算法推薦機制下信息同質化的思考與應對

□ 李鳳草

算法推薦是根據用戶的行為偏好、消費習慣、點擊某一內容的頻率，有針對性地為用戶推薦符合其興趣和習慣的媒介產品。這種基于算法技術的內容推薦，更加精準地滿足用戶的需求，大大減少了用戶尋找自己所需要信息和服務的時間，減少了時間成本，提高了受眾的主體性和積極性，能夠提高受眾對于信息生產和服務的參與感。同時能夠更加精準地滿足受眾對于信息的需求，提高用戶黏性。然而，基于理論和實踐的現實反映不難看出，算法推薦也給用戶帶來了一些負面影響。例如媒介每天將大量相似的內容重復推薦給用戶，從而造成了用戶的審美疲勞，出現了“信息繭房”“網絡巴爾干效應”“媒介依存癥”等社會病理現象，對于這些問題的深入研究，也成為近年來學界和業界探討的熱點。

信息同質化現象的原因

媒體價值觀的沖擊。媒體價值觀是區別于傳統價值觀而言的，傳統價值觀一般是人們在日常生活中潛移默化形成的，它內在于人們的思想和行為中，成為指導實踐的價值準則。在日常的交往活動中，人們的行為方式、態度都受其影響。它來自于傳統交往準則以及社會約定俗成的倫理道德規范，一般具有時間長、穩定性強的特點。而媒體價值觀則是一種外在的隱形的“大手”，它在我們接觸媒介生活時出現并且左右我們的行為抉擇，因此它是一種突變的力量。這種媒體價值觀促使大眾選擇與社會中大多數人相同或者相似的觀點作為自己的觀點表達出來，由此媒體在進行價值觀輸出的時候，便可以根據大多數人的選擇進行內容生產，從而造成了信息內容同質化。

信息生產方式的變革。傳統媒體時代，媒介向受眾提供的信息和服務是以“人為”為主，主要基于新聞價值以及信息排列順序。在媒介算法時代，媒介生產信息主要是通過大數據進行推算出符合用戶偏好的信息和服務，例如今日頭條的“你關心的，就是頭條”，媒介算法時代另一個重要的特點便是受眾參與到內容生產過程中，沒有把關人的束縛和嚴格的審查體系，這樣就使得受眾在生產信息的過程中盲目追風，在資本和流量的裹挾下大量生產重復且毫無創新性的內容。

信息同質化現象帶來的危害

視野窄化，出現“繭房效應”。隨著大數據等技術的廣泛應用，許多電子媒介越來越了解大眾的心理以及喜好，最大程度地開發軟件來侵占用戶的使用時間從而獲得更多的流量。在這一過程中，大眾媒介延伸了人的聽覺、視覺、觸覺等感官系統，人們可以思考得更少或者不用思考就能獲得想得到的信息，使得人自身用來思考和感悟的感官系統退化，而相似的內容則把受眾禁錮在一方小天地里，視野收窄，與外界世界之間筑起一道名為“媒介”的高墻。

群體極化，沖擊傳統價值觀。在互聯網時代，網絡的準入門檻較低，這樣一來，網絡便充斥著各種各樣的聲音。信息同質化使得受眾長時間地沉迷于相似的虛擬空間中，對于網絡上的言論存在著一種全聽全信的現象，這就使得在突發性公共事件中，網絡意見容易被引導，甚至出現群體極化的負面影響，沖擊了傳統的主流價值觀，給社會運轉以及管理帶來了較為棘手的局面。另外，以自我為中心的人，更容易產生一種“居高自傲”的心理，他們很可能會成為不良信息散發者的一員，給其他人（比如青少年、數字移民）帶來價值觀的沖擊。

內容低級化，“劣幣驅逐良幣”。算法推薦依靠的是用戶的閱讀習慣和行為偏好，在進行決策時運用大數據規律幫助人類進行選擇。但是算法的本源是由人類進行輸入的，所以算法只是一種程序，無法辨別內容質量的高低。當信息同質化的現象出現在人們的日常生活中時，那種“星腥性”的內容往往更容易傳播，而僅僅依靠算法是無法提高傳播內容的質量的，它只能通過轉發、點擊率的高低向用戶推送內容，這樣一來市場上的優質內容無法得到大部分人的轉發和點擊，因而很難進入大眾視野，出現了“劣幣驅逐良幣”的現象。此外，目前市場上的版權規范較為混亂，一些優質內容難以流動，如果無法被算法推薦給用戶閱讀，那么這些優質內容并不能進入信息同質化的行列中，對用戶產生影響。

