算法新聞的雙重邏輯困境與多元主體規范路徑研究

摘要：算法新聞一經問世便廣受歡迎。不應忽視的是，引入算法到新聞業界，對個人、社會都可能產生深遠的負面影響。于個人而言，算法新聞強化“信息繭房”，繭房內成員與外界的交流受到主客觀限制，可能滋生偏激，甚至導致群體極化。此外，當算法帶有偏見時，用戶對部分信息的知情權可能受到侵犯。于社會而言，用戶沉浸在算法創造的“超真實”空間里，不僅會使自身視野窄化，更會固化社會分歧，激化社會各群體之間的偏見與區隔，進而影響社會共識的凝聚。破解算法新聞邏輯困境，需要多元主體協同規范。首先，公眾應提高媒介素養，增強多元信息聚合意識，對于媒體反復推送的同質化內容保持批判思考，培養對擬態環境與現實環境基本的認知及區分能力；其次，個性化信息服務提供方要提升用戶洞察技術，將個性化推送與公共化推送相結合。長遠看來，及時破解“信息繭房”也是其自救之舉，有助于實現經濟效益和社會效益的雙贏；與此同時，主流媒體要積極推進媒體融合，增強輿論引導力，將自身優質的內容與平臺廣泛且精準的分發渠道相結合，實現信息傳播效果的最大化；最后，監管部門應采取措施，規范算法新聞市場秩序。

關鍵詞：算法新聞；信息繭房；超真實；算法倫理

中圖分類號：G210.7 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2021）11-0004-04

算法一詞，本是計算機與通信領域的專用術語。近年來，隨著大數據與人工智能技術的成熟，算法的應用領域逐漸擴展到了新聞傳播業，其在新聞傳播業內的應用，突出表現為算法新聞。本文首先介紹算法新聞的概念及其在國內外的發展概況，其次梳理算法新聞所帶來的倫理困境，最后圍繞如何破解算法新聞倫理困境展開思考。

一、算法新聞及其國內外發展實踐

算法新聞是基于大數據獲取與分析技術，根據網站中用戶的各種個人基礎資料、網絡瀏覽狀態和網絡社交活動行為等大量數據，推測得出用戶可能會產生興趣的話題和內容，并向其進行精準投放的一種新聞信息分發模式[1]。它的重要特點是實現精準投放與有效供給。算法新聞極大地提升了用戶使用體驗，受到用戶歡迎。近年來，我國算法新聞類平臺涌現，引發了社會各界廣泛討論。主流媒體對此類迎合用戶偏好的信息推送機制提出了質疑，人民日報曾三次發文質問今日頭條，指其“以算法構筑劣質低俗‘信息繭房”。

從當前的市場反應來看，世界各地的個性化新聞推薦類網站和客戶端均占有相當大的市場份額。在美國、德國和英國分別排名第一的Flipboard以及在印度排名第一的Dailyhunt，均是主打個性化推薦的互聯網新聞客戶端。我國的算法新聞平臺以今日頭條、天天快報、一點消息等平臺為代表，這三者在獵豹大數據2021年第一季度新聞類APP評估中均位列前十。算法新聞平臺之所以能夠一直以來在市場上占據重要地位，是因為其充分滿足了不同用戶對于新聞信息內容的差異化需求，順應了當前網絡新聞媒體的信息細分化發展潮流。相較傳統的無差別推送方式，這種精準迎合用戶喜好的新聞平臺自然可以贏得更加廣闊的用戶基礎和市場份額。

今日頭條是我國算法分發模式中的先行者，國內對算法新聞進行實證分析的大多以其作為樣本。有學者通過對今日頭條8000余條推送內容進行量化分析指出，今日頭條算法價值觀念主要包括四個要素：場景、內容、用戶偏好和平臺優先級[2]。場景因素主要表現為本地新聞的高覆蓋率，通過獲取用戶位置信息進行一定地域范圍內的廣告投放，這也是該平臺重要的盈利方式；內容因素表現為具有重要性、沖突性的內容更容易進入用戶視野，也更加契合傳統的新聞價值標準；用戶偏好因素表現為根據每位用戶獨一無二的“畫像”，為其推送內容，對用戶行為數據的獲取與分析進行精準推送是算法新聞最重要的特征；平臺優先級因素表現為優先推送今日頭條系產品內容，如抖音短視頻、火山小視頻以及西瓜視頻等，通過平臺優先級的設定對旗下內容平臺進行引流。

