推薦算法視域下思想政治教育的問題研判與應對策略

李曉婷

(中央財經大學 馬克思主義學院,北京 102206)

近年來,隨著人工智能與大數據的深度融合,推薦算法作為一種新的信息傳播技術全面滲透進日常的學習、工作。推薦算法的廣泛使用,深刻改變了信息傳播的樣態,對個體的認知和行為產生了深刻影響。推薦算法拓寬了思想政治教育的信息傳播渠道,但是也成為削弱思想政治教育實效性的利器。因此,分析推薦算法與思想政治教育之間的關聯耦合,指出問題、追溯成因,提出具有針對性的應對策略具有極大的現實意義。

一、介入思政：推薦算法與思想政治教育的關聯耦合

推薦算法是互聯網時代信息技術發展的必然產物。“技術作為一種生產方式,……是組織和維持(或改變)社會關系的一種方式,它體現了主導性的思考和行為模式,是控制和支配的工具。”[1]推薦算法的廣泛運用,意味著“我們已經進入了一個隨時可能被算法算計的社會”[2]。作為信息傳播技術的代表,推薦算法因其獨到、智慧的技術運行原理對網民的信息瀏覽行為產生了深刻影響,已然成為介入思想政治教育過程的重要手段之一。

(一)推薦算法的原理分析

從技術演進的角度而言,算法一開始被釋義為解決問題的數字化步驟指令。后來,隨著大數據技術的發展,算法從計算機領域的專業術語演化為一種獨特的信息傳播技術。算法通過收集用戶的使用行為特征,利用計算程序構建用戶行為大數據畫像,并建立數據模型,從而測算并推送可能引起用戶關注的信息。按照不同的標準,推薦算法可以被分成不同的類別,但究其本質,不同的算法背后都有共性的技術運行原理,抓住這些基本的、共性的運行原理,就能把握推薦算法的精髓。

首先,內容供給端。算法可以對海量信息進行全面盤點,將信息分成不同類別并貼上標簽,從而建構擁有龐大數據的“內容池”。這一環節是推薦算法最基礎的運行步驟,目的是進行信息供給時能夠及時準確地抓取用戶所需的信息。其次,用戶需求端。大數據時代,用戶的需求極具個性化和多樣性。算法可以針對用戶的數據瀏覽足跡,推算出其興趣愛好、經濟水平,甚至是全面的個人基本信息,根據這些信息為用戶匹配標簽,對用戶進行精準畫像。最后,內容供給和用戶需求精準匹配。算法對內容供給和用戶需求的處理只是前期的基礎階段,這些準備工作的背后是為了實現二者的精準匹配。算法根據前期對用戶的精準分析,將用戶的需求標簽和內容標簽進行匹配,迅速抓取內容供給用戶,實現及時有效的精準供給。值得注意的是,推薦算法還有關鍵一環是“擬合用戶對內容滿意度的函數”。算法可以將上面三個環節的具體數據導入函數,從而推斷出用戶對于推薦算法內容的滿意度,并根據用戶的反饋實時調整,實現內容供給和用戶需求匹配度的高度共通。

(二)推薦算法與思想政治教育的關聯

第一,推薦算法拓寬了思想政治教育的信息傳播渠道。隨著互聯網技術的蓬勃發展,網絡空間已然成為了人們新的實踐空間。“人在哪兒,宣傳思想工作的重點就在哪兒,網絡空間已經成為人們生產生活的新空間,那就也應該成為我們黨凝聚共識的新空間。”[3]這一論斷證明在網絡空間中開展思想政治教育的重要性。但在海量信息時代,網絡空間賦予了每個人自由選擇信息的權利,這就為思想政治教育信息的有效傳播增加了難度。施爾瑪赫在《網絡至死》一書中指出：“我們對于信息感到饑餓……信息成為我們的獵物,我們的注意力和精力則變成信息的犧牲品。”[4]面對“信息爆炸”的事實,人類處理信息的能力并沒有隨著信息的增多而進化升級,由此引發的“信息洪災”迫使我們思考提升篩選信息的能力。隨著推薦算法成為信息傳播技術的主流,思想政治教育應該及時搭上推薦算法的“順風車”,拓展信息傳播能力,在海量信息中脫穎而出。“算法推送從根本上說,是協同人與信息之間客觀真實關系的重要工具。”[5]推薦算法有效地實現了人與信息的鏈接,降低了信息傳播的損耗。因此,算法扮演人與信息之間的中介角色,能夠潛移默化地引導受教育者接受思想政治教育。然而,推薦算法是一把雙刃劍,它既能拓寬思想政治教育的信息傳播渠道,也暗含算法主導下思想政治教育被“孤立”的風險。

