智能媒體時代主流意識形態傳播的算法邏輯

呂 納 （陜西師范大學 馬克思主義學院，陜西 西安 710119）

智能媒體時代，算法技術的深度發展加速了互聯網內容生產和傳播方式的升級變革，重塑著社會輿論格局與傳媒生態。從技術邏輯來看，算法內嵌至信息生產和分發的各個環節，并借助強大的數據和算力分析“信息—用戶需求”的關系，實現“用戶需求挖掘+全網內容聚合+智能匹配=個性化推送=高效分發”［1］的信息適配。通過對信息的特征化處理與個性化分發，算法能有效實現受眾與信息之間的精準、定向匹配，極大提升信息傳播的精度、準度和效度，逐漸成為主流意識形態傳播的“助推器”。但技術變革所產生的影響往往是雙向的，算法技術異化也隱藏著風險，給主流意識形態生產傳播帶來巨大的挑戰。“算法就像‘黑洞’，我們能清晰感受到它的影響但卻并不能對其內部一窺究竟”［2］，探索算法的內部運行機制及其對主流意識形態傳播的雙重影響，用其所長、避其所短，才能讓算法成為構建我國主流意識形態的價值增量。

一、傳播革命：智能媒體時代主流意識形態傳播的算法嵌入

基于大數據的深度學習算法在信息傳播領域的推動作用是巨大的，傳播格局與傳播生態因智能化內容生產與分發技術這些關鍵變量不斷得以重塑。習近平總書記指出：要“探索將人工智能運用在新聞采集、生產、分發、接收、反饋中，用主流價值導向駕馭‘算法’，全面提高輿論引導能力。”［3］算法主導下的智能化媒介已經成為信息傳播最便捷有效的新場域，且在意識形態建設方面更將成為主流意識形態新的作用場。具體來看，算法技術分別從價值引導、智能推薦和權力匯聚等維度賦能主流意識形態傳播。

（一）算法價值引導主流意識形態傳播

隨著智能媒體時代的到來，萬物互聯創造出龐大而快速的數據流，這些海量的大數據資源在新一代信息技術的引領下已成為人工智能算法的重要支撐。與此同時，算法技術的應用可以對每個個體及其構成的社會整體所產生的數據流進行存儲、挖掘和處理，并通過主導內容傳播、控制輿論導向、引領價值選擇實現對受眾的價值觀引導。算法改變了信息傳播渠道，將傳統的“以傳者為中心”的大眾傳播模式，優化為“媒體—算法平臺—用戶”多元互動的新模式，使得信息推送更加符合受眾需求。算法技術依托平臺并對平臺有隱形賦權的作用，可以有效控制平臺的信息流動，及時掌握數據背后所反映的用戶的思想觀念和行為傾向，幫助平臺實現內容的再生產和精準傳播。算法為主流意識形態傳播搭建了全景平臺，其中包括“以人民網為代表的黨媒、以都市報為代表的市場化媒體、以新浪和網易等為代表的門戶網站、以今日頭條為代表的聚合類平臺媒體、以騰訊和阿里巴巴等為代表互聯網大企業五類行動主體”［4］，并為推進主流媒體、社交媒體、平臺媒體融合向縱深發展提供了新的發展空間。平臺媒體因擁有聚合社會化大生產內容的能力而產生基于社交鏈接的用戶黏性，能有效聚合信息并形成雙向動態傳播與互動，回應受眾多元化的差異性需求，實現主流意識形態生產傳播與受眾需求的有效鏈接。

（二）算法推薦助推主流意識形態傳播精準化

算法推薦重塑著新的媒介生態，給傳統的信息生產和傳播邏輯帶來了深刻的變革，從過去的“大眾傳播”逐漸演化為“分眾傳播”。相較于傳統傳播模式，算法推薦以其信息分發的精準性和信息反饋的及時性，極大地提升了信息傳播的精度和效度。算法推薦內嵌至主流意識形態的傳播過程，可以有效破解當前主流意識形態內容在信息分發、接收和反饋等環節所面臨的困境。其一，算法推薦能夠有效提升信息分發精度。算法通過分析用戶留下的數字痕跡，精確地描繪“用戶畫像”，根據畫像進行內容篩選，主動推送符合用戶需求的信息。算法推薦通過聚合全網文本、自動采集生成信息、智能匹配用戶需求，一定程度上克服了教育雙方信息錯位的難題，實現教育內容精準匹配和教育對象無縫對接，形成信息分發的“點對點”模式。算法已經成為網絡環境下主流價值觀教育的精準載體和傳播渠道。算法分發可以使主流價值內容在海量數據流中脫穎而出，并通過對其分類化、標簽化、評級化，精準過濾掉其他不良信息。其二，算法推薦能夠有效提升信息反饋效度。智能媒體通過整合大數據、深度學習算法和強算力三方優勢，針對用戶行為數據動態變化，對用戶行為進行實時反饋、實時預測與精準引導，極大地節約了時間成本，實現輿論事中引導。“算法能根據用戶點擊次數、停留時間以及屏蔽、轉發、評論等閱后反饋，勾勒出用戶媒介消費行為的圖譜，對用戶進行更為系統、全面的參數分析。”［5］算法在信息反饋機制中扮演一個“理性人”的角色，能夠收集、記錄和自主辨別有效信息，并進行有效的反饋遞交。從這樣的精準反饋中不僅能掌握用戶當前的一些行為習慣與價值取向，還能作出判斷預設，為用戶規劃相應的信息導向，動態修正用戶的價值傾向，以達到最佳的教育和引導效果。