有學者提出，目前算法新聞大多采用三種推薦策略，分別是內容推薦、協同過濾推薦和單因子推薦[3]。內容推薦，即通過使用者“畫像”，向其他用戶推薦可能感興趣的內容；協同過濾推薦，指推薦與自己有相同偏愛和喜好的其他用戶認為的最喜歡的內容；單因子推薦，指根據新聞點擊數、閱讀量、點贊或轉發數等某個單一因素的量值，決定是否向用戶進行推薦。

算法新聞在業界的不俗表現也吸引了學界的目光。學界的關注熱點主要是算法新聞技術倫理，以及算法新聞對傳統媒體業務鏈的重塑。傳統的新聞生產與分發秩序正在算法新聞的驅動下發生著巨大變化，整個新聞制作和生產的業務鏈條也正面臨重塑。如何規避無效投放，提高內容分發效率，成為新聞界的重要議題。其中一個突出表現是內容分發逐漸成為獨立部門，以緩解海量的內容與用戶特定需求之間越來越深刻的矛盾。一個突出改變是激活長尾內容。長尾，指需求曲線尾部數值不高的部分，因形態類似一條長長的尾巴而得名。長尾內容是傳統信息分發秩序下的失敗者，但在算法新聞的作用下，這些非主流、個性化的需求，在龐大用戶規模的條件下也能找到恰當的歸屬，精準投放使長尾內容煥發出新的價值。

總的來看，算法新聞對傳統的傳播思維方式進行了顛覆和變革。算法思維、智能思維、動態思維和情感思維或將成為未來媒體的核心內容。隨著人工智能和智慧媒體的嵌入，分工傳播、沉浸傳播和場景傳播將成為未來媒體的主流傳播方式[4]。

二、算法新聞的雙重倫理困境

算法新聞是對傳統信息分發秩序的一種革命，用戶的喜惡偏好成為信息分發的重要標準，這顛覆了傳統新聞分發模式下用戶只能被動接收的局面。但引入算法新聞到新聞業界，對個人、社會都可能產生深遠的負面影響。個人層面上，算法新聞強化“信息繭房”，滋生偏激，算法偏見控制用戶知情權；社會層面上，算法新聞促成諸多“超真實”空間，阻礙社會共識凝聚。

（一）個人層面：強化“信息繭房”，滋生偏激，算法偏見控制用戶知情權

“信息繭房”的概念由美國學者桑斯坦提出。他認為，媒體的精準推送會導致“我的日報”出現，而公眾長期接觸與自己既有觀念一致的內容則會強化其認知，導致群體極化。國內現有研究多數對算法新聞是否會導致“信息繭房”都持肯定態度，認為傳統媒體時代用戶還能與自己不感興趣的信息和觀點不可避免地遇見。而如今，隨著大數據分析與人工智能技術的逐漸成熟，個性化的信息服務讓用戶對信息的過濾和篩選集中于個體所偏愛的觀點和主題，長此以往便會導致“信息繭房”，即用戶會被困在由自己的偏好信息構成的繭房內。但也有學者認為，“信息繭房”從一開始質疑的就不是算法新聞，而是此前門戶時代興起的訂閱模式，即用戶過分單一的通過自己的訂閱查看信息，進而導致信息窄化。而算法型信息分發平臺則恰恰提供了破解“信息繭房”的方案。如上文所述，當前主流算法新聞平臺用于評估信息價值的模型往往是多維度的，本地化內容的推薦以及基于相似人群“畫像”的協同推薦機制，都有助于拓寬用戶的信息接收面，借以規避單純訂閱模式導致的接收信息收窄困境。類似觀點拓寬了人們對算法新聞社會影響的思考。但總體而言，學界普遍承認，算法新聞會制造并加劇“信息繭房”效應，有催生群體極化的可能。

“信息繭房”的形成會極大地限制繭房內成員與外界的交流。隨著精準推送技術的日趨成熟，個人間的相似性也會導致群體繭房的出現[5]。這一類繭房由觀點和意見相近的成員組成，成員間因同質化互相吸引，整個群體的同質化特征也更加明顯。根據“沉默的螺旋”理論，群體討論中的大多數意見會吸引越來越多的人加入，少數意見則會在眾人的沉默中逐漸式微。群體極化作為網絡“信息繭房”的典型負面效果，可能會進一步助長網絡輿論環境中的“沉默的螺旋”現象。除了對網絡言論環境的影響，“信息繭房”對于個人也有負面影響。對用戶來說，接觸與既有觀點相近的信息，不僅迎合了自身偏好，而且降低了信息接收成本。這種反復強化的類似信息既順應了個人的思維惰性，也成為了算法新聞一經問世便大受歡迎的社會心理基礎。此外，長期置身于“信息繭房”中，個人很容易產生盲目的自我意識，會出現將自己的認知作為真理的思維定式。這種極端的思維表現在如果個人訴求不能得到滿足或情況沒有按預期發展時，偏執的想法就有可能演化為極端行為。

