息，將用戶封鎖在了熟悉的環境和信息中，接收到的都是類似的信息，形成了“信息繭房”，大眾媒體監測環境、傳遞信息的功能沒有得到充分發揮。如果對“信息繭房”現象置之不理，既不利于信息的交換和流通，也不利于觀點的交流和碰撞。

（2）推薦“三俗”內容，污染用戶的信息環境。有些算法推薦的新聞出現了大量庸俗、低俗、媚俗內容，嚴重影響了用戶的閱讀質量和使用感受。如果用戶不小心點擊了一條“三俗”新聞，可能還會一直推送類似的新聞給用戶。同時，為了點擊量和熱度，降低嚴肅新聞的推薦率，推薦更多刺激感官的新聞。在碎片化閱讀的時代，“標題黨”能帶來更多的點擊率。尤其是在資本不斷加持之下，有些編輯為了追求利益而不顧新聞質量和媒體責任，污染用戶的信息環境。

（3）缺失價值觀的判斷。張一鳴曾在采訪中說：今日頭條是技術公司而不是媒體公司，他認為公司會承擔社會責任，但他一直信奉算法是沒有價值觀的。

算法雖然能通過量化和用戶反饋的方式過濾信息，但卻無法過濾不能量化的信息，無法從價值觀的角度把控內容。算法無法對非量化內容作出準確判斷。算法不具備人的主觀意識，無法對新聞的社會影響、價值觀傳達等進行辨別和估算。算法只能通過風險模型識別、過濾一些帶有明顯不良性質的內容等。

4 對算法新聞的思考

算法推薦極大地影響了新聞的生產分發模式，一方面我們要推動新興技術的發展，但它惡化了信息傳播環境，影響了新聞價值觀的內涵，將受眾置于“信息繭房”之中，這些負面影響也促使學界開始思索應對問題的方法。

（1）加強網絡內容治理，提升新聞質量。只依靠技術來傳播新聞是不可取的，規范算法新聞需要加強對平臺的管理，同時增加人工編輯和內容審核人員。算法無法衡量人性，平臺要考慮自己的社會責任，不斷優化算法，不再只推送粗淺的內容，同時要考慮到新聞價值。

（2）規范政府監察制度，加強第三方管理。筆者認為，需要從技術層面對算法進行規范監管。我們可以借鑒國外的形式。2014年哥倫比亞數據新聞研究中心發布《算法可信度報告》，對“算法的可信度原則”作出說明，認為算法的可信度主要是對算法的透明度進行測試，從而發現算法背后的復雜問題。

為了使算法更加可信和透明，可以聯合多種社會力量對算法進行監督，政府相關部門還應該加強對第三方監管力量的管理，可以建立監管委員會，從技術層面強化管理。

（3）提升用戶的媒介素養，辨別新聞優劣。媒介素養是指人們面對媒介各種信息時的選擇能力、理解能力、質疑能力、評估能力、創造和生產能力以及思辨的反應能力。[2]當今社會是信息爆炸的社會，也是信息多元的社會，信息也有好壞優劣之分。受眾是否真的有辨別能力和篩選能力，從中選擇自己需要的新聞？用戶的媒介素養是參差不齊的，為了防止一味被算法牽著鼻子走，就需要用戶提升媒介素養，能自己選擇信息的來源渠道和接收內容，凈化信息環境，維護良好的新聞生態。

參考文獻：

[1] 凱斯·桑斯坦（美）.信息烏托邦——眾人如何生產知識[M].畢競悅，譯.北京：法律出版社，2008.

[2] 張玲.媒介素養教育——一個亟待研究與發展的領域[J].現代傳播，2004（04）：101-102.