社交媒體信息流產生的倫理問題

沈勁松

[摘要]算法推送已經成為主流信息媒體的新聞分發模式，其背后產生的倫理問題越來越受到關注。信息流的概念在不同的學科語境下有不同的分析，對于社交媒體而言，信息流是經過算法計算后，用戶在點開平臺時看到的信息呈現方式。本文通過對于社交媒體上信息流特點進行闡述，分析信息流可能帶來的倫理問題并提出發展建議。

[關鍵詞]信息流 社交媒體 算法 新聞倫理

算法推送是目前新聞生產工作中不可避免的一個問題。截至2018年6月，我國網絡新聞用戶規模為6.63億，半年增長率為2.5%，網民使用比例為82.7%。其中，手機網絡新聞用戶規模達到6.31億，占手機網民的80.1%，半年增長率為1.9%。[1]無論是從新聞的呈現形式，新聞素材的選取還是最后在用戶之間產生的互動，精確的信息算法成為了一個必不可少的環節。海量的信息如何與海量的需求相匹配，精準推送無疑可以提供一個高效的模式。

社交媒體把算法推送作為信息分發的方式并沒有過時，算法這一技術隨著時間也越來越復雜。大數據時代下分析用戶的行為，綜合用戶使用習慣獲得最大程度上的用戶粘度和商業利益并通過計算來實現個性化的內容呈現仍然是社交媒體重要的發展方向。

一、社交媒體信息流的無度浸潤

信息流白Facebook應用到社交媒體至今，越來越復雜的算法被平臺所使用，實踐中，社交平臺基于多種指標采用混合算法，但是各個指標之間的加權計算仍然處于一個不透明的狀態，算法邏輯內部隱藏的價值觀對于用戶而言發揮著潛移默化的影響，產生了浸潤無度的偏向。

綜合各種信息流的呈現方式，可以總結出社交媒體信息流是信息可視化發展的必然結果，符合當下受眾碎片化的信息獲取習慣，同時信息流本身也體現了信息時代信源、信宿、信道多方博弈的結果。

1.信源：UGC、OGC等多種信息來源

社交媒體信息的來源豐富多樣，雖然社交媒體依托社交網絡生產內容，但是傳統媒體在進駐社交媒體后，會更具自身生產新聞的優勢進行內容分發，對于用戶而言，專業新聞媒體的賬號和一個好友賬號所生產的內容在信息流中并無區別，即使可以對關注的好友進行分類，在專門的頁面集中瀏覽一定時間內好友發出的信息，但是在首頁信息流中，這些信息顯示沒有明顯之分。

社交媒體信息流的內容是模塊化的，信息流無論以何種算法方式呈現，文字、圖片、視頻、音樂等均構成內容的重要表現形式。專業的媒體牛產內容可能在形式上更加豐富，內容上更加垂直化，受到更多關注，經過算法推薦放在信息流前端的可能性更大，但是對于用戶而言，其本身牛產的內容也有成為被信息流“重點推薦”的可能。例如，在很多網絡群體事件中，除了媒體的報道之外，當事人通過社交媒體發出的信息，也會被算法推薦到優先推送。

對于社交媒體信息流中的算法而言，信源本身的特點并不會被過多地考慮在推送加權的指數中，信息本身收到的關注度才是重中之重。

2.信道：算法與社交相互融合

正如前文中提到的，推特的做法重點在于試圖在算法下的信息流和時間順序流做一個平衡，這對以用戶為主要內容來源的社交媒體來說具有啟示意義和借鑒作用（在新浪微博，有關推特這種做法的微博報道下面，全是@微博負責人的評論），當下，算法與社交兩種內容分發模式進行著積極的融合。