李普曼曾提出除了客觀的現實環境，人們的認知中還存在一種擬態環境。媒體通過對信息進行選擇、加工和報道，會對人、對現實社會的認知產生潛移默化的影響。在當今算法新聞充分發展的媒介環境下，個性化信息服務提供商通過大數據預判用戶的喜好，根據點擊、瀏覽、點贊、好友關系等行為數據為用戶“畫像”，從而提供針對性的信息服務。這看似是一種取悅性的信息服務，但卻在無形中剝奪了用戶了解多元化信息的需求與權利。從算法新聞的內容生產視角來看，新算法新技術對內容生產進行了全方位改革。人工智能運用在新聞采集、生產、分發、接收、反饋中，形成以多款機器人新聞寫作系統、新聞直播APP、無人機報道、語音合成虛擬主持人、擴展“AI+”模式等新的新聞業景象。隨著算法滲透到新聞生產與傳播的全流程、全鏈路，算法偏見問題也更應受到社會各界的重視。

算法偏見（Algorithmic Bias），指看似沒有惡意的程序設計中，卻帶有設計者或開發人員的偏見，或程序設計中采用的數據是帶有偏見的。在帶有偏見的算法審查機制下，用戶對部分信息的知情權可能會受到限制。算法新聞依賴于人類的決策偏好，如果算法開發企業或人員在一開始就秉承慣性思維，算法將會在一次次運行中學習并強化偏見。通常，面臨算法偏見的是少數民族人群，尤其是少數民族女性。據國外某項研究結果發現，IBM、微軟、Face++等三家知名企業的人臉識別產品，均對婦女和深膚色群體存在著不同程度的歧視，在他們的人臉識別產品中婦女和深膚色人群的識別成功率較低[6]。此外，算法新聞也可能依據性別向女性推送更多美容、情感、家庭等淺層次娛樂信息，而更多地向男性用戶推送政治、科技等嚴肅內容。這種偏見化的信息推送，無形中侵犯了女性用戶的信息知情權。總而言之，算法的偏見來自對人的偏見[7]。這既可能是由于開發人員在設計之初就設定好了數據偏好，也可能是用戶自身在使用算法新聞產品時產生的交互偏見，例如當用戶有意識去搜索并關注男性優勢信息時，算法就會習得這一偏好，并在用戶以后的使用過程中不斷強化，最終束縛其個人認知。

（二）社會層面：形成諸多“超真實”空間，阻礙社會共識凝聚

“超真實”是法國社會學家鮑德里亞提出的概念，指一種比真實更真實的超級真實狀態。由于算法新聞實現了向用戶點對點精準分發，使原本在大眾傳播背景下較為穩定單一的擬態環境被分隔出了諸多“超真實”空間[8]。用戶沉浸在媒體創造的獨立的“超真實”空間里，不僅會造成自身關注視野的窄化，而且會阻礙了成員之間的正常交流，進而影響廣泛的社會共識達成。

“超真實”是“信息繭房”進一步固化所形成的社會認知。長期處于繭房中的人群，會固執地認為自身所持觀點的正確性，因為這些觀點早已在繭房中被一遍遍學習并強化。久而久之，“超真實”與現實間的邊界將會變得越來越模糊。區分“超真實”與現實，對用戶的媒介素養提出了更高要求。鮑德里亞認為，由于媒介技術的普及運用和飛速進步，人們只能通過外部手段去認識世界，導致真實的現實不復存在。認知中的現實取代客觀現實，營造出一種“超真實”環境。此外，長期浸淫于“超真實”環境，會固化社會分歧，激化社會各群體之間的偏見與區隔，最終阻礙社會共識的凝聚[9]。