（三）算法權力強化主流意識形態話語傳播力

算法不僅是一種技術手段，更是一種新的權力形態。算法對信息進行精準匹配的實質是在行使一種資源分配的社會權力，即算法權力。“算法與推薦”的智能生態蘊含契合社會主流意識形態的技術屬性，進而構建起弘揚主流價值、凝聚社會價值共識的“隱性權力”，不斷拓展主流輿論的傳播空間和影響力版圖。由此，算法可以從用戶主體出發，構建主流意識形態傳播的話語內容體系，而不是一味地讓用戶被動接受。通過追蹤用戶的注意力方向和關注熱點，提取用戶行為數據偏好，找到符合其接受習慣的話語方式，進而實現“量體裁衣”式的主流價值內容生產與傳播。此外，算法技術能夠將深層的理論言說“化約”為普遍化的生動敘事，將“好的話語內容與好的話語表達”相結合，使主導話語由生硬機械轉變為溫度溫情、生動鮮活的傳播，從而幫助受眾突破高度抽象化、理論化和模式化文本敘述的認知限制，實現話語的廣泛認同。算法遵循用戶個體價值偏好進行個性化的議程設置，這也造就了多元化的傳播主體，在一定程度上有助于打破話語霸權，消解主體與客體之間的話語隔閡。主流意識形態話語可以在智能媒體賦能下，通過大數據分析受眾的信息喜好、價值取向和心理趨勢，并進行有指向性的話語內容推送以剔除異質化信息，以此提升價值糾偏與矯正的精準度，增強主流意識形態的滲透力和認同度。

二、算法越位：智能媒體時代主流意識形態傳播的風險生成

智能傳播算法實踐證明，算法并非完全客觀、價值中立的技術，算法的“烏托邦”性質也會衍生出一系列風險問題。“現代技術是一種將世界遮蔽起來的具有‘挑釁逼迫’性的、預置式的展現，技術的統治將一切存在者都帶入計算行為中，遮蔽了人之人性和物之物性。”［6］同樣，算法也可能帶來“黑箱”和壟斷，潛藏著技術異化所引發的意識形態風險。具體來看，算法偏見、算法偏向、算法反倫理性會沖擊主流意識形態傳播及其認同構建。

（一）算法偏見造就的“過濾氣泡”效應加劇社群區隔與價值觀分化

正如人類社會中存在偏見一樣，算法中天然存在偏見的問題。從本質上而言，算法的偏見來源于算法設計本身蘊含人類固有的認知差異和偏見思維。“算法偏見”是指“算法程序在信息生產與分發過程中失去客觀中立的立場，造成片面或者與客觀實際不符的信息、觀念的生產與傳播，影響公眾對信息的客觀全面認知。”［7］換言之，算法偏見往往會導致受眾產生被操縱下的認知偏見。算法將偏見隱藏在程序設計、數據挖掘中，就猶如一臺巨大的過濾器，對那些與算法自身價值相抵觸的信息進行過濾，由此導致“過濾氣泡”效應的產生。美國社會活動家伊萊·帕里澤最早提出“過濾氣泡”這一概念，他認為以算法推薦為代表的網絡媒介平臺依托技術手段主動過濾用戶不感興趣的信息，形成一種個性化的信息世界，但這同時也侵犯了人們獲得相對不同觀點的可能性。算法在精準識別用戶偏好、主動推送偏好需求的同時，對不符合用戶需求的異質信息進行“過濾”。這種基于協同過濾的算法分發模式使用戶時刻沉浸在自己的信息世界里，一道信息和觀念的“隔離墻”也由此筑起。