在社交平臺上，用戶往往通過社交信息流瀏覽社交網絡中的動態和社會新聞，社交平臺紛紛將“社交信息流”界面作為重要的用戶流量和廣告營收人口。然而隨著用戶規模擴大，用戶生產的內容出現過載，傳統的按發布時間反向順序呈現信息流的模式，已經不能高效地為用戶提供優質內容，也不利于平臺的商業化運營，兇此在“社交信息流”的程現邏輯上，越來越多的社交平臺摒棄傳統的時間線主導模式，主動介入到信息流的篩選排序環節，通過人工智能算法為用戶過濾形成定制化的信息流，以期促進用戶信息消費和再生產，進而增加用戶黏性和廣告收入。[2]

3.信宿：用戶、消費者、受眾的多重身份

社交媒體從誕生到今天，社交媒體服務的對象一直不斷豐富，用戶的身份也隨著社交媒體不同功能的出現而發牛著變化。社交媒體在依托社交網絡發展起來的最初，受眾是平臺內容的生產者與平臺運營的基礎：隨著信息流中商業推廣的因素不斷加大，用戶成為了潛在的消費者，信息流中的廣告可能帶來的廣告收入讓社交媒體的控制者更加注重挖掘用戶的使用習慣邏輯規律和興趣愛好指向：當信息流隨著算法邏輯的豐富越來越復雜，用戶在瀏覽信息流時，其身份轉變的頻率和定位也不斷發生變化。社交媒體的內容多來源于用戶，受眾牛產的內容很大程度上成為了社交媒體得以運作和盈利的資本，將這種資本經過計算帶來的經濟利益是社交媒體采用算法推薦的關鍵原因。

二、社交媒體信息流在應用中的倫理偏差

在討論算法如何對新聞價值、新聞倫理產生沖擊的同時，應該看到一些資訊類平臺針對算法中的弊端做出的改變。各個指標之間的占比影響著用戶對于信息的接受效果：社交互動指數增加，社交網絡不可避免會進入“后真相”時代：當用戶興趣與使用習慣指數增加，用戶可能會發生現實世界與虛擬世界的錯位：而按照時間逆序排列的信息流，則可能使得對用戶而言重要的信息被忽略……由此，可以通過不同的層面來分析相應的倫理問題。

（一）用戶層面：被剝奪的信息把關權

根據外媒The Verge的分析，如今，用戶從Twitter上能獲得的東西，大部分都要歸功于算法時間軸。一方面，有更多的推文能以比以往更快的速度進行病毒式傳播，另一方面，算法還能在不同的狀況下為各類用戶推薦有關聯性的舊推文，推文的‘生命也變得更長了。

傳統媒體時代，信息傳播的把關人是專業的媒體從業人員，新媒體時代，把關人逐漸變為可以自己選擇信息瀏覽平臺和方式的受眾。但是隨著算法的逐漸普及，社交媒體所有者對于算法的不透明化處理，讓受眾面臨失去信息把關權的風險。

傳統媒體時代在專業的媒體工作者手中，這種把關權可以最大程度上發揮對于新聞的篩選作用，控制何種消息傳播，以何種方式傳播，從而對受眾產生一定的影響。當把關權在受眾手中時，他們可以選擇自己感興趣的新聞，傳播中心性被弱化，這時受眾自身的媒介素養和對于新聞的判斷與感知就被視作重要的能力。但算法參與到信息分發中來，算法邏輯背后的價值取向則難以判斷，甚至連技術精英，算法的編寫者也無法完全掌控算法推薦出的新聞的價值觀導向，這對用戶而言是具備風險的，也不利于平臺的長足發展。

（二）平臺層面：價值導向產生偏差

對于平臺而言，保持用戶粘性，發揮平臺信息的商業價值，增加平臺的用戶數量，穩定信息流中各方互動的場域是平臺所有者應該重點把握的重點。

社交平臺的信息流算法一般被認為屬于商業機密，Facebook從最初將算法引入信息流至今，算法已經越來越復雜和多樣化，在對各項因素進行加權計算時，如果沒有及時合適的管控措施，平臺的價值導向會不可避免的發牛偏差。字符跳動公司旗下的“內涵段子”客戶端軟件及公眾號已經永久關停：短視頻應用軟件抖音也曾為了“自保”，刪除所有用戶評論。此后“今日頭條”品牌口號也從“你關心的就是頭條”轉變為“信息創造價值”。