第二,思想政治教育保障了推薦算法在合理的范圍內運作。推薦算法易受資本邏輯裹挾,追求流量和關注度,忽視對信息背后深層價值的挖掘,由此會引發一系列負面影響。思想政治教育的獨特作用就在于能夠對算法進行價值引導,從而保障算法在合理的范圍內運行。“算法的背后是人,算法的價值觀就是人的價值觀。”[6]推薦算法作為一種信息傳播技術被設計出來就已經預設了設計者的價值取向,這種設計初衷決定了算法的發展。從算法的運行原理而言,不論是內容端、用戶端,都是通過“精準畫像”“貼標簽”來實現人與信息的有效耦合。人與信息的有效耦合又成為資本獲取利益的關鍵,利用對用戶的了解而進行精準推送。算法與思想政治教育的關聯就在于,算法能夠拓寬思想政治教育的信息傳播渠道,思想政治教育又能有效規制算法所帶來的負面影響。思想政治教育通過確立價值原則,進行價值批判,引領價值取向,去糾正算法設計者、算法使用者甚至是用戶所產生的價值偏失,提高我們在信息海洋中的判斷力,幫助我們建構正確的信息消費觀,從而在源頭上遏制推薦算法的負面效應,讓推薦算法在合理的范圍內為思想政治教育服務。

二、現實困境：推薦算法下思想政治教育的問題研判

推薦算法極大地降低了個體獲取信息的成本,但同時它也帶來了一系列現實問題。算法作為一種技術手段,被誰掌握和使用,誰就擁有獲取信息的優先權。然而,現實狀況是算法往往被用于牟取商業利益,背離了服務大眾的初衷。推薦算法的廣泛應用,加劇了互聯網時代思想政治教育面臨的“去中心化”“信息繭房”“泛娛樂化”等風險,思想政治教育遭遇現實困境。

(一)去中心化：思想政治教育主導地位被削弱

去中心化是互聯網時代的顯著特征。網絡空間中的個體褪去現實生活中的身份束縛,在網絡空間中自由、平等地交往。每個人都是一個中心,傳統權威中心的地位被極大削弱。人們信息獲取的天然偏好造就了“去中心化”的算法推薦方式,導致思想政治教育的內容覆蓋率較低。[7]概言之,推薦算法主導下的“去中心化”是指以往的信息傳播者主導地位被顛覆,推薦算法掌握了信息傳播的主導權。這一現象加劇了互聯網時代信息傳播扁平化、去中心化的嬗變。

這種主導權被削弱主要表現在兩個方面：第一,話語主導權的式微。推薦算法之下,受教育者置身于信息的海洋,信息流動、聚散的速度之快,以至于傳統的教育者無法掌握信息的流變。算法卻可以借助其獨有的技術優勢,對信息進行全面的掌握,占據信息供給的高地。“當今世界,誰掌握了互聯網,誰就把握住了時代主動權;誰輕視互聯網,誰就會被時代所拋棄。”[8]在傳統的思想政治教育中,教育者因其信息儲備量的豐富而占據話語的主導權;而在推薦算法面前,傳統教育者的信息優勢明顯弱化,甚至有些教育者在獲取信息時還處于劣勢,這直接導致思想政治教育話語主導權的式微。第二,議題設置權的轉化。議題的設置直接關系思想政治教育的開展。在傳統的思想政治教育中,教育者是議題設置的主導者。隨著推薦算法的介入,議題設置的權利由人過渡到機器,機器通過算法掌握受教育者感興趣的話題和內容,設置議題吸引受教育者進行參與、討論。這種議題設置方式一味迎合受教育者的喜好,會造成同質化的內容供給,缺少深度思考,并最終影響受教育者的價值取向。

