算法時代網絡思想政治教育話語建構面臨的挑戰

謝詠含

(福建師范大學 福建 福州 350007)

網絡作為思想政治教育的主要陣地之一，網絡思想政治教育補足了傳統思想政治教育中社會涵容量不足的短板，網絡思想政治教育的話語權也愈發凸出。大數據技術與人工智能技術拓寬了學生的網絡思想教育獲取渠道，為降低信息消費者的決策成本和信息生產者的送達成本，緩解信息過載與注意力資源稀缺之間的矛盾，算法推薦技術應運而生。據網絡信息資源分發統計顯示超過95%分發數量由算法技術完成，其中包括各類自媒體平臺如微博、微信、抖音和小紅書等?？茖W認識和把握算法推薦技術的意識形態特性，并辯證分析其對高校思想政治教育話語構建的雙重影響，對于完善網絡思想政治教育話語體系具有重要的理論意蘊和現實價值。

1 算法推薦及其與網絡思想政治教育話語建構的邏輯紋理

1.1 算法推薦的緣起與特征

計算機領域是最早使用算法技術的，該學科認為算法是邏輯與控制的綜合(algorithm as asum oflogic and control)，輸入機器的一系列指令是為了有效的解決問題，也是為完成一項任務而被精確控制的一系列步驟。為解決信息過載危機，若干種信息過濾機制被提出，早期根據主題類別進行人工構建復雜的樹狀導航分層目錄，中期根據關鍵詞進行語言處理及信息檢索的被動過濾機制搜索引擎，到如今構建用戶和信息需求精準匹配的算法推薦技術，在信息傳播領域已呈現“現象級”應用。

算法推薦能夠讓編輯篩選模式下的“人找信息”轉變為“信息找人”，滿足用戶的信息偏好是其價值落點，其實質是迎合受眾審美愛好、增加受眾消費時間、提升受眾消費黏性的商業邏輯。算法推薦模擬用戶傾向于從外部建議中獲取決策動力的行為習慣，在系統內輸入、處理包括用戶、媒體以及交互的數據信息推演出受眾顯性披露及隱性呈現的興趣偏好實現網絡資源的精準匹配與分發，同時也直接主導了推薦的效果和價值導向，目前較常用的算法推薦有內容推薦和協同過濾推薦兩種方式。

1.2 算法推薦與網絡思想政治教育話語建構的關系

網絡思想政治教育話語是話語主體依托互聯網技術，基于網絡空間的形成和衰變機制，網絡傳播和教育方法相結合，向受教育者彰明思想道德、樹人觀念的語言體系。算法推薦資訊分發機制的引入使得網絡思想政治教育的話語權從官方媒體、思政專家和社會精英位移到機器智能及大學生的信息需求，使以往的傳者主導、受眾接收的媒體與大學生之間的線性關系，轉變為媒體—算法—大學生三者之間復雜互動的循環關系，凸顯大學生的主動地位。

而算法推薦模式下的網絡思想政治教育其影響力、傳播效果可以通過量化采集和分析，即點擊、評論以及轉發的數據都簡單明了的顯示在內容下方，受到商業利益及其他動因的驅動往往更多的從用戶角度出發而非公共利益出發，這也對大學生完善個體塑造和實現自我價值帶來負面影響。算法推薦提高了思想政治教育內容分發的效率，信息把關權的讓渡使大學生更容易和興趣相投的人產生聯結，但一部分學生的價值觀卻可能因此而更加傾向于偏激、固化，進而加劇社會價值觀念和意識形態的分化。

分析算法推薦與網絡思想政治教育話語權兩者之間的主客體關系，算法技術變革帶來的負面影響不可輕視，卻又難以通過簡單的技術采納來找到趨利避害的對策。究其根本，網絡思想政治教育話語體系的整合傳播最終還是從立德樹人的角度出發，更要形成“聽得懂、樂于聽、認真聽、主動聽”的傳播解釋框架，增強傳播政策觀點、思想內涵、道德觀念的計劃性、目的性、組織性，并內化為學生的價值觀念?！八惴ā北举|是技術的發展，技術本身或許不承載價值和意識形態，智能算法技術存在以資本增殖為價值追求的資本邏輯和以工具崇拜和技術主義為生存目標的工具理性，就難以避免影響網絡思想政治教育發展的進程。

2 算法推薦對網絡思想政治教育話語建構的影響

算法推薦的泛化應用在改變信息傳播機制和賦權機制的同時，也為網絡思想政治教育話語的建構提供了全新的媒介場域和信息空間。算法推薦“精準細分”的原則、“碎片化”“后真相”的語境以及“娛樂泛化”的致癮機制對網絡思想政治教育話語建構帶來諸多不確定和不可控因素，在一定程度上帶來了話語體系分化、話語認同消解、話語語意流失。

2.1 算法推薦的“精準細分”原則加快網絡思想政治教育話語體系分化

思想政治教育話語體系是以馬克思主義為價值主導，弘揚社會主義核心價值觀為教育目標，要旗幟鮮明地體現對黨的領導和基本方針路線的政治認同與價值認同，同時要與錯誤的思想言論進行堅決的斗爭。個人信息需求存在非全面性以及受時間、精力等因素影響，互聯網將內容進行“精準細分”原則，“興趣標簽”代替“主流標簽”，學生群體被“條塊分割”，導致同質集聚的“精細化”，呈現出供給側的“圈層分化”、需求側的“圈層極化”和生態鏈的“圈層固化”三種樣態。算法推薦技術的自然屬性決定了它可與不同價值取向的思想意識相融合，呈現出精細化的價值取向，其作為供給側的“超級中介”成為內容“精細化”分包供給的“超級樞紐”，為了使大學生更容易與興趣相投的事物產生精準聯結，往往通過大數據匹配進行話語體系的個性化定制，話語體系的精細劃分實現了多元化的信息表達訴求。