優化算法推薦內容生產的路徑分析

內容生產：垂直領域的精耕細作。“之前中國互聯網的發展，在很大程度上是靠人口紅利。但是智能手機的年銷量已經不增長了，總體網民的增長也大幅趨緩。所以你就得精耕細作，把存量的用戶服務得更好，通過每個用戶創造更多的價值?！泵缊F王興說過。從縱向角度來看，無論環境、技術怎么變化，傳統媒介生產的信息始終是以“內容為王”至上，用戶在進行信息選擇時，首先看中內容的質量、廣度和深度。針對用戶的興趣和需要，在產業大規模輸出的基礎上進行精耕細作，將信息所涉及的內容進行細分，刪減重復相似的內容。將算法推薦的內容根據用戶愿意投入進去的閱讀成本進行深淺劃分，深內容適合投放于專業性較強的領域，帶給受眾思考和感悟，提高受眾的用戶黏性。而淺層次的內容則更致力于高時效性、高傳播性、高社會化，這種傳播內容能夠讓用戶不費力地去進行解讀，帶給用戶休閑娛樂放松的體驗感。

圈層選擇：多重維度下的微粒社會。簡單來說，微粒社會就是個人的興趣與愛好被無限放大，個人所處的圈層階級被細分再細分。人的各種需求超出了人們對于隱私的保護。用戶甘愿用隱私去換取與眾不同的地位，來實現“馬斯洛金字塔頂端的需求”，與各大互聯網平臺“分享”自己的數據足跡。在傳統社會，每個人在群體中工作生活，無法被標簽化。但是在微粒社會，技術籠罩之下的隱私泄露，被大數據收集信息加以標簽化，每個人都像是顯微鏡下的微粒一樣，信息獨立并且清晰。在這樣的社會背景下，受眾要塑造自身獨特個性，不斷學習與進步，防止被人工智能定義，被標簽化和階級化，從而在大量同質化信息的影響下失去自我。

技術約束：從源頭深入挖掘優質內容?，F如今，人工智能技術、算法推薦技術蓬勃發展，可根據用戶的需求進行個性化定制內容，這就使得受眾在接觸媒介時，被困于自己的興趣愛好所織成的一張大網中，也就是“信息繭房”。這樣一種現象使得用戶走不出舒適圈，無法去接觸其他方面的內容，阻斷了個人接受多樣文化熏陶的路徑。在這樣一種情況下，媒體不僅要履行好嚴格的把關制度，防止低俗、暴力內容的擴大化傳播，更要提升傳播內容的廣度與深度，使得具有正能量、科普性、知識性、文化性的內容出現在用戶推送的首頁，構建文明、綠色、健康、清朗的網絡空間。

總結與討論

智能算法時代下的信息同質化現象：何以可為。打破信息同質化的第一步便是在受眾的認知中形成“有目的”瀏覽的習慣。當然，人們的很多真實需求往往是潛意識的，很大程度上連自己也并不清楚到底要看什么，只是在盲目的重復著“無目的閱讀”的行為。愈發嚴重的信息同質化問題讓越來越多的人們希望得到一種改變，而這種改變包含兩方面因素，一方面是人們自身對信息獲取的態度，也就是從“無目的閱讀”向著“有目的閱讀”的轉變；另一方面是各大資訊客戶端產品功能的轉變，也就是如何讓人們在海量的信息中高效獲取到自己真正想要的信息。

當今算法推薦技術的管理機制走向：延續與改變。算法推薦技術的出現給媒介內容生產者和受眾都帶來了眾多有利的影響，在媒介內容生產者層面，算法推薦帶來了便捷有效的內容分發方式，使信息內容的生產時間大大縮短。在受眾層面，受眾在接觸信息時降低了時間成本并且能夠接觸到自己所感興趣的內容。但不可否認的是，算法推薦也確實給我們的社會帶來了一些較為負面的影響?；谶@些內容，算法推薦的管理機制應延續以往制度中合理且積極的部分。改變以往的運作模式，從受眾出發去承擔社會責任。

作為新形勢下信息傳播的重要技術手段：未來和挑戰。算法推薦技術在傳媒產業的應用會進一步加深，對受眾的影響也會不斷增大，未來的時代將會是萬物皆媒、人機合一。隨著媒介技術的不斷進化，雖然受眾與媒介的博弈還將繼續，但也會有更新的智能技術應用到傳媒產業中，對推動算法推薦的傳媒管理機制有著積極的意義。我們應批判性地看待“信息同質化”這一現象，社會、企業平臺以及個人充分發揮各自的作用，爭取使得受眾算法推薦在技術浪潮中處于有利地位。