從意識形態角度而言，算法的“過濾氣泡”遮蔽了個體視角的開放性與流動性，使受眾的意識陷入孤島之中，加劇了社群區隔和價值觀分化，動搖主流價值認同的構建。基于協同過濾的算法個性化推薦構建出符合用戶偏好的“擬態環境”，使用戶猶如置身于一個“回音室”當中，只有同用戶思想觀點相一致的信息才會被推送，而那些同用戶意識形態不相符的異質化聲音則被排除在外。長此以往，受眾個體困于“過濾氣泡”之中，接觸到多元化信息的機會就越來越少，將自身桎梏于像蠶繭一樣的“繭房”之中，由此導致自身思想、行為固化。當個體視角被算法所框定，用戶的認知會越來越狹窄，不斷自我強化、肯定、固化，其價值觀可能因此傾向于偏激化、極端化，在渾然不覺的情況下偏離社會公共議題，侵蝕主流意識形態價值共識。算法推薦對異質信息的高度過濾和隔離，將人們困于一個個特定圈層中，使受眾更容易同圈層內興趣偏好、思想觀念一致的人建立聯系，而圈層外的信息和價值觀則難以介入，從而進一步加劇價值觀分化和意識形態極端化的風險。此外，算法推薦缺乏“把關人”的監管作用，也會帶來信息傳播泥沙俱下，大量的負面信息污染網絡生態空間，不可避免地帶來價值失序和多元沖突。

（二）算法偏向造就的“馬太效應”導致主流意識形態漸趨邊緣化

算法已不再是一種單純的技術工具，而是逐步演化為與社會權力結構融為一體的復雜的自主性體系，成為鑲嵌在新型資本主義生產體系中的新權力。算法的研發與運行主要依托大型互聯網平臺企業，其權力運行也必然遵循以資本和利益為價值指向的資本邏輯。在算法與資本的雙重權力加持下，流量變現已然成為商業媒體平臺的主要價值取向，“流量為王”逐漸取代“內容為王”成為衡量價值的主要標準。換言之，在資本意圖的驅使下，數據流量意味著熱度和資本，始終是平臺運作的“制勝法寶”。在流量至上的利益鏈條下，內容分發中的“馬太效應”更加凸顯，契合用戶偏好的內容及其傳播效果可以經由算法的逐級放大而強化，而另一些內容則往往被算法所遮蔽，強者愈強、弱者愈弱，呈現出明顯的兩極分化。

算法的根本價值邏輯以市場效應和利益最大化為導向，用戶容易被虛假流量所欺騙，造成對主流意識形態傳播內容的流量偏見。在智能推送中，算法通過對訪問量、點擊量和關注量等相關數據進行分析，能快速篩選出熱門話題并進行優先推送。與嚴肅的政治新聞、公共性話題相比，各種可視化、可聽化信息極大地刺激和引誘人的感官欲求，以獲得更高的點擊量和歡迎度。主流意識形態傳播具有公共性、政治性，其中迎合受眾偏好的個性化內容較少、受眾面窄，容易被算法忽視，由此導致主流意識形態內容推送優先級降低，這種“熱度導向”的信息傳播方式在很大程度上加深了“投其所好”和個人認知偏見。在唯流量至上的商業邏輯導向下，算法推薦遵從資本邏輯的法則，它不僅不會自覺干預和矯正信息分發過程中的價值偏差，相反地，它還會一味地迎合用戶的興趣和偏好需求，進而加劇信息傳播的“馬太效應”。這種“劣幣驅逐良幣”現象很容易造成各類負面信息、低俗內容充斥網絡，加大黃色、暴力、恐怖信息的擴散力度，使主流意識形態內容傳播面臨被邊緣化的危險。

（三）算法“反倫理”性造就的“算法監獄”剝奪人的主體自覺

算法推開了信息抵達和覆蓋的新大門，實現了“千人千面”的專屬定制和精準推送。但與此同時，新技術賦權帶來的風險也層出不窮，數據泄露、隱私侵犯、“自主權”讓渡和算法“黑箱”等問題成為亟待解決的倫理困境。算法在提供個性化定制信息服務的同時，實現了對目標個體全程、穩定和準確的跟蹤，但同時也構筑了一個以算法為“中心瞭望塔”的“算法監獄”。在資本風向標的牽引下，算法監控隱匿不顯卻無所不在，如同毛細血管式擴張和滲透到社會的各個方面，其隱蔽性越來越強、滲透范圍越來越廣、監控程度越來越深。“算法監獄”使得主體意識時刻處在技術的監視之下，迫使人們不自覺地陷入一種自我控制或自我規訓的狀態，不可避免地帶來主體性的集體沉默。