(二)信息繭房：思想政治教育內容供給被孤立

推薦算法的本質是掌握用戶的喜好,并及時推薦其感興趣的內容。這種龐大的信息聚合能力具有驚人的準確性,能夠在最短時間內滿足用戶對于信息的需求,但這種推薦方式也加劇了同質化信息的泛濫,造成“信息繭房”效應。桑斯坦認為,“信息繭房”就是我們只關注我們感興趣的東西。[9]在推薦算法的運作下,受教育者接收到的信息具有高度的同質性,異質的信息難以進入受教育者的視野,這就導致思想政治教育內容供給面臨被孤立的風險。第一,推薦算法應用導致圈層化漸趨嚴重。算法作為各大網絡平臺的支撐技術,通過事先的篩選和過濾,為用戶提供感興趣的信息。這些信息看似來源不同、形式多樣,但究其本質都是具有相似價值觀的同質信息。用戶長期“浸泡”在這種同質化信息中,會失去對于信息多樣性的感知,將自己封閉在一個信息圈層內,導致“回音室”效應;而推薦算法會循環加劇這種效應,讓圈層更加固化,從而導致信息之間的交流受限,不利于思想政治教育主流信息的傳播。第二,思想政治教育的內容供給面臨壁壘。思想政治教育是以傳遞主流價值觀為主的信息供給,通常更加專注信息內容的豐富度、嚴謹性,自然在趣味性上處于劣勢。大部分用戶天然地對趣味性強、敏感度高的信息感興趣,低質量的信息明顯更加具有吸引力和點擊率。[10]這就導致思想政治教育信息往往不在受教育者喜愛范圍之內,就無法通過推薦算法分發給受教育者。

(三)泛娛樂化：思想政治教育價值引領被削弱

思想政治教育是引導受教育者樹立正確價值觀的關鍵課程。推薦算法在一定程度上拓寬了思想政治教育的信息傳播渠道,但現實是思想政治教育因為傳遞內容的特殊性總是被排擠在推薦算法之外。資本操縱推薦算法控制青年群體的注意力,將“流量為王”的原則貫徹到底并從中牟利。注意力變成一種稀缺資源,思想政治教育的內容無法進入用戶的視野之內,就會導致思想政治教育價值引領力被削弱。

這種對主流價值的削弱作用主要體現在兩個方面：第一,“流量至上”原則排擠思想政治教育的內在價值。哪里有流量,哪里就有變現的可能。用戶的注意力就是流量,資本通過聚合轉化用戶的注意力以實現獲利。[11]算法背后是資本邏輯的裹挾,以推送用戶感興趣的話題為手段,最終實現利潤最大化的目的。為了獲得關注度,算法通過推送趣味性強的內容給用戶,用感性主導、興趣主導捆綁用戶。思想政治教育因其特殊性而更加注重內容建設,遵循的是“內容為王”的原則,這和推薦算法原則天然地形成對立。第二,“娛樂至死”誘導受教育者價值認知娛樂化。推薦算法助推了娛樂化的盛行,通過博眼球、低俗、娛樂化等內容吸引用戶關注,增加了用戶對于算法的黏性。[12]娛樂化信息不斷侵占公共領域,擠占了思想政治教育內容的生存場域。推薦算法的“精準投喂”使受教育者能夠享受到即時的快感,從而更加排斥思想政治教育的價值塑造,用戶在滿足淺表的娛樂化需求的同時,價值判斷力缺失,價值認知出現非理性趨勢。

三、多維成因：推薦算法下思想政治教育的現狀追溯

算法融入思想政治教育是一個不可避免的趨勢。推薦算法是一把“雙刃劍”,它既可以助推思想政治教育信息的傳播,也能夠削弱思想政治教育的育人效果。但是,實踐告訴我們,一味地規避技術并不可取,只有掌握技術、運用技術才能迎來新的發展。推薦算法阻礙思想政治教育發展的根本原因既有算法本身運行邏輯的限制,也有思想政治教育內在創新的缺失。

(一)算法運行以滿足用戶喜好為目標

目前,各大網絡平臺的算法主要可以分為依據內容推送、數據模型推送、協同過濾推送與熱點排行推送等四種類型。雖然算法的類型形式各異,但背后的邏輯都是精準匹配用戶喜好、滿足用戶需求,從而達到提高用戶依賴性的目的。推薦算法作為一種新的技術形態,“它并非只是一套計算代碼或程序,而是包括算法、團隊及其新聞價值觀在內的一整套系統架構”[13]。在這樣的運行思路支配下,算法看似是體現“人本思維”,遵循以用戶為中心、滿足用戶任何需求的原則,但實則是通過降格處理將用戶簡單化為一系列無差別的符號代碼,忽視了用戶的主體性、自主性,缺乏對個體背后價值訴求的關懷。思想政治教育的任務是引導受教育者樹立積極正向的價值觀念,培養德智體美勞全面發展的社會主義建設者和接班人。推薦算法在設計理念上的缺陷,就導致了以思想政治教育為主的主流價值傳播受限,影響了思想政治教育的育人效果。