社會共識是通過人與人之間的知識、經驗和行為的交流與互動來建立的。從人類社會思想的產生與傳播規律來看，實現社會共識首先需要各種不同思想和觀念進行交流、碰撞與互補，進而人們在各種社會思潮中尋找最大公倍數。這種經過碰撞交流而被共同選擇的社會思潮具有更旺盛、更持久的生命力。社會共識可以增強社會凝聚力，對維護社會穩定具有重要意義。人類生活經驗表明，集體生活可以對資源進行集中與優化，從而保障群體內成員的生存和發展。但當前網絡信息技術的發展不僅造就了現實中的“宅男宅女”，更催生了一種思想上的封閉與割據。由于現實社會中與人接觸的機會減少，人們傾向于在網絡信息行為中投入更多的時間與精力。這其中，媒介素養欠缺的人群很難區別算法新聞構建的“超真實”空間與現實的社會環境，導致個人認知中的信息社會與整個社會的實際面貌可能相去甚遠。長此以往，社會成員被算法新聞構建的“超真實”空間割裂成碎片化的個體，凝聚社會共識將更加困難。

三、算法新聞的多元主體規范路徑

“信息繭房”以及“回音室”效應順應了個人的思維惰性，且為企業帶來了巨大的經濟效益。因而，為破解算法新聞的倫理困境，除了需要用戶與個性化信息服務提供方的自覺以外，還要求主流媒體加強輿論引導，監管部門進行嚴格規制。

（一）公眾提高媒介素養，增強多元化信息聚合意識

公眾應警惕算法新聞可能形成的“信息繭房”，在日常媒介行為中提高多元化信息聚合意識，不應只被動接收平臺推送的內容，也要積極主動地搜索獲取公共信息。根據主流算法新聞平臺的推薦機制，用戶主動搜索的內容會被賦予更高的權重，在日常的使用過程中如此訓練算法，是保證獲取信息相對多元的方法之一。

算法新聞模式下，點擊量高、轉發量多的文章由于具備極高的單因子權重會進一步擴散，但此類信息中不乏聳人聽聞、蓄意夸大的消極內容，對此用戶應提高辨別能力，不斷提高自身媒介素養。日常生活中，對于媒體反復推送的同質化內容，應保持批判性思考，對擬態環境與現實環境要有基本的認知以及區分能力。認識到我們所接觸的信息并不是隨機與偶然，而是對個人行為大數據進行分析得出的針對性結果，不能以此作為判斷社會現實的準繩。

根據社會學家柯林斯提出的“互動儀式鏈”理論，互動鏈經由具體情境中個人的不斷接觸而延伸，當人們越來越多地參與社會交際過程，并使這些交際發生的空間擴展之后，社會結構就會變得宏觀?！盎觾x式鏈”視域下，用戶構成了信息傳播鏈條上一個個具體的單元，人們通過分享與傳播信息進行互動。此時，只有每一個單元都提高媒介素養與辨別能力，才能控制消極內容、倫理失范問題的影響范圍。因此，公眾提高自身媒介素養，至關重要。

（二）個性化信息服務提供方將個性化推送與公共化推送相結合

個性化信息服務提供方要提升用戶洞察技術，將個性化推送與公共化推送相結合。當前，算法新聞被廣為詬病的主要原因在于其過分迎合用戶偏好，通過不斷推送用戶喜愛的內容，增加用戶黏性。在此過程中，平臺收獲了可觀的經濟效益，但卻忽視了作為信息服務提供方應該承擔的社會責任。實則，個性化推送并非是保持盈利的不二途徑。平臺的商業目的是留住用戶、增加用戶黏性并進行變現。這與將個性化推送與公共化推送相結合并不矛盾，反而迎合了用戶對多元信息的需求。因而，平臺應在越來越細分的算法新聞市場上走出差異化發展道路。

長遠來看，及時破解“信息繭房”是算法新聞平臺的自救之舉。隨著社會發展水平和公眾媒介素養的不斷提高，大眾對于優質內容的需求呈上升趨勢，只有提供優質內容才能長久留住用戶。更何況，社會各界對于“信息繭房”的詬病由來已久，越來越多的用戶意識到沉湎于算法新聞平臺，不僅不能提升自身視野、拓寬知識面，反倒有可能錯失關鍵信息、固化自身偏見。傳播學經典理論作出闡釋——對于冷靜細致的消費者，進行信息的兩面提示才能收獲更好的傳播效果。因此，個性化信息服務提供方應該改進算法新聞推薦機制，將個性化推送與公共化推送相結合，如此才能實現經濟效益與社會效益雙贏。