這些事例都說明了平臺層面一味的依賴算法，增加用戶粘度，發揮商業價值帶來的弊端。日前，對于社交媒體平臺倫理責任的問題還在討論，算法本身時候被判斷為獨立的倫理行動者尚未有定論，但是當下社會很明顯的一點是，社交媒體平臺有權力不公開算法過程，那就應該對于所使用的算法造成的不良影響付出相應責任。

（三）社會層面：失去信心的網絡輿論場

對于社會而言，社交媒體在社會輿論中發揮著越來越多的重要的作用，甚至“熱搜”可以直接等同于“社會熱點”，這與用戶不斷增加，言論不斷豐富的社交網絡平臺的發展密不可分。

但是，社交網絡平臺對于信息流的把控往往采取“一刀切”的做法，很多熱點問題直接采取“關鍵詞屏蔽”的方法，把熱點信息從信息流中直接刪去，導致用戶的使用感大打折扣，迫不得已甚至用縮寫來代替被屏蔽的關鍵詞，以新浪微博為例，現在一些政治信息的評論中，很多用戶用“ZF”代替“政府”，用“ZZZQ”代替“政治正確”等等，用戶逐漸對社會輿論失去信心，對于平臺所有者、政策制定者表達不滿。這樣的做法沒有從根本上起到對于社會輿論的穩定作用。

電氣和電子工程師協會（IEEE）曾在2017年發布《人工智能設計的倫理準則》白皮書（Ethically Aligned De-sign），這份報告不僅對工程師群體的倫理設計提出要求，并且在宏觀上希望政府、司法機構審慎使用數據，必要的時候嚴格測試和評估內嵌于系統的倫理原則和運算邏輯。3lXt算法的監督與管控，是信息流走上正確價值導向，穩定民心的重要之舉。

三、算法清流產生之源在于服務本位

算法推薦下的信息流最大程度上實現了信息的傳播效果，用戶第一時間看到的是經過計算過的最有價值的新聞。但是越來越多的媒體傳播手段和信息資訊平臺的出現，讓受眾也不冉是簡單的接收者和閱讀者，他們有了自己的閱讀習慣，選擇一個合適的平臺很大程度上是這個平臺對于自身信息獲取習慣的滿足感，這種用戶體驗不能夠完全通過想用戶提供最有熱度和最重要的新聞得以實現。于是，綜合了社交和算法的信息流開始出現。

算法帶來的倫理問題并沒有隨著算法邏輯的豐富而得以解決，從個人信息使用與獲取的層面到社會輿論層面，不同的算法計算帶來不同的問題，社交媒體的信息流呈現從監管到問題出現時的應對措施都有待完善。

算法推薦是冰冷的，信息流的呈現與推送都建立在對于海量信息的篩選與計算上，但這些信息因為有了受眾的參與和反饋，逐漸具有倫理價值的溫度。人民日報曾經評論算法：只有算法回歸到服務內容的角色，變得有態度、有深度、有溫度，才能讓人們在信息的海洋里盡情遨游、在清朗的環境中自由飛翔，才能使網絡空間碧波蕩漾，激發出源源不斷的正能量。

注釋：

[1]中國互聯網絡信息中心：《第42次中國互聯網絡發展狀況統計報告》[EB/OL][2018-08-20].http：//www.cnnic.net.cn

[2]師文、陳昌鳳：《社交分發與算法分發融合：信息傳播新規則及其價值挑戰》，《當代傳播》2018年第6期

[3]趙瑜：《人工智能時代的新聞倫理：行動與治理》，《人民論壇·學術前沿》2018年第24期