“算法監獄”以不可見的方式自動實施誘導規訓權力，使人的主體性存在轉化為工具性存在，實現對人的算法籌劃。其一，算法過度采集和提取用戶數據，精準預測用戶需求、行為信息，使主體時刻置身于“暴露—監視”的場域內。數據采集是實現個性化信息定制的前提，而用戶卻對個人數據的暴露程度及用途無法知曉、無法掌控、無法回避，由此潛藏著數據泄露、隱私侵犯的極大風險。精準的大數據挖掘算法讓用戶數據變得唾手可得，以此對用戶進行“數據畫像”，精準預測用戶需求變化，從而影響甚至操縱個體的認知和行為活動。其二，智能算法推送還意味著信息選擇“自主權”的讓渡，使受眾不自覺地變成被動接受“信息投喂”的“信宿”。算法的一個重要運行邏輯是數據的標簽化、類別化，而類別標簽往往將我們禁錮在數據結構中，并逐漸喪失獨立思考與判斷的能力。算法技術遮蔽了個體視角的開放與流動，重塑了個體“去個性化”的數字身份，使主體如同被監禁在數字化的“圓形監獄”，以致人的主體性價值被不斷消解，人類自主權的倫理規范也面臨嚴峻的考驗。

三、善治之道：智能媒體時代主流意識形態傳播算法風險的應對之策

算法技術變革再造了信息傳播的智能生態，進一步拓寬了主流意識形態的傳播渠道，強化了主流價值觀的價值引領。然而，在資本運作邏輯的驅使下，算法技術逐漸顯露出私利化的傾向，“算法越位”問題也漸漸浮出水面。德國哲學家海德格爾認為：“如果我們把技術當作某種中性的東西，我們就最惡劣地聽任技術擺布了。”［8］算法技術作為“社會性建構產物”，絕不是剝離了價值觀的中立工具，也不應該脫離人類的治理。對此，應從算法、平臺、政府、媒體和用戶多元主體出發，綜合施策，有效規制算法技術越矩的異化力量，防范算法技術應用所引發的意識形態風險。

（一）強化算法意識形態倫理，以主流價值“駕馭”算法

算法不僅是一種技術，它還承擔著增進人類福祉、實現人類解放的公共倫理責任。美國《連線》雜志創始主編凱文·凱利認為“技術有一個道德維度”，要把道德觀念設計到技術系統里以管理技術道德取向，“強大的技術需要責任心，我們應該有目的地培養我們的機器人孩子做個好公民，為他們灌輸價值觀。”［9］因而，必須通過主流價值的強勢介入來矯正算法的技術偏向和結構缺陷，賦予其價值正當性，以筑牢算法的價值根基。

第一，凸顯算法主體倫理責任。算法的倫理責任主體只能是人，而不是技術。算法設計者、控制者和使用者應主動承擔起維護社會良善、增進公共福祉的倫理責任，將主流價值內嵌于算法設計、把關、評價、監管的全過程，對算法的“工具理性”進行價值糾偏。因此，有必要在全社會加強媒介素養教育，提升主體的自律意識與算法素養，從而構筑起強大的意識形態聯盟。一方面，要注重對算法設計者的價值觀教育，提高其政治站位和政治覺悟，引導主流價值觀念介入算法設計的全流程，堅持“內容為王”的標準和準則。此外，還應堅持以主流價值觀構建道德規范，強化算法設計者的道德教育，使之在算法開發階段自覺地將主流價值觀因子融入算法和傳播模型中，以有效規制非主流意識形態傾向。另一方面，要加強用戶的媒介素養教育，以原理普及增強用戶對算法機制的認知，提升其自覺抵制不良信息及主動獲取優質信息的能力。同時，用戶媒介素養的提升又將影響算法推薦對信息的篩選，從而增加多元化、公共化、優質化信息內容的推薦概率，減少低質量信息可能造成的不良效應。由此，主流價值觀的影響力“版圖”也會相應得以拓展。

第二，提升算法輿論處置能力。算法技術負荷價值，其價值取向在一定程度上決定著算法決策結果的好壞和受眾的認知、情感等傾向，而價值取向必然涉及倫理道德的約束。通過將倫理道德嵌入算法當中，以此建立負責任的算法，從而幫助人類進行正確的決策。例如，算法分析技術可設置紅線敏感詞與預警機制，自動識別網絡上的煽動性言論、虛假及負面信息，對于可能引發輿論的熱度話題進行實時追蹤、預測和處置，強化網絡輿情監控。“基于人工智能的技術優勢，能快速地生成報道、推送和分發，這樣可極大地提高‘網絡辟謠、阻擊謠言、披露真相’的效率，從而避免因不實消息的傳播所導致的情緒割裂和意識形態激化等問題”［10］，有效化解輿情危機，提升網絡輿情管理能力和意識形態治理效能。基于此，可以通過優化算法技術，建立更加科學高效的網絡輿情治理模型，合理把控網絡輿情走向，增強意識形態網絡輿情治理能力。