(二)網絡平臺運營人員育人理念缺位

隨著互聯網技術的蓬勃發展和流量經濟的持續壯大,各大網絡平臺之間的競爭愈加激烈。網絡平臺多是以營利為目的的商業平臺,背后受資本邏輯驅使,追求“流量為王”,忽視內容建設,將流量作為平臺考核的核心標準。網絡空間作為數字化生存的主要場域,具備明顯的公共屬性,也承擔一定的育人責任。網絡平臺是否具有合理的育人理念,其管理是否得當,對于用戶的價值追求、理想信念、道德品質具有重要影響。現階段,網絡平臺運營者育人理念出現明顯的缺位,任由推薦算法淪為助推商業獲利的工具。算法自身沒有價值偏向,但研發人員往往會在“工具理性”的驅使下,造成對“價值理性”的僭越,導致推薦算法在使用過程中難以發揮其積極作用。[14]網絡平臺運營人員育人理念的缺失既是資本邏輯裹挾的結果,也是運營者育人觀念的缺位。只有加強網絡平臺運營者的育人理念培育,才能更好利用推薦算法為思想政治教育服務。

(三)思想政治教育內在創新動力不足

思想政治教育在推薦算法的介入下面臨困境,其內部原因是思想政治教育內在的創新動力不足。首先,思想政治教育缺乏思維創新。傳統的思想政治教育模式將受教育者歸為一個整體,進行全面、無差別的教育。隨著互聯網時代的到來,人們的個性化需求被極大激發,傳統的教育模式明顯滯后于時代發展,教育效果大打折扣。其次,思想政治教育缺乏方式創新。傳統思想政治教育多是采取單向傳授的教育方式,在一定時間內取得了不錯的教育效果。但是隨著教育對象的個性化、多樣化開始凸顯,傳統教育方式刻板單調,缺少互動性、靈活度等弊端漸趨暴露,導致思想政治教育難以抵達受教育者的內心深處,教育的效果難以實現。最后,思想政治教育缺乏話語創新。思想政治教育課程的特殊性導致其話語具有獨特的表達模式,抽象說教多于雙向互動,邏輯性有余但是靈活性不足,這樣的話語表達很難與如今的受教育者產生共鳴。隨著網絡話語的層出不窮,思想政治教育者應該主動借鑒網絡話語、積極創新自身話語,從而展示出思想政治教育內容應有的魅力。

四、優化路徑：推薦算法下思想政治教育的應對策略

黨和國家高度重視思想政治教育和信息技術的融合發展,提出“推動思想政治工作傳統優勢與信息技術深度融合,使互聯網這個最大變量變成事業發展的最大增量”[15]。我們應該主動規避推薦算法的負面影響,采取針對性措施推動推薦算法正向賦能思想政治教育。

(一)生產維度：優化思想政治教育的內容和形式

推薦算法的出現是技術發展的成果,思想政治教育需要創新其內容,調整其形式,從生產維度主動適應推薦算法技術的發展,才能更好地讓算法“為我所用”。

第一,創新思想政治教育內容。隨著互聯網技術的快速發展,傳統的思想政治教育內容已經不能滿足需求,需要及時更新一些與技術相關的知識。思想政治教育可以引入與推薦算法技術相關的新知識和新概念,如數據隱私、算法公正性、人工智能倫理等;還應該注重實踐教育,如利用虛擬仿真、實驗室實踐、社會實踐等方式,讓學生更好地了解和掌握推薦算法技術。同時思想政治教育應該注重培養學生的思辨能力,如分析和評價推薦算法技術的優缺點、應用場景、社會影響等,以便更好地應對推薦算法技術帶來的挑戰和機遇。

第二,調整思想政治教育形式。根據推薦算法的運行原理,算法是通過用戶的需要從而進行精準匹配分發信息,這其中的關鍵就是掌握用戶的需求。傳統的思想政治教育過于偏重內容建設、邏輯架構,忽視了趣味性和互動性,易導致受教育者產生抵觸心理。思想政治教育應該調整其表達形式,借助網絡話語增加趣味性,設置討論議題增強互動性,從而吸引用戶的注意力,借助推薦算法進入用戶的視野。

(二)傳播維度：調整推薦算法技術的運行邏輯

在推薦算法技術的生成過程中,由于資本運作的影響,流量和利潤成為了基本的評價標準。然而,這種方式極易導致思想政治教育被孤立,難以發揮育人功能。這就需要優化現有推薦算法技術的運行結構,強化思想政治教育主導地位,并建立新的算法數據評價機制,助推思想政治教育提升實效。

第一,調整推薦算法背后的運行邏輯。要想從根本上解決推薦算法對于用戶的操縱問題,就需要發揮我們國家的制度優勢,阻斷資本對于算法的壟斷。推薦算法在被設計之初就預設了逐利的本質,這就需要我們調整推薦算法技術背后的資本邏輯,將社會主流價值觀作為算法的運行理念,以保障其正確的價值取向。一旦推薦算法背后的資本邏輯被瓦解,“流量為王”的原則將被取代,思想政治教育內容就能突出重圍,借助推薦算法更好地發揮育人作用。