算法推薦“千人千面”的精細原則使每個話語主體的背后都是一類基于去分化、混合化、反整體性、反權威性等多元價值形態吻合的聚類形成的話語分支，形成相對獨立的交流場域。例如，以調侃性、言語低俗的段子、故事貶低甚至污蔑思想理論教育；以片面的見解、極端的想法夸大中國發展中的問題、對于西方社會存在的問題卻避而不談，削弱中華民族的文化自信以及人民群眾對建設社會主義現代化強國的信心等等。在這樣多元樣態的話語空間中，信息本身的主流性、公共性被忽視，話語分支的價值取向、政治立場、情感經驗等會被無限放大，話語體系內面臨著沖突與博弈，并且隨著算法的擴展不斷加劇不同利益群體和不同社會階層之間的話語分化，弱化大學生的社會認同和民族共識，進而為統合話語體系造成阻力和干擾。

2.2 算法賦權的“碎片化”“后真相”導致網絡思想政治教育話語認同消解

“后真相”語境主觀價值判斷在前、客觀事實判斷在后的認知習慣正在形塑大學生的思維模式，使網絡思想政治教育建設面臨著學生思維淺表化和思維主觀化的困境。算法推薦可以實時根據大學生的信息需求而提供精準化的信息配送，進而建構出一種更加仿真、更加適合大學生主觀偏好的“擬態環境”。高度仿真的“擬態環境”就會越趨同于人的主觀世界，大學生就更容易將主觀臆斷取代客觀理性的判斷，將情緒、態度、成見等情感立場作為價值判斷的依據。信息“把關權”的轉移失去了對社會主流價值的守望與追求，協助了算法媒體通過網絡中的熱點事件“先發制人”爭奪受眾注意力，媒體報道同一事件容易出現事實真相偏差、時間間隔差、情感偏差時，對同一事件的各種補充性“事實”也是值得商榷的噪音信息。在“內容池”里的輿論發酵，基于并非事實真相理性分析的瀏覽量、評論量、轉發量等數據，成為事實判斷的風向標?！昂笳嫦唷杯h境下的信息往往伴隨著大學生主觀情緒的放大，他們本能地在眾多情緒中尋找自我歸屬感，算法推薦將有相同價值取向的信息本體相互聯結，個體意識及人格不斷得到認同，甚至排斥、抨擊并試圖糾正一切不同于群體的聲音。在這種缺乏理性和思辨的信息情境中，大學生越來越注重自我主觀思考與判斷，忽視權威與社會主流價值，在某種程度上陷入一種主觀化困境。

碎片化的信息供給模式使大學生只能根據不全面的信息進行思考，逐漸陷入以偏概全的思維慣性和思維惰性中，造成體系性、整體性的思考能力逐漸減弱，這無形引發了思政教育的碎片化危機與學生思維淺表化的挑戰。受眾尤其是大學生在算法推薦的信息分發模式下習慣于接受密度高、時間段的內容，倒逼內容生產者不得不簡化邏輯，將復雜艱深議題精簡化，如“1張圖看懂‘十四五’”、“用5分鐘學習黨史”、“10個問題了解馬克思”等思政知識類短視頻頗受青年人青睞。用戶可能被拆解的片段或片面的解讀所誤導，從而陷入“只見樹木不見森林”的風險之中。

2.3 算法推薦“娛樂泛化”引發網絡思想政治教育話語意義流失

高校思想政治教育話語的根本特征和根本立足點就是以立德樹人為根本目標、以理想信念教育為核心，以社會主義價值觀為引領。在“娛樂泛化”內容的生產和傳播算法推薦發揮著主導作用，使學生習慣并沉浸于泛娛樂主義的土壤，“信息繭房”效應甚至“過濾氣泡”效應突出，高校思政教育話語在“娛樂過界化”、“娛樂成癮化”中意義逐漸流失。在“娛樂至上”的價值觀念面前，存在一定程度排斥和抗拒艱深、嚴肅、系統的信息內容，“娛樂至上”的休閑方式多數用來感知自我和釋放自我。部分大學生無視娛樂的邊界進而解構主流、戲謔權威，調侃民族英雄、歪曲歷史歷史、誤讀傳統文化，本該嚴肅表達的空間卻被無分寸的娛樂嚴重壓縮。娛樂過界化借助推薦算法擴大影響范圍對大學生造成價值紊亂和精神荒蕪。

泛娛樂主義通過“嵌入式傳播模式”，塑造沉浸的“擬態環境”，給高校網絡文化建構帶來“娛樂成癮化”挑戰。隨著移動終端智能設備的高速發展打破了時空界限，使大學生可以隨時隨地享受虛擬娛樂的快感。算法媒體為爭奪受眾注意力，追求高頻率的關注度，無時無刻都在釋放“熱點信息”，這樣的環境給大學生帶來持續、高飽和的感官刺激，他們心里已經不在意此時此刻看見了什么，而是迫不及待地想要知道下一秒到底會發生什么，可以看見什么。價值觀可塑性極強階段的青年大學生正處于人生的拔節孕穗期，極易被披著娛樂外衣的文化內容吸引，沉浸于泛娛樂主義的文化盛宴中，逐漸失去對文化價值的思考與判斷，高校思想政治教育應充分算法推薦技術成為可以影響和改變價值觀的“軟性權力”，并成為網絡思想政治教育的重要渠道。