（二）推進主流媒體融合發展，凈化媒介生態

智能媒體時代，海量繁雜的信息推送和分發機制使得傳統主流媒體的媒介邏輯面臨較大的生存危機，甚至陷入了漸趨邊緣化的窘境。因而，為有效防范主流意識形態被邊緣化的危機，就必須借助算法優勢推進主流媒體的智慧升級和智能化發展。為適應傳播新形勢新需要，主流媒體應積極探索推進算法在主流意識形態內容生產、傳播和風險防控等多方面的應用，“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”［11］，不斷增強主流媒體傳播效果。當前，推進媒體深度融合，不僅要著力推進主流媒體與商業平臺的融合嵌入，還要積極地催生“融合質變”，讓主流媒體牢牢占據意識形態話語權的制高點，鞏固和拓展主流意識形態傳播陣地。

第一，有效整合各類媒體優勢，共建主流價值觀傳播平臺。主流媒體首先要占領媒體推送的算法高地，形成壯大主流思想輿論的黨媒算法和主流算法，從而占領主流意識形態話語傳播的制高點。在以主流價值導向駕馭算法的基礎上，“主動運用全媒體的信息形態與表達、多終端的分發與觸達、智能化的生產與精準推送，面向公眾形成有效的引領效果，面向用戶圈層形成有效的‘突圈破壁’，面向個性化需求達成有效的價值滿足”［12］。主流媒體也要加強與其他市場化媒體的深度合作，積極利用平臺化策略，充分挖掘社交媒體、平臺媒體所積累的各方面資源優勢，以實現優勢互補與再造。現階段，以《人民日報》為代表的主流媒體憑借資源優勢與內容優勢在社交媒體平臺快速布局，不斷占領社交網絡新高地，形成了一元引領、多元協同的新型傳播格局，進而鞏固拓展了主流意識形態傳播的話語空間。

第二，持續推進主流媒體的意識形態話語傳播方式創新。算法技術主導下的傳播話語具有碎片化、視覺化和具象化的特征，其話語風格與嚴肅宏大的意識形態話語體系存在巨大“鴻溝”，一定程度上增加了主流意識形態話語風險點，影響大眾對主流意識形態內容及功能的認同。因而，要不斷促進主流媒體主動適應傳播環境新變化，充分利用算法技術優勢推動主流意識形態話語表達方式和話語內容不斷優化。主流媒體要改變過去宏大敘事的傳播策略，善于將主流意識形態轉化為更加生動、易于傳播的大眾話語，增強傳播的鮮活性和感染力。推動主流媒體融合發展，必須要用媒體融合的理念抓好內容建設，全方位豐富話語內涵，形成貼近人民的主流內容傳播體系，提升主流意識形態引領效度。

（三）加強政策引導與法律規制，提升治理效能

算法是智能社會主流價值觀傳播、主流意識形態認同構建的技術基石。然而，在具體實踐中，算法極易因研發者或使用者的偏見思維、自利性考量產生僭越行為。針對算法技術的廣泛應用所帶來的突出風險問題，除了寄希望于算法技術的自我糾偏和行業自律，還必須完善算法治理體系，以制度性規范明確媒體平臺的主體責任，加強對互聯網媒體的監管。一是探索完善互聯網媒體的市場準入與退出管理模式，建立長效管理機制，提升網絡輿論監管的時、效、度。由于以往的管理抓大放小，必然容易形成監督的盲區，導致一些小微平臺上的負面信息和不當行為事件極易擴散蔓延。因此，要強化對商業互聯網平臺的管理約束，嚴厲打擊觸碰法律紅線的違法行為，尤其是要加強對算法推薦的數據捕捉和使用行為的法律規制，形成強震懾作用。二是建立健全有效的政策激勵制度，充分發揮政策支持的長效效應，化解商業利益和社會責任的矛盾沖突。其中，關鍵就是加大政策宣傳與落實力度，通過一系列的政策和措施，實現對商業利益的引導，進一步強化利益平衡和政策保障，統籌諸如稅收優惠、專項獎勵、項目扶助等政策工具，積極引導商業機構履行社會責任，在維護其基本經濟利益的基礎上，追求社會效益的最大化，實現與社會主流價值觀念的同向而行。