第二,提升網絡平臺運營人員的育人責任感。習近平總書記多次強調：“網信事業要發展,必須貫徹以人民為中心的發展思想。”[16]這就要求網絡平臺也要肩負育人的社會責任。現階段很多網絡平臺只關注流量不關注內容,導致網絡平臺的信息良莠不齊,產生負面影響。網絡平臺的相關團隊可以定期邀請知名的思想政治教育工作者或者相關領域的專家學者進行培訓,可以圍繞技術倫理、社會責任感、協同育人等主題進行科普,增強網絡平臺運營者的責任意識。

(三)接受維度：增強大眾對于算法的系統了解

就推薦算法技術的接受維度而言,個體獲取什么信息具有極大的自主權,個體成為接受信息的直接決定者。但并非所有的個體都能準確把握和理解推薦算法背后的運行理念,這種人與技術之間的知識壁壘要求思想政治教育者在提升自身信息素養時還要引導受教育者增強信息判斷力,從而避免不良信息的影響。

第一,提升思想政治教育者的信息素養。信息素養是指個體獲取、評估、使用和傳遞信息的能力。提升思想政治教育者的信息素養,使其更好地了解和掌握信息技術的應用,更好地開展思想政治教育工作。首先,要為思想政治教育者提供信息技術方面的培訓和學習機會,讓他們了解新的技術、工具和方法。其次,建立信息素養考核機制,對思想政治教育者進行信息素養的考核和評估,鼓勵他們不斷更新知識儲備。最后,在日常管理中,加強對思想政治教育者信息素養的關注和引導,鼓勵他們積極參與信息素養的提升活動,從而更好地服務于學生和社會。

第二,增強受教育者的信息判斷力。隨著信息技術的發展和普及,信息的獲取和傳播更加容易,但甄別信息的真實性和可靠性卻更加困難。因此,增強受教育者的信息判斷力已經成為當今教育的重要任務。信息判斷力是指個體在獲取和使用信息時,能夠辨別信息的真實性、可靠性和價值,并作出合理的判斷和決策的能力。思想政治教育者應該通過教育課程和實踐活動等多種方式提高受教育者的信息判斷力,讓他們能夠更好地應對信息時代的挑戰。

(四)監督維度：健全對于算法的運作監督機制

從算法監督的角度而言,之所以會出現算法濫用導致的負面影響,一定程度上是由于相關部門的監督和治理力度不夠,甚至是對算法的監督缺失。在算法監督的過程中,應該注重內部自律和外部監督相協調,全面提升監督和治理水平,營造良好的網絡空間環境。

第一,理清推薦算法的主體責任。推薦算法的過程涉及很多主體,不同的主體應該肩負起相應的責任,共同推動推薦算法為思想政治教育服務。首先,需要明確推薦算法技術的主體責任。要在推薦算法中強調“使用者同擔責者”的倫理原則,要求大家樹立權責統一的使命感,推薦算法可以獲取并且使用用戶的各種信息,同時也要承擔起保護用戶隱私的責任。要加快推薦算法技術研發、運行等各個環節人員的權力劃歸,明確獎懲機制,建立追責體制,不斷推進推薦算法在技術運用過程中的自我完善。其次,增強推薦算法技術的倫理界限。提高推薦算法技術從業人員的職業道德水平,賦予其正確的倫理價值觀。同時加強各大網絡平臺對用戶隱私數據使用、保護的合法性和透明性,明確數據使用的邊界,充分保障用戶的權益。

第二,由上至下完善算法的監管機制。首先,要完善監督管理的法律法規。相關部門要加強監管力度,建立健全監管的法律法規,及時根據最新的問題查缺補漏,不斷完善監管制度。對信息壟斷行為、傳播粗俗低級內容的行為應該及時制止,加大懲戒力度,依法追究推薦算法技術背后相關人員的責任。其次,完善推薦算法內容的審查機制,加大網絡環境整改力度。要規范推薦算法的設計、評價、監管等環節,嚴格把關、協同復核,引導推薦算法堅守主流價值,弘揚社會正氣。[17]要避免低質量的內容廣泛傳播,而思想政治教育等高質量內容被孤立的現狀。調整推薦算法技術和大數據分析系統,自動識別推薦過程中出現的低質量信息,生成風險分析報告,精準遏制并切斷低質量信息的傳播渠道。思想政治教育工作者要充分了解這一機制,提高思想政治教育內容供給能力,借助推薦算法技術建構思想政治教育話語權威。