（三）主流媒體積極推進媒體融合，提高輿論引導力

算法新聞的不斷成熟導致傳播方式、輿論生態、媒體格局發生深刻變革，主流媒體輿論引導力面臨嚴峻挑戰。對此，主流媒體應積極推進媒體融合，提高輿論引導力。近年來，以人民日報為代表的主流媒體開始積極推進“中央廚房”、智能新聞等改革，提高了信息生成與分發的效率。但在拉近與公眾的心理距離方面的改革舉措尚顯不足。未來，主流媒體應積極推進與新媒體平臺、科技公司等的媒體融合，轉變話語方式、改革內容呈現方式，吸引用戶“用腳投票”。要大力打造全程媒體、全息媒體、全員媒體、全效媒體，即“四全媒體”，加快推動媒體融合發展，使主流媒體具有強大傳播力、引導力、影響力、公信力，形成網上網下同心圓。

與此同時，主流媒體還應與個性化信息服務提供方開展合作，將自身優質的內容與平臺廣泛且精準的分發渠道相結合，實現信息傳播效果的最大化。當前，我國正處于社會轉型期和戰略機遇期，主流媒體影響力相對減弱，媒介事件頻發，思想逐步多元化，對輿論和意識形態安全、社會治理帶來新的挑戰。因此，如何強化主流媒體的輿論引導能力，保障社會平穩有序運行，是當前面臨的新情況和新問題。主流媒體應借助新聞生產一體化的融媒體中心、算法和人工智能為依托的精準分發與智能反饋平臺，構成全方位、立體化的移動互聯網信息傳播格局。

在算法新聞環境下，以網絡媒體為代表的新媒體成為新聞信息的集散地、社會輿論的放大器。由于實名制剛剛起步、網絡審核技術不盡完善，網絡內容的真實性往往受到質疑。所以目前為止，傳統媒體的權威性是新媒體不可比擬的。主流媒體可以充分發揮自身的事實調查與驗證引導能力，主動介入算法新聞平臺，以個性化定制、精準推送等形式占領輿論引導制高點。

（四）監管部門采取措施，規范算法新聞市場秩序

由于經濟利益的驅動、法律監管的滯后、個體自律與行業自律的不完善等原因，導致算法新聞存在諸多亂象。算法新聞平臺自我定位模糊，組織結構水平低，導致發布的內容失衡、價值鏈斷裂以及監管失效等隱患，進而影響網絡媒體服務提供的有效性和可持續性。可以說，加強對算法新聞的監管迫在眉睫。并且，算法新聞背景下的監管方式和手段也應進行變革。對于個性化信息服務提供方而言，內容是其立足點，監管部門應以此為基點，通過對算法機制的規定，促進內容生態的良性發展。

此外，針對算法的價值觀、意識形態以及權重賦值等出臺相關文件進行規范，亦有助于讓用戶在算法面前獲得一定的主動權，最終建立更加規范、更有秩序的算法新聞環境。2018年，字節跳動公司曾率先公布核心算法，但目前看來這對推動整個行業的透明度似乎作用甚微。算法雖作為后臺的黑箱，卻決定著每一位用戶在前臺看到的內容，并可能對用戶的社會認知產生潛移默化的影響。因此，對算法新聞推送機制進行規制，事關輿論與意識形態安全。對此，監管部門需要明確算法新聞的監管目標以及如何借助人工和技術手段實現監管目標，確立生態準入和退出機制，以保障內容生產的規范，引導算法新聞業態的持續良性發展。此外，相關部門應積極與行業協會、社會組織、用戶等各界力量合作，聆聽社會合力表達的監管訴求，以規范網絡空間信息秩序。

四、結語

在算法新聞迅猛發展的同時，也不應忽視引入算法新聞到新聞業界為個體、社會帶來的諸多問題和影響。個人層面上，算法新聞強化“信息繭房”滋生偏激，算法偏見控制用戶知情權；社會層面上，算法新聞促成諸多“超真實”空間，阻礙社會共識凝聚。破解算法新聞的雙重邏輯困境，需要多元主體協同規范。公眾應提高媒介素養，增強多元化信息聚合意識；個性化信息服務提供方要將個性化推送與公共化推送相結合；主流媒體要積極推進媒體融合，提高輿論引導力；監管部門要采取措施，規范算法新聞市場秩序。我們既已無法逃避技術，就應提高對技術的理解與駕馭能力。如何正確認識算法、批判算法、善用算法，是新聞傳播業必須直面的新命題。

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作者簡介：田新俊（1996—），女，安徽宣城人，碩士在讀，研究方向：網絡與新媒體。